Les 5 meilleurs outils de BI et de reporting avec l'intégration AWS Redshift

La taille des données n'a cessé de croître et les entreprises ne peuvent plus se contenter d'un simple système de stockage en interne pour contenir toutes les informations relatives à leur clientèle toujours plus nombreuse. Sans parler du coût du stockage interne des données. Cette situation a entraîné une évolution majeure vers des systèmes de stockage de données basés sur le cloud, l'un des plus populaires étant Amazon Redshift.

Amazon Redshift utilise SQL pour analyser les données structurées et semi-structurées dans les systèmes de stockage des données, des data bases opérationnelles et des data lakes, et rassemblent tout en un seul endroit grâce au matériel conçu par AWS et le machine learning. Mais ce ne sont toujours que des données brutes. Un ensemble aléatoire de chiffres. La véritable valeur de ces données ne peut être trouvée que lorsque vous les décomposez, les analysez et rassemblez des informations exploitables qui peuvent être transmises aux responsables commerciaux pour aider votre entreprise à se développer. Mais il n'est pas facile de passer des données aux informations en tenant compte du contexte. C'est là que les solutions analytics entrent en jeu. Elles simplifient le processus consistant à donner du sens à vos données et à apporter une valeur ajoutée aux systèmes de stockage de données comme Amazon Redshift.

01. Toucan Toco

Conçu pour : les utilisateurs non-techniques
Niveau requis en données : Débutant
Ce qui le différencie des autres : Apporte du contexte

Toucan est l'une des meilleures solutions d'analytics avec un taux de satisfaction de 98% sur G2. Elle est conçue pour les utilisateurs non techniques et s'intègre en un clic à Amazon Redshift. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont les informations de base de l'entrepôt de données pour connecter vos données aux analytics de Toucan. 

Toucan est une plateforme 0-code conçue pour les utilisateurs non techniques, avec une interface réactive permettant de visualiser les analytics sur n'importe quel appareil, n'importe où. Ce qui la distingue des autres solutions de ce type, c'est le contexte. Il y a du contextedans chaque coin de l'application, en amont et en aval. Si vous ne disposez pas d'architectes de données, qui se concentrent uniquement sur l'intégration et la maintenance d'un tableau de bord ou d'une solution analytique utilisant une intégration Amazon Redshift, alors Toucan est la solution pour vous. 

Toucan incite les utilisateurs à passer à l'étape suivante afin d'obtenir des informations exploitables à partir de leurs données. La présence de HKPI, de descriptions, d'en-têtes, de conseils, d'alertes et d'un glossaire permet aux utilisateurs de toujours comprendre les analytics qu'ils recherchent et de prendre des décisions commerciales pertinentes. En outre, la section des commentaires permet aux utilisateurs d'interagir les uns avec les autres sans avoir à quitter l'application. Si vous souhaitez envoyer à un tiers les analytics obtenus à partir de votre base de données Redshift, il vous suffit d'annoter et de partager les graphiques par e-mail, slack ou en tant que PDF. 

Si vous rencontrez des difficultés avec l'intégration d'Amazon Redshift ou l'affichage analytics, l'équipe de support client de Toucan est toujours disponible. Avec une note de 9,9 pour le support client sur G2, Toucan est toujours là pour vous aider. 

Ces avantages du partenariat de Toucan avec Redshift garantissent une expérience d'analytics fluide pour tous les cas d'utilisation. Essayez l'intégration dès maintenant.

02. Tableau

Conçu pour : Des architectes de données
Niveau requis en données : Avancé
Ce qui le différencie des autres : La personnalisation

Tableau est l'une des meilleures solutions d'analytics qui a été conçue pour les architectes de données. Elle offre d'excellentes capacités d'analytics en même temps qu'une grande complexité de données. La solution est pratiquement inutilisable sans une compréhension avancée de l'architecture des données et de l'analytics. Le processus de connexion d'Amazon Redshift ne demande que peu d'effort si vous avez une connaissance approfondie dans l'architecture des données, les langages de programmation de base, les mesures de test de performance et la configuration d'analytics.

De toutes les solutions de cette liste, Tableau est celle qui offre le plus de possibilités de personnalisation, car chaque aspect de l'analytics après la connexion des données doit être codé en Python ou en R par un expert. Si vous êtes une entreprise qui peut consacrer du personnel et des ressources dédiés à l'obtention de tableaux de bord personnalisés et à l'exploitation optimale de vos données Amazon Redshift, Tableau est la solution qu'il vous faut. Il est également impératif d'engager des architectes de données et des analystes ayant une grande expérience, car le support client de Tableau vous laisse souvent avec plus de questions que de réponses. 

Le seul inconvénient de Tableau est le coût élevé du logiciel et le prix supplémentaire du personnel nécessaire pour le construire, le tester et le maintenir. Si vous êtes une petite ou moyenne entreprise, il est donc préférable de vous tourner vers les autres options de cette liste. 

Les fonctionnalités Redshift de Tableau sont fluides et efficaces selon les avis des clients de G2 et sont accompagnées d'un manuel sur la meilleure façon d'optimiser la connexion entre les deux outils.

03. Power BI

Conçu pour : Des analistes de données
Niveau requis en données : Expert
Ce qui le différencie des autres : La spécialisation BI

Power BI est l'une des plus anciennes solutions d'analytics du marché et l'offre de business intelligence la plus puissante de Microsoft. Power BI dispose d'une connexion simple à un entrepôt de données pour Amazon Redshift. Ce n'est pas en un clic comme avec Toucan, mais le niveau technique nécessaire pour connecter Redshift à Power BI est extrêmement basique. Malheureusement, c'est là que s'arrête sa facilité d'utilisation. 

