Silicon Valley Tour : Chartio apporte un nouveau souffle à la visualisation de données en mode SaaS.
Chartio apporte un nouveau souffle face à tableau et Qlik
Dans la Silicon Valley, en plein cœur de San Francisco, la start-up Chartio compte bien bousculer Tableau ou Qlik sur la visualisation et l’exploration de données, grâce à son SaaS très graphique.
« Les outils de BI traditionnels étaient surtout destinés aux grandes entreprises et aux data scientists, proposaient des interfaces rébarbatives, et se montraient incompatibles avec le Cloud» explique Dave Fowler, CEO et cofondateur de Chartio (et ancien d’IBM). « Résultat: chacun se confectionne sa petite BI la plupart du temps via Excel.»
Fort de ce constat, il crée donc Chartio (www.chartio.com) en 2010, une start-up spécialisée dans la visualisation des données analytiques. Et si la société n’a levé que 6,77 millions de dollars en 4 ans (dernier tour en 2014), elle est bénéficiaire depuis 2015. Une trentaine d’employés au service de 500 clients payants. « Un grand nombre d’entre eux utilise Amazon RedShift et Chartio,» rapporte le CEO.
En quelques clics en mode très visuel
Disponible en mode SaaS sur Amazon Web Services, Chartio recourt à divers connecteurs pour accéder aux données transformées à la volée pour visualisation. La requête de l’utilisateur balaie les bases de données cibles avec adaptation automatique et spécifique pour chaque base de données source. « Une sorte d’ETL à la volée, » explique Dave Fowler, qui précise : « 15 connecteurs sont déjà disponibles et une trentaine sont en béta. »
L’utilisateur se connecte graphiquement aux sources de données et établit des enchainements d’une étape vers l’autre pour concevoir les opérations de traitements à appliquer sur une partie de l’écran. Sur l’autre partie de l’écran apparaissent les résultats. La conception ressemble à un assemblage de “pipelines”. Très interactive, l’interface affiche les résultats à chaque modification. Un atelier de graphiques ouvre de multiples possibilités d’illustrations et d’exploration des données. Pour les informaticiens, il est aussi possible d’utiliser directement des requêtes SQL ou du code.
Derrière l’écran, Chartio génère automatiquement des modèles de métadonnées en lien direct avec les données sources sélectionnées. Alors, l’utilisateur peut explorer les résultats et concevoir divers tableaux de bord ou illustrations. Les modèles de métadonnées peuvent être sauvegardés, modifiés, etc. Ainsi, les mêmes sources de données peuvent être différemment analysées par divers services de l’entreprise, à partir de métriques et indicateurs communs.
La sécurité à plusieurs niveaux
Outre les mesures de sécurité classiques sur les serveurs, la solution n’accède aux bases de données qu’en écriture, et tous les transferts sont chiffrés selon le protocole SSL. Et chaque utilisateur dispose de droits très précis et simples à gérer. Les serveurs de l’entreprise ne sont jamais exposés au public. En effet, les connexions aux données de Chartio utilisent un tunnel Reverse SSH ne nécessitant pas l’ouverture d’un port.
Chartio est proposée à un prix forfaitaire de 30 000 dollars par an pour 10 utilisateurs, avec tarif dégressif pour les utilisateurs supplémentaires. La jeune société compte déjà de très nombreuses références comme Asics, Shazam, Reddit, Intent, Tiecketbis… ou le français Evaneos. Ce SaaS de nouvelle génération et simple d’utilisation saura-t-il faire face à des solutions comme Tableau ou Qlik ?
La semaine d’iTPro.fr dans la Silicon Valley s’achève. Rendez-vous avec l’innovation IT !
Dans la Silicon Valley, en plein cœur de San Francisco, la start-up Chartio compte bien bousculer Tableau ou Qlik sur la visualisation et l’exploration de données, grâce à son SaaS très graphique.
« Les outils de BI traditionnels étaient surtout destinés aux grandes entreprises et aux data scientists, proposaient des interfaces rébarbatives, et se montraient incompatibles avec le Cloud» explique Dave Fowler, CEO et cofondateur de Chartio (et ancien d’IBM). « Résultat: chacun se confectionne sa petite BI la plupart du temps via Excel.»
Fort de ce constat, il crée donc Chartio (www.chartio.com) en 2010, une start-up spécialisée dans la visualisation des données analytiques. Et si la société n’a levé que 6,77 millions de dollars en 4 ans (dernier tour en 2014), elle est bénéficiaire depuis 2015. Une trentaine d’employés au service de 500 clients payants. « Un grand nombre d’entre eux utilise Amazon RedShift et Chartio,» rapporte le CEO.
En quelques clics en mode très visuel
Disponible en mode SaaS sur Amazon Web Services, Chartio recourt à divers connecteurs pour accéder aux données transformées à la volée pour visualisation. La requête de l’utilisateur balaie les bases de données cibles avec adaptation automatique et spécifique pour chaque base de données source. « Une sorte d’ETL à la volée, » explique Dave Fowler, qui précise : « 15 connecteurs sont déjà disponibles et une trentaine sont en béta. »
L’utilisateur se connecte graphiquement aux sources de données et établit des enchainements d’une étape vers l’autre pour concevoir les opérations de traitements à appliquer sur une partie de l’écran. Sur l’autre partie de l’écran apparaissent les résultats. La conception ressemble à un assemblage de “pipelines”. Très interactive, l’interface affiche les résultats à chaque modification. Un atelier de graphiques ouvre de multiples possibilités d’illustrations et d’exploration des données. Pour les informaticiens, il est aussi possible d’utiliser directement des requêtes SQL ou du code.
