Decideo - Actualités sur le Big Data, Business Intelligence, Data Science, Data Mining
Recherche avancée

Abonnez-vous gratuitement à Decideo !
Decideo
 


IBM rachète AptSoft pour analyser des événements en temps réel


Rédigé par le 24 Janvier 2008

Décidé maintenant à investir le terrain du décisionnel et de ses applications, IBM annonce quelques semaines après le rachat de Cognos, celui d’une petite société très spécialisées, AptSoft, pour un montant qui n’a pas été dévoilé.



Particularité de AptSoft, l’analyse des flux de données qui passent quelque part dans le système d’information ; on parle parfois de BAM (Business Activity Management) pour qualifier les fournisseurs de ces technologies. Il peut s’agir de tickets de caisse, de tickets d’appels téléphoniques, de transactions boursières... AptSoft serait capable d’analyser plusieurs dizaines de milliers de transactions par seconde. Dans la distribution il peut être utilisé pour piloter les ventes en temps réel et détecter au plus vite les ruptures de stock en rayon. Dans le domaine boursier il peut aider à analyser les ordres d’achat et de vente en temps réel et déterminer une tendance permettant de gagner de précieuses secondes dans une prise de position. Une manière de mettre en lumière les relations de cause à effet entre des événements et leurs conséquences. Autres domaines d’activité, les jeux en ligne où il faut analyser en temps réel l’activité de milliers d’internautes, le eCommerce pour la détection de fraudes. AptSoft sera intégré à l’offre SOA de IBM, au sein de IBM Software Group, sous la marque Websphere.
L’année commence donc très fort pour IBM qui en est déjà à sa troisième acquisition après celle de XIV Ltd et de Net Integration Technology.
Autres articles




Commentaires

1.Posté par Patrick De Freine le 24/01/2008 09:38
L'analyse des événements est-elle à considérer dans un contexte opérationnel ou décisionnel ? Dans un contexte opérationnel, coeur du SOA, la transaction embarque par défaut l'événement et le service s'applique à chaque transaction considérée en mode série (l'une après l'autre) : exemple, détection d'un montant incohérent, d'un client qui n'existe pas dans le référentiel client (Master Data). Dans un contexte décisionnel, la transaction doit être liée aux informations du data warehouse (historique profond, multi-sources opérationnelles) pour identifier l'événement : le mode série est alors souvent irréaliste en matière de temps de traitement. La détection de fraude, par exemple, peut être abordées des deux façons, mais pas avec le même niveau de sophistication de règles (plutôt simples pour le mode opérationnel, plutôt complexes pour le mode décisionnel). Qu'en pensez-vous et que peut faire la solution IBM/SAP ?

2.Posté par Michel Kergoat le 24/01/2008 11:47
D'un point de vue stratégie d'entreprise, c'est surement très bien pour IBM, bien qu'il y ait un certain revirement entre le catalogue partenaires et le catalogue propriétaire.

D'un tout autre point de vue, fonctionnel BI, n'y a-t-il pas matière à une certaine méfiance vis à vis de ces alertes temps-réel ? Notamment en bourse, quel est la possibilité, avec ce logiciel d'aboutir à un "effet panique" ?

Par exemple, si une action ou un indice varie de +2%, alors que la semaine précédente il avait varié de -15%, a-t-on la même attitude, surtout si le cours est -5% sur la valeur annuelle ?

Ceci pour dire qu'il me parait important de confronter ce logiciel avec des indicateurs OLAP, d'un point de vue fiabilité des valeurs.

Michel Kergoat
(Contribution personnelle indépendante de ma société mère)

3.Posté par Hervé Mignot le 25/02/2008 23:32
Cela s'inscrit bien, selon moi, dans un mouvement plus général de rapprochement entre l'opérationnel et le décisionnel. L'entrepôt n'est plus mis à jour bien après la survenue d'un événement, n'est plus asynchrone, et de ce fait, peut devenir "actif", selon un concept déjà proposé par Teradata (Active Warehouse).

Aussi bien dans le domaine de la relation client que de la conformité, nos clients sont demandeurs d'aide à la décision reposant à la fois sur le contexte (la demande et l'environnement dans lequel elle survient) et sur l'historique.

Dans cette perspective, nous pensons que les modèles prédictifs seront des outils essentiels pour exploiter ce flux massif d'informations immédiat en intégrant une connaissance historique issue du décisionnel.
http://www.spss.com

Nouveau commentaire :
Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.