En savoir plus sur Plateformes d'analyse
Quelles sont les caractéristiques communes des solutions d'analytique ?
Les plateformes logicielles d'analytique sont d'une grande aide pour toute organisation ayant besoin de visualisation de données en temps opportun pour des analyses de haut niveau. Voici quelques caractéristiques essentielles des plateformes d'analytique qui peuvent aider les utilisateurs à en tirer le meilleur parti :
Préparation des données : Bien que des logiciels de préparation de données autonomes existent pour aider à découvrir, mélanger, combiner, nettoyer et enrichir les données - afin que de grands ensembles de données puissent être facilement intégrés, consommés et analysés - les plateformes d'analytique doivent intégrer ces fonctionnalités dans leur offre principale. En particulier, les plateformes d'analytique doivent prendre en charge le mélange et la modélisation des données, permettant à l'utilisateur final de combiner des données provenant de différentes bases de données et d'autres sources de données et de développer des modèles de données robustes à partir de ces données. C'est une étape critique pour donner un sens au chaos en combinant des données de diverses sources.
Gestion des données : Une fois les données correctement intégrées, elles doivent être gérées. Cela inclut la restriction de l'accès aux données à certains utilisateurs, par exemple. Bien que certaines entreprises optent pour une solution de gestion des données autonome, telle qu'un entrepôt de données, les plateformes d'analytique doivent, par définition, fournir un certain niveau de gestion des données.
Modélisation et mélange des données : Comme mentionné, il n'est ni efficace ni souvent efficace d'examiner les données lorsqu'elles sont dispersées dans de nombreux systèmes. En tant que cloud d'affaires, les plateformes d'analytique aident les entreprises à consolider les données et à combiner des points de données pour comprendre la relation entre les données et en tirer des informations approfondies.
Rapports et tableaux de bord : Les tableaux de bord en temps réel et à plusieurs niveaux sont une caractéristique centrale des plateformes d'analytique. Les utilisateurs peuvent programmer leur logiciel d'analytique pour afficher les métriques de leur choix et créer plusieurs tableaux de bord qui montrent des analyses liées à des équipes ou initiatives spécifiques. Des analyses prédictives du trafic du site web aux taux de conversion des clients sur une période spécifiée, les utilisateurs peuvent choisir leurs métriques préférées à afficher dans les tableaux de bord et créer autant de tableaux de bord que nécessaire.
Les administrateurs peuvent ajuster les autorisations de différents tableaux de bord pour qu'ils soient accessibles aux utilisateurs de l'entreprise qui en ont le plus besoin. Les utilisateurs peuvent partager des tableaux de bord spécifiques sur des moniteurs de bureau ou prendre des captures d'écran des tableaux de bord pour les enregistrer et les partager au besoin. Certains produits de plateformes d'analytique peuvent permettre aux utilisateurs d'explorer les tableaux de bord sur leurs appareils mobiles.
Libre-service : Les organisations utilisent ces outils pour créer des tableaux de bord interactifs pour découvrir des informations exploitables. Cela permet aux utilisateurs d'affaires comme les représentants commerciaux, les responsables des ressources humaines, les marketeurs et d'autres membres non spécialisés dans les données de prendre des décisions basées sur des données d'affaires pertinentes.
Analytique avancée : De nombreuses solutions d'analytique intègrent des fonctionnalités avancées, parfois appelées analytique augmentée, pour mieux comprendre les données d'une entreprise, même sans support informatique. Cela peut inclure des capacités d'analytique prédictive et de découverte de données, qui incluent des suggestions intelligentes pour la visualisation des données et des suggestions alimentées par l'apprentissage automatique pour des informations plus approfondies.
Autres fonctionnalités incluent Détection d'anomalies, Basé sur des requêtes, Recherche, Traditionnel
Quels sont les avantages d'utiliser des plateformes d'analytique ?
Remplacer les logiciels anciens ou disparates : Les entreprises peuvent remplacer les solutions de stockage de données obsolètes et les outils de reporting et migrer vers un cloud d'affaires tout-en-un en tant que plateforme d'analytique. Cependant, la migration des données n'est pas essentielle pour déployer une solution d'analytique, car les entreprises peuvent ne pas avoir le temps ou les ressources pour le faire. Par conséquent, il convient de noter que ces plateformes peuvent s'intégrer à une multitude de solutions, telles que les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) et les logiciels de gestion de la relation client (CRM).
Améliorer la productivité : Les jours où il fallait trier des dizaines, voire des centaines, de systèmes et nécessiter un immense soutien de l'informatique sont révolus. Avec les plateformes d'analytique (en particulier celles qui sont en libre-service et disposent de fonctionnalités telles que la recherche en langage naturel), toute personne à la recherche de données et d'analyses de données, y compris les utilisateurs d'affaires moyens, peut tirer des informations de leurs données.