Derrière l’écran, Chartio génère automatiquement des modèles de métadonnées en lien direct avec les données sources sélectionnées. Alors, l’utilisateur peut explorer les résultats et concevoir divers tableaux de bord ou illustrations. Les modèles de métadonnées peuvent être sauvegardés, modifiés, etc. Ainsi, les mêmes sources de données peuvent être différemment analysées par divers services de l’entreprise, à partir de métriques et indicateurs communs.
La sécurité à plusieurs niveaux
Outre les mesures de sécurité classiques sur les serveurs, la solution n’accède aux bases de données qu’en écriture, et tous les transferts sont chiffrés selon le protocole SSL. Et chaque utilisateur dispose de droits très précis et simples à gérer. Les serveurs de l’entreprise ne sont jamais exposés au public. En effet, les connexions aux données de Chartio utilisent un tunnel Reverse SSH ne nécessitant pas l’ouverture d’un port.
Chartio est proposée à un prix forfaitaire de 30 000 dollars par an pour 10 utilisateurs, avec tarif dégressif pour les utilisateurs supplémentaires. La jeune société compte déjà de très nombreuses références comme Asics, Shazam, Reddit, Intent, Tiecketbis… ou le français Evaneos. Ce SaaS de nouvelle génération et simple d’utilisation saura-t-il faire face à des solutions comme Tableau ou Qlik ?
La semaine d’iTPro.fr dans la Silicon Valley s’achève. Rendez-vous avec l’innovation IT !
Dans la Silicon Valley, en plein cœur de San Francisco, la start-up Chartio compte bien bousculer Tableau ou Qlik sur la visualisation et l’exploration de données, grâce à son SaaS très graphique.
« Les outils de BI traditionnels étaient surtout destinés aux grandes entreprises et aux data scientists, proposaient des interfaces rébarbatives, et se montraient incompatibles avec le Cloud» explique Dave Fowler, CEO et cofondateur de Chartio (et ancien d’IBM). « Résultat: chacun se confectionne sa petite BI la plupart du temps via Excel.»
Fort de ce constat, il crée donc Chartio (www.chartio.com) en 2010, une start-up spécialisée dans la visualisation des données analytiques. Et si la société n’a levé que 6,77 millions de dollars en 4 ans (dernier tour en 2014), elle est bénéficiaire depuis 2015. Une trentaine d’employés au service de 500 clients payants. « Un grand nombre d’entre eux utilise Amazon RedShift et Chartio,» rapporte le CEO.
En quelques clics en mode très visuel
Disponible en mode SaaS sur Amazon Web Services, Chartio recourt à divers connecteurs pour accéder aux données transformées à la volée pour visualisation. La requête de l’utilisateur balaie les bases de données cibles avec adaptation automatique et spécifique pour chaque base de données source. « Une sorte d’ETL à la volée, » explique Dave Fowler, qui précise : « 15 connecteurs sont déjà disponibles et une trentaine sont en béta. »
L’utilisateur se connecte graphiquement aux sources de données et établit des enchainements d’une étape vers l’autre pour concevoir les opérations de traitements à appliquer sur une partie de l’écran. Sur l’autre partie de l’écran apparaissent les résultats. La conception ressemble à un assemblage de “pipelines”. Très interactive, l’interface affiche les résultats à chaque modification. Un atelier de graphiques ouvre de multiples possibilités d’illustrations et d’exploration des données. Pour les informaticiens, il est aussi possible d’utiliser directement des requêtes SQL ou du code.
Derrière l’écran, Chartio génère automatiquement des modèles de métadonnées en lien direct avec les données sources sélectionnées. Alors, l’utilisateur peut explorer les résultats et concevoir divers tableaux de bord ou illustrations. Les modèles de métadonnées peuvent être sauvegardés, modifiés, etc. Ainsi, les mêmes sources de données peuvent être différemment analysées par divers services de l’entreprise, à partir de métriques et indicateurs communs.
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Outre les mesures de sécurité classiques sur les serveurs, la solution n’accède aux bases de données qu’en écriture, et tous les transferts sont chiffrés selon le protocole SSL. Et chaque utilisateur dispose de droits très précis et simples à gérer. Les serveurs de l’entreprise ne sont jamais exposés au public. En effet, les connexions aux données de Chartio utilisent un tunnel Reverse SSH ne nécessitant pas l’ouverture d’un port.
Chartio est proposée à un prix forfaitaire de 30 000 dollars par an pour 10 utilisateurs, avec tarif dégressif pour les utilisateurs supplémentaires. La jeune société compte déjà de très nombreuses références comme Asics, Shazam, Reddit, Intent, Tiecketbis… ou le français Evaneos. Ce SaaS de nouvelle génération et simple d’utilisation saura-t-il faire face à des solutions comme Tableau ou Qlik ?
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