Domo enrichit son offre d’analyse de données 100 % cloud

Domo enrichit son offre d’analyse de données 100 % cloud

Rédigé le 23/03/2020
Philippe Nieuwbourg

Domo organisait la semaine dernière sa conférence annuelle, Domo Palooza, à Salt Lake City, comme chaque année. Mais, crise sanitaire oblige, Domo a été un des premiers à transformer sa conférence présentielle en un événement 100 % online. L’occasion d’annoncer de nouvelles fonctions à son offre d’analyse de données, toujours totalement basée sur le cloud.

Josh James, CEO de Domo en est resté le maitre de cérémonie, alternant les vidéos enregistrées dans les bureaux de l’éditeur, en pleine nature, ou chez les clients. Mais l’énergie n’était pas la même. D’autant que la présentation d’une émission de télévision et l’animation d’une conférence ne sont pas le même métier. Nous devrons adapter nos compétences pour le futur, mais ce n’est pas le sujet…

Domo a profité de sa conférence annuelle pour faire parler certains de ses clients (et c’est rare dans le cas de Domo), et pour annoncer quelques nouveautés produits.
Rappelons que Domo est une solution d’analyse de données entièrement en cloud. C’est un peu le Salesforce de l’aide à la décision. Aujourd’hui, avec le succès de Snowflake, disposer de l’ensemble de son système décisionnel en cloud ne semble plus une hérésie. Il y a quelques années, lors du lancement de Domo, c’était un choix plus que téméraire.

Au fur et à mesure que le stockage des données décisionnelles se fait dans le cloud, il devient logique de mettre également en cloud ses outils d’analyse et de présentation de données. Et pour connecter le premier au second, il faut des connecteurs « cloud to cloud », dédiés, et capables de déplacer très rapidement, de gros volumes de données.
Ainsi Domo a annoncé de nouveaux connecteurs, plus rapides et plus puissants, à partir de Google Big Query, AWS Redshift, Snowflake, MySQL, Teradata, PostgreSQL et Oracle. Ils sont annoncés par l’éditeur comme six fois plus rapides que les versions précédentes.

Une fois les données accessibles, il faut les transformer. Et l’ETL risque d’être le goulet d’étranglement. Le nouvel outil annoncé par Domo, Adrenaline Transforms, est annoncé par l’éditeur comme capable de traiter des jeux de données dix fois plus volumineux, en dix fois moins de temps ; des gains d’un facteur 100 donc.
Ces connecteurs sont maintenant capables de détecter les données qui ont été modifiées depuis la dernière mise à jour, et de ne plus mettre à jour l’intégralité du jeu de données.

Domo souhaite être lui-même une source de données, pour d’autres systèmes opérationnels ; et passer de la décision à l’action. Il est ainsi possible par glisser-déplacer, de sélectionner des données dans Domo, et de les envoyer vers un autre système. Il est également possible de copier-coller un script SQL complexe à n’importe quelle étape du processus d’analyse et de l’exécuter directement dans Domo.

Domo Everywhere permet d’ouvrir les « cartes », c’est-à-dire les visualisations créées dans l’outil, aux applications extérieures. Vous pouvez ainsi embarquer, publier, et personnaliser vos propres applications intelligentes, en utilisant les « cartes » créées dans Domo.

Pour favoriser le partage des analyses de données, Domo va plus loin, et annonce un environnement de développement, sans langage de programmation, Domo Data Experience Framework (DDX). DDX fonctionne sans saisie de code informatique, par glisser-déplacer, et permet de créer des applications. Il s’appuie sur l’outil Domo Stories, annoncé à la même conférence l’année dernière.
Les applications développées avec DDX « no-code » sont sécurisées (au travers de la plateforme Domo), disponibles sur tous les types d’écran fixes et mobiles, et incluent des fonctions d’alerte et de génération d’actions.


Démocratiser l’apprentissage machine

Domo souhaite développer l’auto-apprentissage machine ; pour le rendre accessible aux décideurs métiers sans compétence technique, et pour améliorer la productivité des scientifiques de données. Il s’appuie sur la solution Amazon WS SageMaker Autopilot.
L’apprentissage machine est également utilisé à l’entrée des données, pour détecter d’éventuelles erreurs, et suggérer des transformations.
La fonction « Augmented Discovery » cherche à simplifier la recherche d’informations. L’idée est de suggérer à l’utilisateur, en fonction de ses centres d’intérêt, des analyses qui ont déjà été créées par d’autres utilisateurs, et ainsi de favoriser la réutilisation plutôt que de créer autant de visualisations que d’utilisateurs.

La vision 100% cloud de Domo est à long terme. L’éditeur a dépensé des centaines de millions de dollars pour développer son environnement, depuis plusieurs années. Sa stratégie semble être payante, du point de vue de l’évolution du marché, qui s’oriente clairement vers le cloud. Mais payante du point de vue des clients, il faudrait plus de transparence de Domo sur ses clients, son chiffre d’affaires, pour s’en assurer.