Gagner du temps (automatisation) : Pour la plupart des plateformes d'analytique, les utilisateurs n'ont plus besoin d'une solide formation en langages de requête. Au lieu de cela, la découverte de données et l'analyse des causes profondes permettent aux utilisateurs de recevoir automatiquement des alertes et des informations sur leurs données et d'être informés si les données ont changé de manière significative.
Réduire les erreurs : Bien que les outils de préparation de données autonomes puissent être la bonne solution pour les entreprises ayant des données particulièrement complexes, les plateformes d'analytique permettent aux utilisateurs de nettoyer et de préparer leurs données grâce à des méthodes de cartographie des données et de déduplication.
Consolider les données : Dans cette ère axée sur les données, pratiquement tous les programmes et appareils qu'une entreprise possède produisent des données massives. Pour comprendre ces données diversifiées de la meilleure façon possible, il est souvent nécessaire de les combiner par des méthodes telles que le mélange de données, qui permet aux utilisateurs d'intégrer des données de plusieurs sources en un ensemble de données fonctionnel.
Améliorer les processus : Sans une plateforme d'analytique à utiliser dans toute l'entreprise, les processus peuvent être lents et inefficaces, car les parties intéressées recherchent des données provenant de sources disparates et demandent des données à diverses personnes. Les plateformes d'analytique peuvent aider un utilisateur d'affaires à accéder rapidement aux données et à l'analyse des données et à les partager avec les parties prenantes internes et externes.
Qui utilise les outils d'analytique ?
Les plateformes d'analytique peuvent avoir des utilisateurs internes et externes.
Utilisateurs internes
Analystes de données et scientifiques des données : Ces employés sont généralement les utilisateurs avancés des outils d'analytique, créant des requêtes complexes à l'intérieur des plateformes pour obtenir une compréhension plus approfondie des données critiques pour l'entreprise. Ces équipes peuvent également être chargées de créer des tableaux de bord en libre-service à distribuer à d'autres équipes.
Équipes de vente : Les équipes de vente utilisent des outils d'analytique en libre-service et des solutions d'analytique intégrée pour obtenir des informations sur les comptes potentiels, la performance des ventes et la prévision des pipelines, entre autres cas d'utilisation. L'utilisation d'outils d'analytique dans une équipe de vente peut aider les entreprises à optimiser leurs processus de vente et à influencer les revenus.
Équipes marketing : Les équipes marketing mènent souvent différents types de campagnes, y compris le marketing par e-mail, la publicité numérique ou même des campagnes publicitaires traditionnelles. Les outils d'analytique permettent aux équipes marketing de suivre la performance de ces campagnes en un seul endroit centralisé.
Équipes financières : Les équipes financières utilisent des logiciels d'analytique pour obtenir des informations sur les facteurs impactant le résultat net d'une organisation. En intégrant les données financières avec les données de vente, de marketing et d'autres opérations, les équipes comptables et financières tirent des informations exploitables qui n'auraient peut-être pas été découvertes en utilisant des outils traditionnels.
Équipes des opérations et de la chaîne d'approvisionnement : Les solutions d'analytique utilisent souvent le système ERP d'une entreprise comme source de données. Ces applications suivent tout, de la comptabilité à la chaîne d'approvisionnement et à la distribution ; les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement peuvent optimiser plusieurs processus pour gagner du temps et des ressources en saisissant les données de la chaîne d'approvisionnement dans une plateforme d'analytique.
Utilisateurs externes
Consultants : Les entreprises, en particulier les plus grandes, ne comprennent pas toujours l'étendue et la profondeur de leurs données, ne sachant peut-être même pas par où commencer. Un consultant externe utilisant une plateforme d'analytique puissante peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs données et, par conséquent, à prendre des décisions commerciales plus éclairées.
Les utilisateurs peuvent envisager de contacter des partenaires de conseil en BI pour aider à déterminer les analyses et les données les plus pertinentes à capturer sur le succès global de leur entreprise. Suite à une consultation appropriée, ces agences peuvent offrir une assistance pour la mise en place ou le choix d'outils BI. Un certain nombre de ces agences peuvent aider les entreprises tout au long du processus BI, de l'analyse complète des données à la mise en forme des processus ou des protocoles liés à la collecte de données. Une relation avec ces consultants peut s'avérer très bénéfique pour les utilisateurs qui n'ont jamais effectué d'analyse de données auparavant ou qui souhaitent optimiser le reporting de leur entreprise.
