Comprendre le contenu de vos données, être capable de les visualiser et finalement les analyser est plus facile à dire qu'à faire.

Ne vous inquiétez pas ; si ce que j'ai décrit vous semble familier, vous n'êtes pas seul. Une enquête récente de NewVantage a révélé que bien que 98,6 % des entreprises du Fortune 1000 soient en train de créer une culture axée sur les données, seulement 32,4 % se considèrent entièrement axées sur les données.

C'est formidable d'avoir des ambitions d'être axé sur les données. Les entreprises qui exploitent les données à l'intérieur et à l'extérieur de leurs organisations voient des gains d'efficacité, des coûts opérationnels réduits et sont généralement plus rapides à saisir les opportunités disruptives.

Cependant, être axé sur les données est plus facile à dire qu'à faire. Des informations sur les consommateurs à la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la quantité de données cruciales pour les affaires disponibles aujourd'hui peut être assez écrasante.

Alors que de plus en plus d'entreprises cherchent à se préparer pour l'avenir axé sur les données, l'utilisation de logiciels de business intelligence devient plus répandue.

Qu'est-ce que la business intelligence ?

À ses débuts, la business intelligence, également connue sous le nom de BI, n'était pas l'approche la plus numérique pour interpréter les données.

Elle signifiait souvent imprimer de longues feuilles de métriques et d'indicateurs clés de performance (KPI), comme les chiffres de vente et de désabonnement. Bien que ces impressions soient utiles pour les gestionnaires et les cadres, elles ne capturaient pas l'image complète de la performance d'une organisation.

À mesure que plus de données étaient générées, en particulier en dehors de la base de données d'une organisation, il y avait un besoin drastique de moyens plus intuitifs pour collecter et visualiser toutes ces données. C'est là que la business intelligence entre en jeu. 

La business intelligence est un mot à la mode courant dans la technologie, tout comme l'analyse des big data, l'internet des objets, le data mining, et d'autres. Bien que ces technologies et processus utilisent tous les données d'une manière ou d'une autre, il existe des distinctions notables que nous aborderons plus tard.

Quel que soit le terme dont vous parlez, il y a toujours un but à appliquer des insights axés sur les données.

Avant que la véritable valeur puisse être extraite des données, chaque entreprise doit établir un processus de gestion des données à l'avance.

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Gestion des données

Tout comme organiser un dîner de Thanksgiving, il y a une quantité sérieuse de préparation qui entre en jeu pour gérer de vastes quantités et variétés de données cruciales pour les affaires. En fait, près de 40 % des professionnels des données passent plus de 20 heures par semaine à trier et préparer les données, plutôt qu'à les analyser.

La préparation, bien que fastidieuse, est une première étape nécessaire pour créer cette culture axée sur les données tant convoitée. C'est ce qu'on appelle la gestion des données.

Il y a de nombreux aspects à la gestion des données. La première étape consiste à collecter des tonnes de données à partir de sources internes, telles que des logiciels CRM, des systèmes ERP, des services de cloud computing, et plus encore. Des données provenant de sources externes, comme des données de marché ou des réseaux sociaux, peuvent également être collectées.

Une fois toutes ces données collectées, le processus vraiment chronophage commence. Les données doivent être standardisées et organisées de manière à ce qu'elles soient plus faciles à examiner pour les outils de business intelligence. Tout sera finalement stocké dans un entrepôt de données, ou un endroit central, pour que les données soient rapidement accessibles.

Le processus de gestion des données doit être considéré comme un cycle, plutôt qu'un ensemble de tâches linéaires. Toutes les données ne sont pas parfaites ou même pertinentes pour le résultat net d'une entreprise. Les données corrompues et dupliquées semblent toujours trouver de nouvelles façons de revenir. La gestion des données garantit que les données les mieux adaptées sont extraites et analysées.

Outils de Business Intelligence

Avec toutes ces données standardisées et en un seul endroit, il est temps de les passer à travers un outil de business intelligence.

Il existe aujourd'hui une variété d'outils disponibles, et chaque outil a sa propre manière unique d'analyser les données. Par exemple, certains outils BI peuvent inclure des analyses ad hoc, ce qui signifie essentiellement que l'utilisateur doit tirer ses propres résultats. D'autres outils BI peuvent utiliser des analyses en temps réel ou des rapports d'entreprise.

Avec les données analysées, chaque outil BI devra visualiser les résultats pour que les analystes et les chercheurs puissent les examiner. Une manière courante est à travers des analyses descriptives ou diagnostiques sous forme de graphiques, de diagrammes et d'autres rapports. Ces analyses fournissent un aperçu général de ce qui s'est passé à un moment donné dans le passé, et pourquoi cela s'est produit.

Une manière de plus en plus populaire de visualiser les données BI est à travers des tableaux de bord en libre-service et des tableaux de bord de performance. Ces outils rendent les données plus lisibles pour les gestionnaires, les cadres et les utilisateurs commerciaux en général.

Des analyses avancées sous forme d'analyses prédictives, prescriptives et de big data analytics peuvent également être incorporées. Ces analyses, cependant, sont extrêmement complexes et nécessitent un haut niveau d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique.

