Intégration totale
La technologie dont de nombreux clients SaaS ont besoin est une solution qui intègre totalement toutes les couches. Consultez l'angle de la proposition de valeur à ce sujet dans notre article Ce que les clients B2B SaaS attendent réellement des analyses et des tableaux de bord mais qu'est-ce que cela signifie exactement ?
Les données jouent un rôle clé dans la prise de décision. Plus une entreprise recherche des gains d'efficacité, plus elle souhaitera prendre des décisions opérationnelles directes et rapides, fondées sur des données. Dans un contexte SaaS, cela signifie que l'intégration entre les modules de reporting et les modules opérationnels relève de la responsabilité de votre pile technologique. Pourquoi ? Parce que si ce n'est pas votre application qui fournit cette valeur, c'est le client qui devra effectuer des extractions et des analyses de données, puis trouver un moyen, généralement inefficace, de revenir à son application opérationnelle (pensez à des feuilles Excel avec des identifiants ou des critères de filtre qui doivent ensuite être copiés-collés dans le système d'exploitation). Restez à l'affût de l'histoire complète dans un prochain article.
Cela implique que vos analyses de données et vos modules opérationnels fusionnent en une solution en termes de flux de données, de sécurité, de séparation des préoccupations, d'interface utilisateur, de marque, d'audit, etc. Et ce n'est pas aussi simple qu'on aurait pu le penser avant de l'avoir fait.
Les 3 principales difficultés
Simplifier la complexité des données
Offrez à vos utilisateurs finaux une vue cohérente et accessible des concepts commerciaux unifiés dans les différentes parties de l'application, ce qui permet ensuite de personnaliser des rôles spécifiques sans que chaque travailleur ait besoin de perdre son temps à glisser-déposer ces concepts pour créer des graphiques, des tableaux et des filtres tout en permettant de combiner des données provenant de différentes sources de données et d'aller plus loin avec des concepts dynamiques, des statistiques avancées et bien plus encore. Ajoutez à cela le fait que vous pourriez avoir des personnalisations spécifiques au client qui intègrent leurs propres concepts de manière potentiellement hiérarchique, mais qui doivent tout de même s'intégrer au reste des fonctionnalités. Cela commence à être amusant à développer sans pour autant compliquer les choses.
Autorisations au niveau des données
Si votre utilisateur ne peut pas voir les données dans vos interfaces opérationnelles, il ne devrait pas non plus les voir dans ses analyses de données. Mais pensez-y, les analyses de données modernes consistent à passer rapidement de la vue d'ensemble aux détails. Cela signifie que vous avez besoin de moyens à la fois au niveau des lignes et au niveau de la stratégie d'agrégation pour masquer les détails qui ne relèvent pas de la responsabilité de l'utilisateur donné sans l'empêcher de trouver ce dont il a besoin. De plus, nous voulons une définition unique de l'authentification et de l'autorisation qui soit appliquée de manière cohérente à toutes les couches, sans aucune intervention humaine.
Intégration de l'interface utilisateur
Votre marque est un logiciel unique pour vos clients et non plusieurs. Si vous êtes convaincu à ce stade que l'analyse des données n'est pas votre compétence principale et que vous souhaitez l'intégrer à un partenaire, vous devez vous assurer que l'intégration de l'interface utilisateur qu'il propose est totalement flexible afin que l'application résultante fonctionne et s'affiche ensemble de manière fluide. Cette contrainte n'est pas seulement une question de schéma de couleurs ou de marque, mais presque tous les aspects de la logique de l'interface utilisateur doivent ressembler davantage à des composants personnalisables pour votre équipe technique qu'à un bloc d'éléments étrangers insérés dans votre belle application.
Quelques études de cas concrets pour illustrer les défis techniques des applications opérationnelles pilotées par les données
Centrale électrique et plateforme de simulation énergétique
Une plateforme d'analyse énergétique simulant et prévoyant les opérations du marché de l'électricité, traitant des calculs de données très complexes à la demande afin d'optimiser l'utilisation des machines sur AWS.
Plateforme d'analyse de panels de consommateurs 24/7
Une plateforme de panel de consommateurs fournissant une surveillance du marché et des analyses avancées, nécessitant une qualité de service (QoS) et une évolutivité élevées.
Consultez notre Analytique intégrée page pour voir ce que nous proposons.