Partenaires : Les partenariats entre entreprises impliquent souvent le partage de données et la collaboration inter-entreprises. En conséquence, un référentiel centralisé de données, qui permettrait la gestion des données, l'interrogation des données et les informations sur les données, peut fournir un outil essentiel pour que ces entreprises réussissent ensemble, leur offrant une vue d'ensemble de leurs données.
Quelles sont les alternatives aux plateformes d'analytique ?
Les alternatives aux plateformes d'analytique peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :
Logiciels d'analytique marketing : Les entreprises à la recherche d'outils orientés vers les cas d'utilisation marketing et les données marketing (par exemple, liées au ciblage des prospects) devraient examiner les solutions d'analytique marketing qui sont conçues à cet effet.
Logiciels d'analytique des ventes : Bien que les données de vente telles que les prévisions de revenus et les affaires conclues puissent être importées et analysées dans des plateformes d'analytique généralistes, les plateformes d'analytique des ventes peuvent fournir une analyse plus granulaire des données liées aux ventes et pourraient avoir de meilleures intégrations avec des outils de vente tels que les CRM.
Logiciels d'analyse des journaux : Si une entreprise souhaite se concentrer sur l'analyse de ses données de journaux provenant d'applications et de systèmes, elle pourrait bénéficier de logiciels d'analyse des journaux, qui aident à documenter les fichiers journaux des applications pour les enregistrements et l'analytique.
Logiciels d'analytique prédictive : Les plateformes d'analytique à usage général permettent aux entreprises de réaliser diverses formes d'analyse, telles que prescriptive, descriptive et prédictive. Étant donné que les plateformes d'analytique permettent ces différents types d'analyses, elles pourraient ne pas offrir les fonctionnalités les plus robustes pour chaque type. Par conséquent, les entreprises axées sur l'examen des données passées et présentes pour prédire les résultats futurs peuvent utiliser des logiciels d'analytique prédictive pour une solution plus affinée.
Logiciels d'analyse de texte : Les plateformes d'analytique sont axées sur les données structurées ou numériques, permettant aux utilisateurs d'approfondir et d'explorer les chiffres pour éclairer les décisions commerciales. Les solutions d'analyse de texte sont le meilleur choix si l'utilisateur souhaite se concentrer sur les données non structurées ou textuelles. Ces outils aident les utilisateurs à comprendre rapidement et à extraire l'analyse des sentiments, les phrases clés, les thèmes et d'autres informations à partir de données textuelles non structurées.
Logiciels de visualisation des données : Les outils de visualisation des données peuvent être un excellent point de départ pour les entreprises cherchant à mieux comprendre leurs données. Avec des capacités incluant des tableaux de bord et des rapports, les logiciels de visualisation des données peuvent souvent être rapides et faciles à configurer et sont souvent moins chers que les plateformes d'analytique plus robustes.
Cependant, il est essentiel de reconnaître leurs limitations. Les solutions de visualisation des données font ce qu'elles disent sur la boîte : la visualisation. Elles ne fournissent pas à l'utilisateur une solution d'analytique de bout en bout, de la préparation des données aux informations sur les données, ni ne fournissent des capacités significatives de gestion des données.
Combien coûtent les plateformes logicielles d'analytique ?
Comme mentionné ci-dessus, les plateformes d'analytique sont disponibles sous forme de solutions sur site et cloud. Les prix entre les deux peuvent différer, le premier ayant souvent plus de coûts initiaux pour la mise en place de l'infrastructure.
Comme pour tout logiciel, les plateformes d'analytique sont souvent disponibles en différents niveaux, les solutions d'entrée de gamme coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières n'auront souvent pas autant de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain support, qui peut être illimité ou limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation.
Une fois mises en place, les plateformes d'analytique, en particulier celles déployées dans le cloud, ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance importants.
Étant donné que ces plateformes sont souvent accompagnées de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel.
Retour sur investissement (ROI)
Les entreprises déploient des plateformes d'analytique pour obtenir un retour sur investissement (ROI). Comme elles cherchent à récupérer les pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est essentiel de comprendre ses coûts. Comme mentionné ci-dessus, les plateformes d'analytique sont généralement facturées par utilisateur, parfois par niveaux, en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent.
Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus entre les logiciels avant et après le déploiement pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés en utilisant un outil d'analytique.
Mise en œuvre des solutions logicielles d'analytique
Comment les logiciels d'analytique sont-ils mis en œuvre ?
La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de grandes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent judicieux d'utiliser une partie externe, qu'il s'agisse d'un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou d'un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience à leur actif, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et à utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente.
Qui est responsable de la mise en œuvre de la plateforme d'analytique ?
