Les défis de la surcharge de Data
Venez-vous de sortir d'une réunion où l'on s'est efforcé de savoir quel chiffre était le bon, 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 informations sont correctes pour soutenir les décisions stratégiques. Et lorsque le besoin d'approfondir l'analyse se fait sentir, 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, tels que Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder et Manus AI. Vous suivez certainement l'actualité du marché et vous vous rendez compte de la manière dont ces technologies transforment la façon dont nous travaillons avec la technologie, les Data et la Business Intelligence (BI). Dans l'univers des data , des solutions comme Power BI Copilot, Tableau Einstein AI et des dizaines d'autres outils plus spécialisés promettent de révolutionner l'utilisation des data . Elles se positionnent dans le cadre de ce que nous appelons la BI augmentée, qui promet d '"utiliser le pouvoir de transformation de l'IA générative pour tirer le meilleur parti de vos data". La promesse est claire : éliminer le travail dense (et parfois fastidieux) de compréhension des data, de modélisation, de recherche utilisateur, de conception de rapports, etc. Tous les problèmes semblent 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 de 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. En revanche, si votre organisation est toujours confrontée à des cloisonnements entre les différents domaines, à des KPI incohérents et divergents et à une modélisation faible (voire 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 ?
La Business Intelligence (BI) est un ensemble de stratégies, de technologies et de pratiques qui permettent aux entreprises de collecter, d'analyser et de transformer les data en informations utiles à la prise de décision. Le concept de BI englobe divers outils et techniques, tels que l'analyse desdata , la visualisation des data , la définition d'indicateurs de performance clés, la gouvernance des data et bien d'autres, qui aident les organisations à mieux comprendre leurs performances et à identifier les possibilités d'amélioration.
La démocratisation des outils de BI apparaît comme une tendance transformatrice, permettant aux professionnels de l'entreprise d'effectuer des analyses de data manière indépendante. Un environnement BI bien consolidé permet aux organisations non seulement de comprendre les data historiques, mais aussi de prévoir les tendances et les modèles de consommation, des capacités essentielles dans notre monde moderne et hyperconnecté. La visualisation des 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 de l'organisation.
Les organisations qui se trouvent à différents stades de maturité des data ont besoin d'approches différentes pour la mise en œuvre de la BI. Qu'il s'agisse d'approches axées sur la création de lacs et d'entrepôts de Data ou d'approches visant à améliorer la démocratisation des data dans l'ensemble de l'entreprise et à automatiser l'analyse et la compréhension des data pour les dirigeants de l'entreprise.
Pour qu'une organisation dispose d'un secteur de veille stratégique un tant soit peu fonctionnel et robuste, certains points clés sont nécessaires :
Nous avons une bonne compréhension des bases 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 3 groupes principaux :
Comprenons ces types de projets plus en détail.
BI Factory : Structurer une équipe centralisée pour optimiser la Business Intelligence
La mise en place d'une BI Factory 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 de 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 indicateurs de performance clés sont basés sur un modèle de 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.
Toutefois, 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 BI efficace facilite la fourniture continue d'informations aux différents secteurs de l'entreprise (augmentant ainsi le niveau des décisions data), 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 de 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. Leur 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 que votre service BI a déjà contribué à mettre en place. Comment y parvenir ? C'est là qu'intervient l'idée d'une BI en libre-service (SSBI).
La Business Intelligence en libre-service est définie par Gartner comme "les utilisateurs finaux qui conçoivent et déploient leurs propres rapports et analyses dans le cadre d'un portefeuille d'outils et d'une architecture approuvés et pris en charge". Gartner définit également le terme similaire Self-Service Analytics comme "...une forme de Business Intelligence (BI) dans laquelle les professionnels sont habilités et encouragés à effectuer des requêtes et à générer des rapports par eux-mêmes, avec un soutien informatique nominal". La définition est complétée par "...elle se caractérise généralement par des outils de BI faciles à utiliser avec des capacités analytiques de base et un modèle de data simplifié ou réduit pour faciliter la compréhension et l'accès direct aux data ".
Alors que l'approche de la BI factory consiste à fournir aux utilisateurs des rapports prêts à être analysés, l'approche de la BI en libre-service consiste à permettre aux analystes d'explorer les data par eux-mêmes et de créer des rapports de manière totalement indépendante, tout en garantissant la cohérence des data et l'homogénéité entre les unités d'entreprise. C'est l'ultime moyen de briser les silos de data , puisque toutes les unités opérationnelles auront accès à toutes les data et à tous les indicateurs clés de performance, sans restriction liée à la confidentialité ou à la sécurité.
L'objectif du SSBI est alors de créer une couche sémantique de data robuste et d'encourager les utilisateurs finaux à créer leurs propres tableaux de bord et analyses. Cependant, cette liberté laissée 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 rapports presque identiques à des rapports existants, ou 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 des requêtes très volumineuses dans la base de données, ce qui gèle 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 solide, la maîtrise des Data par les analystes et la gouvernance des Data :
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 les data la manière qu'ils jugent nécessaire pour mieux diriger l'entreprise, tandis que l'équipe centrale se concentre sur l'infrastructure et sur des rapports 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
La BI augmentée fait passer la business intelligence au niveau supérieur en ajoutant l'IA à l'analyse des data . Alors que la BI traditionnelle fournit des rapports 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 à répondre aux questions en langage clair. C'est comme passer 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 doivent d'abord maîtriser les rapports de base et l'analyse 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 'explorerons en détail dans notre prochain article. Nous parlerons de ce qui est déjà disponible, mais aussi des tendances de demain.
Quelles sont alors les prochaines étapes ?
Commencez petit ! Bien que la véritable valeur de la BI réside dans l'intégration de data provenant de différents domaines, il est essentiel de commencer avec un ensemble de données limité, mais structuré, 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.
Investir dans la culture et la formation. La technologie ne génère de la valeur que si elle s'accompagne d'une culture data et d'une responsabilisation des utilisateurs. La formation et la maîtrise des data sont essentielles pour transformer les informations 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 les data en résultats.
Références
Business Intelligence en libre-service (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
Aperçu - https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/copilot-introduction