Power BI souffre d'un manque d'évolution. La solution utilise le langage M, un langage de codage primitif qui ajoute des étapes supplémentaires pour exécuter des fonctions simples tout en ajoutant à la difficulté du codage. Comme il s'agit d'un style ancien de codage et de visualisation des analytics, les utilisateurs ont besoin de plus d'aide pour naviguer dans Power BI, ce que l'équipe de support client est incapable de fournir. L'âge de la solution d'analytics et le manque de mises à jour sont vraiment mis en évidence par l'incapacité de sélectionner et de déplacer plusieurs objets, d'aligner des objets, de cliquer avec le bouton droit de la souris et de formater des objets, d'annuler avec Ctrl+Z ou de construire des diagrammes de Gantt. Malgré tout, c'est la seule solution de cette liste qui se concentre à 100% sur la business intelligence. 

Si vous utilisez déjà Power BI ou si une grande partie de votre personnel a de l'expérience avec Power BI, alors ce serait la meilleure solution à placer au-dessus d'Amazon Redshift, car les utilisateurs à l'aise avec Power BI trouveront la plupart des solutions de cette liste difficiles à adopter, à parcourir ou à maîtriser. 

Même avec ses capacités Redshift annoncées, le service client discutable de l'entreprise, la courbe de formation abrupte et ses performances peu fiables font de Power BI une solution imparfaite pour l'utilisateur de données Redshift.

04. Sisense

Conçu pour : des utilisateurs techniques
Niveau requis en données : Compétent
Ce qui le différencie des autres : Aucun

Sisense est une solution d'analyse bien connue qui s'est lentement éloignée de la business intelligence au profit de l'embedded analytics. Sisense déploie Elasticubes pour avoir une vue plus rationnelle des données, et c'est la première étape de l'intégration avec Amazon Redshift. Mais c'est là que les complications apparaissent. Elasticubes ne permet pas aux utilisateurs de créer des colonnes ou de modifier les données sans refaire tout le cube. Ainsi, une fois que vous avez intégré Redshift, il devient impossible de modifier les choses dans Sisense sans bouleverser l'ensemble de vos analytics. 

Les fonctionnalités classiques présentes dans toutes les autres solutions de cette liste semblent être absentes de Sisense et nécessitent l'ajout d'un widget Sisense pour être accessibles. Les widgets permettent également une personnalisation assez poussée, mais Sisense ne prend pas en charge le WYSIWYG, ce qui signifie que vous ne pourrez pas voir comment les analytics personnalisés se présenteront dans la version finale de votre solution. Malgré cela, c'est l'une des plateformes les plus faciles à utiliser de cette liste et elle ne nécessite qu'une compréhension générale des données.

Bien que Sisense n'ait pas une qualité unique qui le distingue, il peut faire un peu de tout. Cela fait de Sisense la solution idéale pour toute entreprise qui ne comprend pas complètement ses besoins et qui recherche un outil polyvalent capable de définir un niveau d'analytics de base. Mais attention, si vous souhaitez passer à la vitesse supérieure, ces satanés elasticubes devront être revus à chaque étape du processus. 

D'un point de vue objectif, Sisense se situe en plein milieu du chemin en ce qui concerne les intégrations Redshift. Ce n'est certainement pas un mauvais endroit où se trouver.

05. Looker

Conçu pour : des analystes de données
Niveau requis en données : Expert
Ce qui le différencie des autres : L'exploration

Looker est un outil de données Google conçu davantage pour l'exploration que pour l'affichage d'analytics. Cela signifie que l'interface de Looker n'a pas été conçue pour être facile à utiliser et cela se voit. Pour commencer à intégrer Redshift, vous devrez apprendre le langage de codage client utilisé par Looker, LookML. LookML est tellement différent des autres langages qu'il a une courbe d'apprentissage extrêmement raide et un portail dédié aux développeurs pour vous aider à comprendre les analytics sur Looker.

Avec une interface aussi technique, il n'est pas facile d'élaborer des analytics, notamment pour obtenir des informations exploitables. La tâche est d'autant plus ardue que l'assistance client se limite au chat. Les captures d'écran et le texte ne suffisent pas à expliquer tout ce que l'on peut faire. Mais si vous cherchez à explorer de grands ensembles de données pour comprendre les tendances et non pour obtenir des informations commerciales immédiatement utiles aux utilisateurs professionnels, Looker est la solution qu'il vous faut. L'expérience Looker peut être améliorée avec un expert Looker dédié dans l'équipe. Cela nécessite des ressources financières élevées et n'est pas négligeable pour la plupart des moyennes et grandes entreprises qui cherchent à se développer. Cela fait de Looker la meilleure solution adaptée aux grandes entreprises de cette liste.

Quel outil de BI/Reporting Redshift choisir ?

La réponse est simple : la solution qui répond le mieux à vos besoins. Chaque solution de cette liste présente ses propres avantages et inconvénients tout en s'adaptant à des entreprises de tailles et de cas d'utilisation différents. Mais si nous devions choisir un logiciel comme la meilleure solution d'analytics à placer au-dessus d'Amazon Redshift, ce serait Toucan. 

Ce n'est pas parce que nous avons un parti pris, mais plutôt parce que Toucan est la seule solution qui offre une intégration transparente en un clic et une manipulation des données en temps réel pour tirer le meilleur parti de vos données Redshift aussi rapidement que possible. De plus, contrairement à toutes les autres solutions, Toucan ne nécessite pas d'experts en données, d'embauches supplémentaires ou de connaissances approfondies en analytics pour tirer le meilleur parti de vos données Amazon Redshift.