INDEXIMA

Emmanuel DUBOIS

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Natixis décrypte les évolutions des marchés financiers et optimise la gestion de ses assets financiers grâce à indexima

Créée à la suite du regroupement des activités d’IXIS et de Natixis Banques Populaires en 2006, Natixis est aujourd’hui la banque internationale de financement, d’investissement, de gestion d’actifs, d’assurance et de services financiers du Groupe BPCE, deuxième acteur bancaire en France. Natixis compte plus de 17 000 experts présents dans 38 pays.

Comme toutes les sociétés évoluant sur un marché financier très règlementé, la data est un enjeu stratégique majeur pour piloter les assets et prendre les bonnes décisions d’investissement. Natixis doit gérer des milliards de données enregistrées sur Hadoop à tous les niveaux de l’entreprise, qu’elles soient issues des portefeuilles, des données financières ou encore des opérations de la banque de marché.

 

Aujourd’hui et grâce au Data Hub d’Indexima, les analystes de chaque filiale de Natixis peuvent se connecter, accéder à toutes les données empilées depuis 2016, décrypter les évolutions des marchés financiers et optimiser la gestion des actifs et des portefeuilles. Indexima propose une solution parfaitement intégrée à l’ensemble de la structure de Natixis.

 

Afficher et exploiter rapidement ses data : un enjeu majeur

Portée par les nombreuses promesses autour de l’Intelligence Artificielle et des Big Data, Natixis entreprend début 2015 une vaste réflexion sur la transformation de ses services.

 

Afin de connecter les utilisateurs aux milliards de flux de données disponibles, de leur permettre de les afficher et de les exploiter plus rapidement et facilement, l’équipe de pilotage approuve le projet de consolidation et d’exploitation de l’ensemble de ses data dans un nouveau framework Big Data.

 

Fin 2015, la DSI prend la décision de mettre en place une architecture Big Data basée sur Hadoop. Un pilote voit ainsi le jour sous la responsabilité de Pierre-Alexandre Pautrat, leader for Global Markets Risks, P&L and Finance Ecosystem

 

Le big data atteint ses limites au moment de l’affichage des données

Dans le cadre de ce prototype, Natixis déploie Polybase SQL Server, qui devrait lui permettre d’utiliser massivement les données stockées dans ses clusters Hadoop. Malgré ses innombrables qualités, le Big Data montre rapidement ses limites au moment d’afficher les données afin de les exploiter. Les temps d’affichage peuvent atteindre plusieurs minutes, voire plusieurs semaines, lorsque l’on cherche à croiser des données. Face à ce problème, Pierre-Alexandre Pautrat s’est rapidement mis en recherche d’une solution qui serait le lien parfait entre l’outil de Dataviz et les Big Data de Natixis.

 

La société compare alors les différents outils sur le marché mais réalise que la plupart des solutions proposées ne font pas de requêtes croisées MDX sous Microsoft Excel, ne proposent pas de protocole d’authentification SSO Kerberos, ou encore se basent sur des technologies non évolutives.

 

Le data hub d’indexima : une technologie unique d’indexation combinée à du machine learning

L’entreprise identifie en 2016 la société Indexima, éditeur de logiciel français, proposant une approche unique : grâce à une technologie d’indexation combinée à du machine learning, Indexima permet à Natixis d’accéder à toutes ses données pour simplifier et accélérer l’analyse et la data science.

 

Le Data Hub d’Indexima permet à Natixis d’accéder à l’ensemble de ses données, quelque soit la source, tout en accélérant les performantes des applications data existantes. En effet, sa solution donne la possibilité de gérer toutes les données, qu’elles soient restituées par Excel, Tableau, Qlik, Power BI ou encore MicroStrategy. Grâce au Data Hub scannant des sous-ensembles de milliards de données, Natixis pourra afficher des tableaux de bord instantanément et accélérer drastiquement l’analyse et la prise de décision.

 

De plus, Indexima parvient parfaitement à s’adapter aux fortes règlementations de sécurité dans le secteur financier, qu’il s’agisse de la gestion des droits d’accès ou de l’authentification. Le Data Hub centralise l’ensemble des règles de sécurité avec un filtrage automatique des données par utilisateur, garantissant ainsi un accès aux seules données que lui autorise l’entreprise.

 

L’affichage de l’ensemble des données de Natixis simplifié et instantané

Aujourd’hui, Indexima offre une solution à l’échelle de Natixis et de ses 38 filiales, apportant son aide précieuse aux différentes divisions, qu’il s’agisse des équipes en charge du risque, de la direction financière ou encore des contrôleurs de gestion. Les utilisateurs de la MOA, mais aussi les DBA et les analystes ont accès aux Big Data et pourront travailler sur des tableaux croisés dynamiques sous SQL et MDX avec des temps d’affichage en millisecondes. Depuis 2018, des milliers de traders Natixis peuvent accéder à des milliards de données empilées depuis 2016, décrypter les évolutions des marchés financiers et optimiser la gestion des actifs et des portefeuilles.

 

Le rôle d’Indexima est aujourd’hui celui de partenaire de Natixis car le pilotage des assets financiers et les décisions d’investissement s’appuient sur l’usage réel des Big Data.

