Les défis de la surcharge de Data
Vous sortez d'une réunion où il a été question de quel était le bon numéro, au lieu de débattre des meilleurs moyens d'assurer la réussite de l'entreprise ? Si vous avez répondu “non”, considérez-vous comme privilégié. La réalité pour de nombreuses organisations, qu'elles soient petites ou grandes, est de perdre un temps précieux à essayer de déterminer quelles sont les informations correctes pour étayer les décisions stratégiques. Et lorsqu'il est nécessaire d'approfondir l'analyse, par exemple pour obtenir des détails sur les ventes mensuelles, il faut encore trois jours d'analyse et deux jours de validation, ce qui finit par retarder les décisions cruciales.
Dans ce contexte, il est impossible d'ignorer l'impact des outils d'intelligence artificielle générative, Vous suivez certainement l'actualité du marché et vous vous rendez compte de la façon dont ces technologies transforment notre façon de travailler avec la technologie, Data, et la Business Intelligence (BI). Vous suivez certainement l'actualité du marché et vous vous rendez compte à quel point ces technologies transforment notre façon de travailler avec la technologie, Data, et la Business Intelligence (BI). Dans l'univers data, des solutions telles que Power BI Copilot, Tableau Einstein AI et des dizaines d'autres outils de niche promettent de révolutionner l'utilisation de data. Ils se positionnent comme faisant partie de ce que nous appelons la BI augmentée, qui promet de “Utilisez le pouvoir de transformation de l'IA générative pour tirer le meilleur parti de votre data.”. La promesse est claire : éliminer les (et parfois fastidieux) de compréhension de data, de modélisation, de recherche sur les utilisateurs, de conception de rapports, etc. Il semble que tous les problèmes soient résolus, n'est-ce pas ?
Mais est-ce vraiment le cas ? La réponse dépend du niveau de maturité de votre organisation en matière de BI. Si votre entreprise dispose d'un secteur BI solide et structuré, capable de fournir de la valeur de manière précise et cohérente, mais qu'elle peine à répondre à la demande croissante des parties prenantes, vous êtes au moment idéal pour mettre en œuvre des outils d'IA avancés. D'autre part, Si votre organisation est toujours confrontée à des cloisonnements entre les différents domaines, à des ICP incohérents et divergents et à une modélisation faible (ou inexistante), il est peut-être nécessaire de prendre un peu de recul. Avant d'adopter des solutions de BI augmentée, il est essentiel de comprendre comment fonctionnent les domaines et les projets de BI robuste et comment votre entreprise peut se préparer à cette transformation.
Comprenons quelques définitions.
Qu'est-ce que la veille stratégique ?
Intelligence économique (BI) est un ensemble de stratégies, technologies, et pratiques qui permettent aux entreprises de collecter, analyser, et transformer data en informations utiles à la prise de décision. Le concept de BI englobe différents outils et techniques, tels que Analyse data, La visualisation, data, la définition des indicateurs clés de performance, data governance, et bien d'autres encore, aident les organisations à de mieux comprendre leurs performances et d'identifier les possibilités d'amélioration.
La démocratisation des outils de BI apparaît comme une tendance transformatrice, permettant aux professionnels de l'entreprise de effectuer l'analyse data de manière indépendante. Un environnement BI bien consolidé permet aux organisations non seulement de comprendre l'historique data mais aussi de prévoir tendances et les modes de consommation, La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps réel qui simplifient la compréhension d'informations complexes et améliorent la communication au sein des organisations. La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps réel qui simplifient la compréhension d'informations complexes et améliorent la communication organisationnelle.
Organisations à différents stades de maturité de data nécessitent des approches différentes pour la mise en œuvre de la BI. Des approches axées sur la création de lacs et d'entrepôts Data aux approches visant à améliorer la démocratisation de data dans l'ensemble de l'entreprise et à automatiser l'analyse et la compréhension de data pour les cadres de l'entreprise.
Pour qu'une organisation dispose d'un un espace BI peu fonctionnel et robuste, Il est donc nécessaire de rappeler quelques points essentiels :
Nous avons une compréhension claire des fondements solides d'un secteur BI robuste dans une organisation. Quels sont les principaux types de projets d'amélioration de la Business Intelligence qui peuvent être développés dans une entreprise ? Nous pouvons les subdiviser en trois groupes principaux :
Comprenons bien ces types de projets plus en détail.