Déployer correctement une plateforme d'analytique peut nécessiter de nombreuses personnes ou équipes. En effet, comme mentionné, les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, une personne ou même une équipe n'a rarement une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle, une entreprise peut commencer à reconstituer ses données et commencer le parcours analytique, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données.
Tendances émergentes liées aux plateformes d'analytique
Augmenter l'accessibilité des données
Les données d'affaires ne sont plus enfermées dans des silos. Avec les plateformes d'analytique, plus d'utilisateurs au sein d'une entreprise peuvent trouver, accéder et analyser ces données. De plus, les outils d'intelligence artificielle (IA) tels que les logiciels de traitement du langage naturel (NLP) aident à rendre la recherche de données plus accessible et puissante, fournissant des résultats plus précis.
Avec la quantité de données accessibles aux entreprises aujourd'hui, il est presque nécessaire qu'elles mettent en œuvre un type de logiciel d'analytique pour mieux comprendre et agir sur ces données. La mise en œuvre de logiciels d'analytique a été une initiative importante pour les entreprises en cours de transformation numérique, car ces outils offrent une visibilité plus approfondie sur les données d'une organisation. Les entreprises adoptent ces solutions pour donner un sens aux grands ensembles de données collectés à partir de diverses sources.
Passage de l'on-premise au cloud
Le passage de l'analytique des données sur site au cloud est en cours depuis plusieurs années, de plus en plus d'entreprises déplaçant leurs données et leurs informations dans le cloud. Cela se produit pour diverses raisons, telles que le temps nécessaire pour obtenir des informations. S'éloigner de l'infrastructure sur site a aidé de nombreuses entreprises à permettre le travail de données partout où l'on a accès au cloud - partout où il y a un accès Internet. Cependant, tous les utilisateurs de données n'ont pas le luxe de travailler dans le cloud pour plusieurs raisons, y compris la sécurité des données et les problèmes liés à la latence. Dans des secteurs tels que la santé, des réglementations strictes telles que la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) exigent que les données soient sécurisées. Bien qu'il soit possible d'assurer cette sécurité dans le cloud, cela peut être plus compliqué.
IA conversationnelle
Historiquement, pour interroger des données dans une solution d'analytique, les utilisateurs devaient maîtriser un langage de requête comme SQL. Avec la montée des interfaces conversationnelles, les utilisateurs découvrent les données et les informations qu'ils recherchent en utilisant un langage intuitif. Les méthodes intuitives d'interrogation des données permettent à un plus grand nombre d'utilisateurs d'accéder et de comprendre les données de l'entreprise.
Apprentissage automatique
L'IA devient rapidement une fonctionnalité prometteuse des solutions d'analytique tout au long du parcours des données, de l'ingestion aux informations. De la préparation des données alimentée par l'IA aux informations intelligentes, dans lesquelles la plateforme suggère des visualisations à l'utilisateur final, les plateformes d'analytique deviennent rapidement plus puissantes. L'apprentissage automatique aide les utilisateurs finaux à découvrir des informations cachées, leur permettant de donner un sens aux données et de comprendre ce qu'ils voient.
Comment choisir les meilleurs outils d'analytique
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes d'analytique
Si une entreprise commence tout juste et cherche à acheter sa première plateforme d'analytique, ou peut-être qu'une organisation doit mettre à jour un système hérité - où qu'une entreprise en soit dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner la meilleure plateforme d'analytique.
Les points de douleur particuliers de l'entreprise pourraient être liés à tout le travail manuel qui doit être accompli. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, elle doit rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Les utilisateurs devraient réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci devraient être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés ayant besoin de ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils achèteront probablement.
Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste est un guide détaillé avec des fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.
En fonction de l'étendue du déploiement, produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'analytique pourrait être utile.
Comparer les produits des plateformes d'analytique
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont essentielles au processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue de fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Réaliser des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur devrait démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection des plateformes d'analytique
Choisir une équipe de sélection
Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels devrait être composée de membres de l'organisation ayant les bons intérêts, compétences et temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le décideur principal, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système, ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique ou un administrateur de la sécurité. L'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite dans les petites entreprises, avec moins de participants, multitâches et assumant plus de responsabilités.
Analyser les données
Étant donné que les plateformes d'analytique concernent toutes les données, l'utilisateur doit s'assurer que le processus de sélection est également axé sur les données. L'équipe de sélection devrait comparer les notes et les faits et chiffres qu'elle a notés au cours du processus, tels que le temps nécessaire pour obtenir des informations, le nombre de visualisations et la disponibilité des capacités d'analytique avancée.
Négociation
Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que c'est l'évangile (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction sur les contrats pluriannuels ou à recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un essai ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.