INDEXIMA

Florent

Voignier

Président et co-fondateur

interview

INTERVIEW

À quels besoins la solution indexima rÉpond-elle aujourd’hui ? En quoi indexima simplifie et accÉlÈre-t-elle la chaine analytique et bi des entreprises ?

Florent Voignier : Indexima est née d’un besoin client bien réel. Je travaillais à l’époque en tant que consultant en charge de l’architecture BI chez Mappy. Avec le responsable Business Intelligence, nous faisions alors face à de nombreux problèmes pour analyser les données issues du Big Data. Les données étaient éparses et prenaient énormément de temps pour être récupérées et analysées, avec un délai d’attente pouvant atteindre des semaines.

Afin de pouvoir accélérer le traitement des données, j’ai commencé à développer une solution de Data hub permettant à l’entreprise d’accéder à ses données pour simplifier et accélérer l’analyse, grâce à une technologie unique d’indexation combinée à du machine learning. Le résultat a rapidement dépassé nos espérances, la plateforme a été capable de traiter des milliards de données en quelques millisecondes. Les gains sont énormes pour l’entreprise, permettant des prises de décision beaucoup plus rapides. Par la suite, la société Indexima s’est structurée autour de 3 fondateurs, Nicolas Korchia, Emmanuel Dubois et moi-même. Ensemble, nous avons créé Indexima pour rendre possible l’analytique en instantané, quelles que soient les sources de données, leur volumétrie et les applications de restitution. Les entreprises souhaitent exploiter les nombreuses données accumulées depuis l’avènement du Big Data, notre outil répond à ce défi.

 

Pouvez-vous partager avec nous quelques cas d’usage ainsi que les industries avec lesquels vous travaillez ? Dans la banque, l’assurance, les web natives par exemple ?

Florent Voignier : La solution a fait ses premiers pas chez Mappy et nous avons eu ensuite l’opportunité de travailler avec Natixis, dont nous avions rencontré les représentants lors du salon Big Data Paris il y a 2 ans.

Nous avons mis en place le Data Hub chez Natixis dont le challenge était de restituer les données de manière instantanée via EXCEL, TABLEAU ou encore POWER BI. Aujourd’hui, nous offrons une solution d’entreprise à l’échelle de Natixis et de tous ses métiers, auprès de nombreuses divisions, qu’il s’agisse des équipes en charge du risque, de la direction financière ou encore des contrôleurs de gestion. N’oublions pas également que le monde financier est très règlementé, nous devions nous assurer que le Data Hub centralise l’ensemble des règles de sécurité avec un filtrage automatique des données par utilisateur, garantissant ainsi un accès aux seules data que lui autorise l’entreprise. Dans le secteur de la banque-assurance, nous travaillons également avec Gilai, association en charge de la gestion de l’informatique des Offices de l’assurance-invalidité (AI) de vingt cantons suisses et du Liechtenstein. Nous l’aidons à améliorer l’expérience de ses 270 utilisateurs et à favoriser un accès rapide aux rapports d’informations. Aujourd’hui, les requêtes de IBM COGNOS sont 600 fois plus rapides qu’auparavant et Gilai découvre de nouvelles possibilités dans l’utilisation de ses données comme la création de tableaux de bord dynamiques. Aussi, nous accompagnons le Crédit Agricole Pacifica dont la direction générale rencontrait des problèmes de performance pour ses dashboards QLIK depuis plus de 2 ans. A ce jour, nous avons résolu ces difficultés et continuons à travailler avec eux sur les problématiques de Business Intelligence.

Nous collaborons également avec un acteur majeur du secteur énergétique, un leader de l’audiovisuel français et un acteur du retail.

Toutes ces entreprises ont été séduites par notre approche et sur la promesse de simplicité, de sécurité et de gain de temps. C’est la plus belle preuve pour nous que notre solution répond aux besoins du marché, qu’il s’agit de grandes entreprises ou d’entreprises digital-natives.

 

Quelle est votre vision de la data dans les prochaines années ? Comment indexima peut elle simplifier le dÉploiement de la data science dans l’entreprise ?

Florent Voignier : Il y a aujourd’hui deux grandes forces motrices autour de la donnée.

Tout d’abord, nous avons le concept du Big Data qui s’est développé ces dernières années, permettant de nombreuses avancées dans la Business Intelligence. Ensuite, nous avons le développement du machine learning et de l’intelligence artificielle, utilisant des algorithmes pour travailler sur des modèles prédictifs. Ces deux sujets nécessitent habituellement des expertises différentes, faisant intervenir des personnes spécialisées dans chacun de ces deux domaines.

Notre volonté, c’est de réunir ces deux mondes afin de rapprocher l’analyse des données et des algorithmes de data science dans le Data Hub avec le même langage SQL. L’ambition d’Indexima est de donner accès à la data science via les applications analytiques, plus largement utilisées en entreprise.

En démocratisant la data science, les entreprises deviendront beaucoup plus agiles. Il ne sera plus nécessaire d’être un expert dans ce domaine, les outils prédictifs seront à la portée de tous. De plus, les atouts business et les possibilités d’utilisations sont nombreux : prédiction d’achat avec l’analyse du ticket caisse, du nombre de désinscriptions à un service, des transactions frauduleuses.

Grâce à l’accès plus facile à la data science, les organisations seront davantage en mesure de proposer le bon produit au bon moment.