BI Factory : Structurer une équipe centralisée pour optimiser la Business Intelligence
La mise en œuvre d'une usine de BI implique la création d'une équipe centralisée et pluridisciplinaire chargée d'unifier et d'optimiser les efforts de BI dans l'ensemble de l'organisation. L'objectif est de consolider les pratiques de BI et d'améliorer l'efficacité et la qualité des analyses, en alignant tous les secteurs de l'entreprise autour d'une stratégie data cohérente.
Cette équipe centralisée a pour mission de coordonner les initiatives de BI au sein de l'entreprise, de normaliser les KPI et les processus, d'optimiser l'utilisation des outils et de favoriser la collaboration entre les différentes équipes. Le principal avantage de cette approche est qu'elle permet une utilisation plus efficace des ressources, en garantissant que les informations générées sont cohérentes, qu'elles ont un fort impact et qu'elles soutiennent les décisions stratégiques. Cette approche favorise le partage d'informations classées et standardisées, en brisant les silos d'informations et en garantissant que tous les KPI sont basés sur un modèle data bien conçu et robuste. L'information devient disponible dans toute l'entreprise et les discussions se concentrent sur les décisions commerciales plutôt que sur l'exactitude des chiffres.
Cependant, la mise en œuvre d'une usine de BI se heurte à plusieurs difficultés, telles que l'obtention du soutien des dirigeants, l'alignement des attentes des parties prenantes et les contraintes en matière de budget et de ressources. Pour garantir le succès de ce processus, il est essentiel de planifier soigneusement les phases de mise en œuvre, notamment en définissant clairement les rôles et les responsabilités, en sélectionnant les outils appropriés et en établissant une gouvernance solide.
À long terme, une usine de BI efficace facilite la fourniture continue d'informations à différents secteurs de l'entreprise (augmentant ainsi le niveau des décisions data-driven), tout en maintenant le contrôle de la qualité et l'agilité nécessaires pour répondre aux demandes en constante évolution de l'entreprise.
Caractéristiques principales d'une usine de BI :
Quand envisager une usine de BI :
Self-Service BI : Autonomie pour l'analyse commerciale avec des modèles Data flexibles et une exploration sans code
Votre entreprise dispose déjà d'un service de BI fonctionnel, qui produit des tableaux de bord de grande qualité destinés à différents départements. Le succès est tel que les demandes de personnalisation ne cessent d'affluer (“pouvez-vous ajouter le filtre A et l'indicateur B ? C'est très important”), les questions (“pourquoi ce chiffre ne correspond-il pas au rapport X ?”), ainsi que les nouveaux projets. Vous devez étendre l'impact de la culture data-driven que votre secteur BI a déjà contribué à mettre en œuvre. Comment y parvenir ? C'est là qu'intervient l'idée d'une BI en libre-service (SSBI).
Intelligence économique en libre-service est défini par Gartner comme “les utilisateurs finaux qui conçoivent et déploient leurs propres reports et analyses dans le cadre d'un portefeuille approuvé et soutenu d'outils et d'architectures”.” Gartner définit également le terme similaire de Self-Service Analytics comme “...une forme d'intelligence économique (BI) dans laquelle les professionnels sont autorisés et encouragés à effectuer des requêtes et à générer des reports par eux-mêmes, avec un soutien informatique minime”.” La définition est complétée par “...il se caractérise généralement par des outils de BI faciles à utiliser, dotés de capacités analytiques de base et d'un modèle data simplifié ou réduit pour faciliter la compréhension et l'accès direct à data”.”
Alors que l'approche de BI factory consiste à fournir aux utilisateurs professionnels des analyses prêtes à l'emploi reports, l'approche de BI factory consiste à fournir aux utilisateurs professionnels des analyses prêtes à l'emploi reports. L'approche de la BI en libre-service consiste à donner aux analystes commerciaux les moyens d'explorer la data par eux-mêmes., Il s'agit de l'ultime moyen de briser les silos de data, puisque toutes les unités opérationnelles auront accès à l'ensemble des data et des indicateurs de performance clés (KPI), sans restriction de confidentialité ou de sécurité. Il s'agit là de l'ultime moyen de briser les silos data, puisque toutes les unités commerciales auront accès à tous les data et à tous les indicateurs clés de performance, sans restriction liée à des raisons de confidentialité ou de sécurité.
