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 Comparatif entre Digdash et QlikViewpar Jean-Marc DUPONT, 6IT
Mercredi 13 Avril 2011
La nouvelle génération des outils de BI est en plein essor en ce moment. Qlikview a été l'un des précurseurs, mais ses concepts étaient apparamment en gestation chez ses concurrents car d'autres solutions n'ont pas tardé à voir le jour.
Jean-Marc DUPONT, fondateur de 6 IT
Rappelons d'abord les principes de ces nouveaux outils :
En dehors de Qlikview, je travaille aujourd'hui avec la solution Digdash et j'ai voulu faire un comparatif entre les 2 outils qui se rapprochent assez en termes de fonctionnalités. Je me suis également appuyé sur les compétences d'un partenaire intégrateur de Qlikview pour valider certains points de Qlikview que je ne connaissais pas forcément en détail. Architecture technique
Il y a tout d'abord une grosse différence en termes d'architecture technique, qui peut être un premier facteur de choix en fonction du contexte de l'entreprise :
Internationalisation
En termes de déploiement international, Digdash est conçu de base pour fonctionner en mode multilingue : l'ensemble des libellés (axes, indicateurs) peut être défini dans diverses langues et s'adapte en fonction de la langue de l'utilisateur. Les libellés des dates varient également en fonction de la langue de l'utilisateur.
Qlikview ne gère pas nativement le multilingue. Il est cependant possible de mettre en place un mécanisme de traduction des libellés dans l'interface en les remplaçant par des fonctions retournant le texte. Il vaut donc mieux prévoir cela dés le départ et seuls les textes sont traduits, pas les noms des champs ni des tables. On profite donc de la souplesse de l'outil pour compenser en partie une fonctionnalité importante qui manque. Gestion des utilisateurs / des droits
Digdash gère les utilisateurs dans un annuaire LDAP embarqué ou dans l'annuaire de l'entreprise.
Les droits sont gérés sur 3 niveaux :
Qlikview peut gérer la sécurité lui même ou se connecter à un annuaire d'entreprise (en gérant utilisateurs ou groupes). On distinguera :
Sources et modélisation des données
Digdash sépare clairement la notion de "Modèle de données" et la visualisation de ces données.
Les modèles de données décrivent :
Ces modèles de données sont ensuite utilisés dans les graphiques ou les tableaux. On définit ici :
On assemble enfin les graphiques et les tableaux dans les pages du tableau de bord. On conçoit donc plusieurs modèles de données (qu'on pourrait appeler "cubes") élémentaires et indépendants et on les utilise au gré des besoins au sein du tableau de bord. Le lien entre les différentes sources de données se fera, si besoin, par le nom des axes d'analyse communs aux sources de données. La conception et la maintenance s'en trouvent grandement simplifiées. Qlikview, quand à lui, va un peu loin dans la partie alimentation des données, à l'aide d'un langage propriétaire de scripting. Les relations entre les données sont faites principalement par le nom des "colonnes" de chaque "table" ou requête. L'unicité des noms des colonnes dans le modèle doit être assuré ou résolu à l'aide d'alias. Pour des modèles de données sources complexes, le script à écrire peut vite représenter plusieurs pages, qu'il faudra bien prendre garde de commenter sous peine de maintenance difficile. Le schéma des données ainsi constitué définit la source des futurs graphiques et tableaux de bord. On ne définit pas à ce niveau les colonnes qui constitueront les axes (dimensions) et les indicateurs. Cela devra être fait dans chaque objet du tableau de bord. De même, les éventuels indicateurs calculés devront être dupliqués s'il y a besoin de les afficher dans plusieurs graphiques ou tableaux. A noter que les formules de calculs utilisées dans les graphiques ou tableaux peuvent être mutualisées sous forme de variable (un peu à la façon de macro). C'est là aussi profiter de la souplesse du produit mais ce n'est pas une fonctionnalité mise en avant. Visualisation des données
Les possibilités de paramétrage offertes par Qlikview sont beaucoup plus riches que celles de Digdash. On sent que le logiciel a pas mal d'années d'expérience et que les paramètres ont été ajoutés au fur et à mesure.
