Damien Cudel, Microsoft : « Faciliter les prototypes Big Data… puis leur industrialisation »

Un an après avoir rendu publique Power BI for Office 365, son offre de BI pour Excel en mode Saas, Microsoft vient d’en préciser le modèle économique, en misant sur une offre freemium. Une version gratuite (limitée à 1 Go de données et à 10 000 lignes par heure) cohabite avec une mouture sur abonnement (9,99 dollars par mois et par utilisateur, soit un rabais de 75% par rapport au tarif précédent). Pour l’instant limitée aux Etats-Unis, la mouture gratuite sera disponible en France dans le courant du second trimestre, assure l’éditeur.

Si l’idée centrale de Power BI consiste toujours à greffer une solution de manipulation de données à l’outil de visualisation le plus utilisé au monde – Excel -, le premier éditeur mondial entend désormais faciliter l’accès à ses offres de BI dans le Cloud. Les explications de Damien Cudel, chef de marché plate-forme applicative chez Microsoft France.

Silicon.fr : Pourquoi ce changement de modèle de tarification ?

Damien Cudel : Le gros frein sur ces projets réside dans la construction des scénarios d’usage. Les entreprises ont besoin d’expérimenter avant d’engager des coûts. Notre modèle, qui permet de tester gratuitement, avant de passer à l’échelle – sans couture – et d’industrialiser sur la version payante est bien adapté à ce besoin. Jusqu’à présent, sur nos offres, la barrière était peut-être un peu élevée : Power BI nécessitait une licence Office et un abonnement à Office 365. Cette adhérence a été supprimée : nous proposons désormais un outil librement téléchargeable – Power BI Designer – permettant d’accéder à des sources de données, de créer des rapports et de les publier online. Le tout sans licence Excel. Même si, évidemment, l’expérience demeure plus intégrée au sein du tableur. De même, avec l’arrivée du site PowerBI.com, un utilisateur peut publier ses modèles et rapports dans le Cloud sans abonnement à Office 365. Et ces rapports peuvent être consommés sur Windows, iOS et bientôt Android.

Après le Machine Learning, c’est la deuxième fois en quelque mois qu’une de nos offres adopte un modèle freemium.

L’échec des projets Big Data ne provient-il pas de l’incompréhension entre DSI et métiers sur le sujet ?

C’est un sujet important. Le Big Data est souvent abordé sous un angle trop technique par les DSI. De très grands groupes ont ainsi monté des clusters Hadoop et attendent maintenant des projets ! Bref, ils ont investi sans ROI à la clef. A l’opposé, des directions métiers créent des datalab, des laboratoires de manipulation de données pour tester des scénarios d’usage sans en informer la DSI. Je connais ainsi le cas d’une société où une direction métier a acheté 200 serveurs sans en référer à l’informatique. Les entreprises ont besoin de plates-formes permettant d’expérimenter, d’industrialiser les scénarios prometteurs, mais dans des environnements maîtrisés par l’IT.

Quelles sont les nouveautés fonctionnelles de cette nouvelle version de Power BI ?

D’abord la solution propose des accès à de nouvelles sources de données, provenant de Marketo, de Salesforce ou de GitHub. Une liste appelée à être complétée. Un SDK est d’ailleurs disponible afin de créer de nouvelles sources de données ou de les personnaliser. D’autre part, Power BI voit apparaître des tableaux de bord, sous forme de pages Web fournissant des indicateurs rafraîchis en temps réel. L’outil offre la possibilité de descendre dans ces rapports pour aller zoomer sur telle ou telle donnée. Par ailleurs, tout rapport peut désormais être modifié directement dans le mode Web, afin d’ajouter des mesures ou des dimensions. Enfin, cette mouture signe l’arrivée de la relation ‘many to many’ dans Power Pivot (un des composants de Power BI, NDLR), une fonction très attendue des utilisateurs.

Allez-vous créer une bourse d’échange de modèles statistiques ?

C’est déjà le cas puisque, depuis plus deux mois, Azure Marketplace permet d’échanger non seulement des applications ou des données, mais aussi des modèles statistiques. Ces derniers peuvent être monétisés ou pas. On trouve par exemple des modèles d’analyse de sentiment sur des textes en anglais pour Power Query (outil d’importation et de recherche de données de Power BI, NDLR). Notre stratégie vise bien à développer une économie autour de la data science.