L'objectif du SSBI est alors de créer une couche sémantique robuste data et d'encourager les utilisateurs finaux à créer leurs propres tableaux de bord et analyses. Toutefois, l'octroi de cette liberté à l'utilisateur pose des problèmes liés à la manière dont les utilisateurs interpréteront les data fournies, à la question de savoir s'ils n'accéderont qu'aux informations auxquelles ils sont autorisés et s'ils trouveront effectivement les informations nécessaires à leur travail quotidien.
En donnant autant de liberté à l'utilisateur final, on lui permet de mélanger des concepts incompatibles, de combiner des data non corrélées dans la même analyse, de choisir un graphique inapproprié pour raconter l'histoire qu'il recherche, de créer des reports presque identiques à des reports existantes, ou tout simplement d'abandonner l'outil en raison de la complexité de son utilisation correcte. En outre, il est possible que des utilisateurs non préparés génèrent de très grandes requêtes dans la base data, gelant ainsi le traitement pour tous ceux qui partagent le même serveur.
Les défis semblent nombreux, mais trois principes fondamentaux bien appliqués suffisent à les résoudre : Une couche sémantique claire et robuste, Data Alphabétisation des analystes et Data Gouvernance :
La mise en œuvre d'une BI en libre-service est un excellent complément à une BI Factory, donnant aux départements la liberté d'explorer data de la manière qu'ils jugent nécessaire pour mieux diriger l'entreprise, tandis que l'équipe centrale se concentre sur l'infrastructure et les reports plus robustes et plus complexes.
Caractéristiques principales de la BI en libre-service :
Quand envisager la BI en libre-service ?
La BI augmentée : la prochaine étape de l'intelligence économique
BI augmentée fait passer l'intelligence économique au niveau supérieur en ajoutant l'IA à votre analyse data. Alors que la BI traditionnelle vous donne reports et que la BI en libre-service permet aux équipes de créer leurs propres tableaux de bord, la BI augmentée aide à prédire les tendances et répond aux questions en langage clair. C'est comme si vous passiez d'une carte à un GPS avec des prévisions de trafic.
Cette approche avancée n'est pas un point de départ - elle fonctionne mieux lorsqu'elle s'appuie sur des systèmes de BI bien établis. Les entreprises devraient d'abord maîtriser les rapports de base et les analyses en libre-service avant d'ajouter ces capacités alimentées par l'IA.
Parce que la BI augmentée offre des avantages qui changent la donne pour les entreprises prêtes à franchir le pas, nous l'examinerons en détail dans notre prochain article. Nous parlerons de ce qui est déjà disponible et des tendances de demain.
Quelles sont alors les prochaines étapes ?
Commencez modestement ! Si la véritable valeur de la BI réside dans l'intégration de data provenant de multiples domaines, il est essentiel de commencer par un ensemble limité, mais structuré, de data pour passer à l'échelle supérieure. Générer rapidement des résultats tangibles permet d'instaurer la confiance et l'engagement.
Intégrer les approches. BI Factory, Self-Service BI et Augmented BI ne s'excluent pas mutuellement. Ensemble, elles créent un écosystème solide : gouvernance centralisée, autonomie de l'utilisateur et perspectives avancées automatisées. L'intégration de ces stratégies maximise l'impact de la BI.
Investissez dans la culture et la formation. La technologie ne génère de la valeur que si elle s'accompagne d'une culture data-driven et d'une responsabilisation des utilisateurs. La formation et l'alphabétisation data sont essentielles pour transformer l'information en actions stratégiques.
Enfin, n'oubliez pas que la BI est un voyage permanent. Grâce à la planification, à l'intégration et à l'apprentissage permanent, votre organisation sera prête à transformer data en résultats.
Références
-Self-Service Business Intelligence (Gartner). https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-business-intelligence
-Définition de l'analyse en libre-service (Gartner), https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-analytics
-Vue d'ensemble - https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/copilot-introduction