L'utilisation d'analyses avancées n'est pas courante. Elles ne sont pas seulement coûteuses à générer, mais des data scientists hautement qualifiés sont souvent nécessaires pour les comprendre.

Trouver la Valeur Commerciale

Nous n'analysons pas les données juste pour le plaisir. Une véritable valeur devra être extraite des rapports, graphiques, tableaux de bord et autres visualisations qui sont fournis. C'est, après tout, le but ultime de la business intelligence.

Bien que les KPI et d'autres métriques pertinentes pour les affaires soient évidemment examinés, la valeur elle-même différera d'une entreprise à l'autre.

Par exemple, une agence de marketing pourrait utiliser la business intelligence pour affiner les données démographiques et cibler les bons publics avec ses campagnes.

Ceux qui travaillent dans les ventes pourraient utiliser la business intelligence pour identifier et se concentrer sur les clients à plus fort profit – et non, cela ne signifie pas toujours se concentrer sur les "gros poissons".

Du point de vue d'un cadre, les données BI peuvent agir comme une source unique de vérité, ou SSOT, pour votre entreprise. Lorsque toutes les données pertinentes pointent dans la même direction, ces décisions commerciales cruciales peuvent officiellement être qualifiées de "basées sur les données".

BI et Big Data

La business intelligence et les big data sont parmi les termes technologiques les plus courants que vous lirez sur Internet aujourd'hui. Bien qu'on puisse être tenté d'utiliser les deux de manière interchangeable, les différences sont assez marquées.

Les big data sont simplement de "grandes" quantités et variétés de données et la vitesse à laquelle l'univers numérique s'étend. Les big data sont tout, des e-mails et des messages texte aux messages vocaux et aux vidéos YouTube. C'est chaque forme de données structurées, non structurées et semi-structurées.

Environ 80 % des données mondiales sont considérées comme non structurées, un type de données qui ne s'intègre pas bien dans des champs fixes ou des bases de données relationnelles. Parce que les données non structurées sont difficiles à digérer pour les programmes d'analyse conventionnels, des logiciels de traitement et de distribution des big data et des analyses sont utilisés pour trouver de la valeur.

D'un autre côté, la business intelligence traite principalement des données structurées. Ce type de données est hautement organisé (pensez à des données qui s'intégreraient bien dans une feuille de calcul), de sorte qu'elles peuvent être rapidement extraites pour analyse.

Les deux termes, bien que différents, se croisent à certains points. Les outils d'analyse des big data et les outils BI ont la capacité de générer des rapports descriptifs et diagnostiques. Descriptif nous dit ce qui s'est passé et diagnostique nous dit pourquoi cela s'est produit.

Lorsque nous commençons à nous diriger vers des analyses prédictives et prescriptives, qui impliquent l'IA et l'apprentissage automatique, c'est là que la plupart des outils BI se séparent.

Les analyses des big data et les outils BI sont tous deux utilisés pour trouver des gains d'efficacité, des insights sur les clients, de nouvelles opportunités de produits, et plus encore. Cependant, l'échelle des deux est simplement différente.

Si je pouvais visualiser cette différence, ce serait comme pêcher dans un lac par rapport à pêcher dans un océan. Les deux visent le même résultat, mais les outils utilisés tout au long du parcours et l'échelle du parcours lui-même seront différents.

BI et Data Mining

Le data mining est un autre terme technologique que vous pourriez rencontrer en lisant sur les entreprises et les façons dont elles utilisent leurs données. La business intelligence et le data mining sont souvent mélangés, mais les deux ont leurs propres distinctions.

Nous avons établi que les termes axé sur les données et business intelligence vont pratiquement de pair. Être axé sur les données signifie que la BI permet aux utilisateurs finaux de visualiser la performance à travers des KPI, des tableaux de bord, des tableaux de bord de performance, et plus encore. Le data mining, cependant, plongera dans un KPI ou une métrique particulière.

Les outils BI traitent des ensembles de données assez importants liés aux affaires tandis que le data mining passe au crible des ensembles généralement plus petits. Parce que le data mining est une approche scientifique et mathématique pour interpréter les données, les outils BI sont beaucoup plus accessibles pour les gestionnaires et les cadres sans connaissances algorithmiques.

Le data mining est défini comme "la découverte de connaissances au sein de la base de données d'une organisation". Les résultats du data mining peuvent être testés rapidement et de nouveaux KPI ou métriques peuvent également être générés.

Les deux, BI et data mining, aident les entreprises à devenir plus intelligentes et plus calculées. Les décideurs peuvent utiliser les insights des deux, en abordant les points de douleur et en trouvant de nouvelles opportunités commerciales.

Exemples de Business Intelligence

Les entreprises de nombreux secteurs utilisent des logiciels de BI pour collecter et traiter d'énormes quantités de données. Parce que chaque secteur a son propre critère de succès, la façon dont ces données sont visualisées et appliquées varie considérablement. Regardons quelques secteurs et les façons dont les entreprises transforment les données en résultats exploitables.