Ils sont répartis dans une dizaine d'onglets. Le logiciel aurait à mon avis besoin d'un nettoyage car il n'y a pas toujours de logique dans le positionnement des paramètres dans les onglets et en fonction du graphique utilisé, le choix des paramètres est tellement riche qu'on ne sait plus trop quel paramètre choisir pour réaliser le besoin. On s'habitue petit à petit mais la prise en mains s'en trouve ralentie. Digdash, au contraire, est plus simpliste : il lui manque certains paramètres mais c'est en contrepartie la garantie d'une productivité plus grande et d'une prise en mains plus rapide. Les 2 outils proposent des listes permettant de filtrer les données sur les différents axes d'analyse disponibles dans le modèle. Ces listes sont positionnables dans les pages. Digdash propose également, par défaut, d'afficher les listes dans une "barre de filtres", en haut de la page. Les filtres affichés dans cette barre sont paramétrables. Si une hiérarchie a été définie sur l'axe d'analyse (ex : année / mois / jour), les différents niveaux d'analyse sont disponibles sur une même liste. Il est également possible, dans Digdash, de spécifier un filtre pour chaque objet graphique ou tableau, qui sera utilisé à lors du premier affichage de la page, libre ensuite à l'utilisateur de modifier le filtre. Il n'y a pas d'équivalence dans Qlikview car tous les objets sont liés entre eux donc filtrés ensemble (sauf exception car on peut verrouiller des objets simplement ou utiliser les fonctions de filtrage : cf. ci dessous) La comparaison de 2 membres d'un même niveau de hiérarchie (ex : mois M vs mois M-1), passe dans les 2 cas par la création d'indicateurs calculés :
Digdash intègre un graphique cartographique, lié à une dimension hiérarchique de type géographie (ex : Département, Région, Pays), que l'on paramètre en reliant chaque niveau de la hiérarchie à un niveau de la cartographie. La carte est de fait interactive : elle permet de zoomer par exemple sur un pays, d'afficher le détail par région, puis par département d'une région. Qlikview passe par une intégration de cartes Google Maps, sur lesquelles on affiche des symboles, plus ou moins gros ou de couleurs différentes en fonction de la valeur d'un indicateur. Il est également possible de zoomer sur la carte et on peut aussi mettre en place un système de choix de la granularité (département, région, pays, ...), mais avec Google Maps ce dernier mécanisme demande un peu de travail préparatoire et ici encore c'est la souplesse du produit qui le permet mais pas une fonctionnalité native. Il existe également des solutions externes telles que celle proposée par GeoQlik, par exemple, qui propose plus de fonctionnalités mais est un module payant, venant ainsi alourdir la facture. Enfin, les 2 outils fournissent des fonctions de simulation, en définissant des variables, qui vont entrer dans le calcul d'indicateurs calculés, ces indicateurs étant ensuite affichés dans des graphiques ou tableaux. La seule différence sur ce point est que la définition des variables et indicateurs calculés va se faire, pour Digdash, dans les sources de données et être utilisé dans un ou plusieurs graphiques ou tableaux, alors que pour Qlikview, la définition des indicateurs calculés va se faire dans chaque graphique / tableau qui doit afficher cet indicateur. Un des avantages de Qlikview aujourd'hui réside dans sa fonction de recherche dans les axes d'analyse, que ne propose pas Digdash. Mais j'ai cru comprendre que cette fonction était dans la roadmap de Digdash, reste à savoir comment elle va être implémentée ... Conclusion
On se rend compte que les 2 outils sont assez proches en termes de fonctionnalités mais diffèrent sur quelques points majeurs :
- chez Qlikview : partie alimentation des données plus riche (attention à la maintenance) mais nécessité de définir dans chaque graphique / tableau quelle colonne est un axe ou un indicateur et risque de dupliquer les règles de calcul des indicateurs calculés
En termes de prise en main par les utilisateurs des entreprises, je dirais que si un travail de préparation, structuré et rigoureux, a été mené par les équipes techniques, Qlikview est un outil très riche en fonctionnalités et simple de prise en main. Digdash, quand à lui, est plus frustre en termes de fonctions graphiques, mais sa structuration et ses fonctions natives et assistées permettent de monter une plate-forme de manière très productive voire de déléguer aux utilisateurs une bonne partie de l'architecture (modèles axes d'analyse / indicateurs notamment).
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