Santé

Récemment, le secteur de la santé a accueilli l'utilisation des données à bras ouverts. Dans une enquête de PwC, 95 % des PDG de la santé ont convenu que l'exploitation de plus de données révélerait de nouvelles façons de résoudre les points de douleur du secteur.

L'un des points de douleur les plus importants dans le secteur de la santé est de savoir comment gérer des montagnes de données internes. Des données sensibles des patients aux données de diagnostic et de procédure, le secteur de la santé peut grandement bénéficier des tableaux de bord BI qui consolident tout en un seul endroit.

En organisant les données de manière plus efficace, la business intelligence pourrait conduire à de meilleurs résultats pour les patients, à des taux de réadmission plus bas et à des soins de meilleure qualité.

Fabrication

Pour que la fabrication soit réussie, la production d'une usine doit être aussi élevée que possible tout en restant efficace – essentiellement le meilleur des deux mondes. Grâce à l'utilisation de la business intelligence, les gestionnaires d'atelier peuvent exploiter les données BI pour maintenir une machine bien huilée et réduire les coûts opérationnels.

Voici un tableau de bord fictif pour visualiser les types de rapports qui sont couramment générés dans la fabrication.

Suivre les données en temps réel, comme la gestion des stocks et la chaîne d'approvisionnement, est extrêmement utile dans la fabrication. Effectuer ces analyses régulièrement peut fournir des insights sur les préférences des clients, les taux de satisfaction des commandes et les cycles de production.

Finance

Depuis la crise financière de 2008, de nouvelles réglementations et conformités ont été mises en place pour identifier, minimiser et gérer les risques.

Les outils BI ont été et continueront d'être utilisés pour examiner les portefeuilles de crédit, les prêts aux clients et les cas de délinquance de manière proactive. Ne vous inquiétez pas si vous n'êtes pas à jour sur tout ce jargon financier. Tout ce que vous devez savoir, c'est que la business intelligence permet un paysage financier plus durable.

Pour rester conforme à la législation en constante évolution créée pour le secteur financier, de nombreuses entreprises font appel à des logiciels pour les aider à rester conformes. 

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L'Avenir de la Business Intelligence

Les logiciels de BI ont certainement conduit à une prise de décision plus agile et aidé les entreprises à atteindre les cultures axées sur les données qu'elles recherchaient. Bien que les avantages de la business intelligence soient indéniables, il y a encore quelques obstacles que la BI doit surmonter dans un avenir proche pour maintenir sa pertinence.

Libre-service

Le premier obstacle est de créer des logiciels de BI en libre-service plus efficaces. La science des données est nécessaire, mais aussi difficile à comprendre pour de nombreuses entreprises.

Les outils en libre-service soulagent la pression sur les départements informatiques en permettant aux gestionnaires et aux cadres de comprendre les données pertinentes.

Cela ne signifie pas que les data scientists doivent être complètement contournés. Mais plus les utilisateurs commerciaux sont éduqués sur leurs données, meilleur sera le résultat pour leurs entreprises.

Analyses avancées

Un autre obstacle que les outils BI conventionnels devront surmonter est l'adoption d'analyses plus avancées – et vous pouvez remercier les big data pour cela.

Les données en dehors d'une organisation se sont avérées extrêmement précieuses, mais elles sont également difficiles à appliquer sans analyses avancées. Bien que les rapports donnent une excellente vue d'ensemble des performances passées d'une organisation, des choses comme les analyses prédictives et prescriptives sont là où se trouve l'avenir.

Recherche vocale et IA

L'avenir des rapports BI sera compatible avec la recherche vocale et incorporera des assistants numériques de support à la décision, ou DSDA. ComScore estime qu'en 2020, la moitié de toutes les requêtes des moteurs de recherche seront effectuées par la voix. Aux États-Unis seulement, il y aura 67 millions d'appareils à assistance vocale utilisés régulièrement d'ici l'année prochaine.

Si vous pensez que les assistants IA comme Alexa et Cortana sont réservés au marché B2C, détrompez-vous. Les DSDA changeront la façon dont les gestionnaires et les cadres reçoivent leurs rapports et décompositions de KPI à partir des outils de business intelligence.

Avec les avancées dans les logiciels de traitement du langage naturel et les logiciels d'apprentissage automatique, les résultats des recherches vocales ne feront que devenir plus précis. Pour l'instant, la raison pour laquelle la recherche vocale est préférée est parce qu'elle est rapide et élimine la saisie et la lecture.

Conclusion sur la Business Intelligence

Dans un monde de plus en plus axé sur les données, peu d'entreprises peuvent se permettre de ne pas adopter une culture axée sur les données dans un avenir proche.

Vous pouvez commencer à façonner cette culture en établissant un processus de gestion des données – qui garantit que toutes les données collectées sont pertinentes pour votre entreprise. Passer ces données à travers des outils de business intelligence aide à visualiser les points de douleur passés et peut indiquer des solutions possibles à l'avenir.

L'avenir de la business intelligence est prometteur. À mesure que les outils BI deviennent plus équipés pour gérer les big data, plus d'utilisateurs commerciaux comprendront leurs métriques et pourront élaborer des solutions uniques qui augmentent les profits et satisfont les clients.

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