![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Henrique-Toledo-200x200.jpg\")
Henrique Toledo<\/h3><\/div>Ing\u00e9nieur d'analyse senior chez Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
![\"Image\"](\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20150%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\")
Rodolfo Mortean<\/h3><\/div>Data Directeur conseil \u00e0 Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Hugo Carl<\/h3><\/div>Data Engineering Manager \u00e0 Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Les d\u00e9fis de la surcharge de Data<\/h2><\/div>Vous sortez d'une r\u00e9union o\u00f9 il a \u00e9t\u00e9 question de quel \u00e9tait le bon num\u00e9ro<\/strong>, au lieu de d\u00e9battre des meilleurs moyens d'assurer la r\u00e9ussite de l'entreprise ? Si vous avez r\u00e9pondu \u201cnon\u201d, consid\u00e9rez-vous comme privil\u00e9gi\u00e9<\/strong>. La r\u00e9alit\u00e9 pour de nombreuses organisations, qu'elles soient petites ou grandes, est de perdre un temps pr\u00e9cieux \u00e0 essayer de d\u00e9terminer quelles sont les informations correctes<\/strong> pour \u00e9tayer les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Et lorsqu'il est n\u00e9cessaire d'approfondir l'analyse, par exemple pour obtenir des d\u00e9tails sur les ventes mensuelles, il faut encore trois jours d'analyse et deux jours de validation, ce qui finit par retarder les d\u00e9cisions cruciales.<\/p>\nDans ce contexte, il est impossible d'ignorer l'impact des outils d'intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative<\/strong>, Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte de la fa\u00e7on dont ces technologies transforment notre fa\u00e7on de travailler avec la technologie, Data, et la Business Intelligence (BI). Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte \u00e0 quel point ces technologies transforment notre fa\u00e7on 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 r\u00e9volutionner l'utilisation de data. Ils se positionnent comme faisant partie de ce que nous appelons la BI augment\u00e9e, qui promet de \u201cUtilisez le pouvoir de transformation de l'IA g\u00e9n\u00e9rative pour tirer le meilleur parti de votre data.\u201d<\/a>. La promesse est claire : \u00e9liminer les<\/strong> (et parfois fastidieux) de compr\u00e9hension de data, de mod\u00e9lisation, de recherche sur les utilisateurs, de conception de rapports, etc. Il semble que tous les probl\u00e8mes soient r\u00e9solus, n'est-ce pas ?<\/p>\nMais est-ce vraiment le cas ? La r\u00e9ponse d\u00e9pend du niveau de maturit\u00e9 de votre organisation en mati\u00e8re de BI. <\/strong>Si votre entreprise dispose d'un secteur BI solide et structur\u00e9, capable de fournir de la valeur de mani\u00e8re pr\u00e9cise et coh\u00e9rente, mais qu'elle peine \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 la demande croissante des parties prenantes, vous \u00eates au moment id\u00e9al pour mettre en \u0153uvre des outils d'IA avanc\u00e9s. D'autre part, Si votre organisation est toujours confront\u00e9e \u00e0 des cloisonnements entre les diff\u00e9rents domaines, \u00e0 des ICP incoh\u00e9rents et divergents et \u00e0 une mod\u00e9lisation faible (ou inexistante), il est peut-\u00eatre n\u00e9cessaire de prendre un peu de recul.<\/strong> Avant d'adopter des solutions de BI augment\u00e9e, il est essentiel de comprendre comment fonctionnent les domaines et les projets de BI robuste et comment votre entreprise peut se pr\u00e9parer \u00e0 cette transformation.<\/p>\nComprenons quelques d\u00e9finitions.<\/p>\n<\/div>
Qu'est-ce que la veille strat\u00e9gique ?<\/h2><\/div>Intelligence \u00e9conomique (BI)<\/strong> est un ensemble de strat\u00e9gies<\/strong>, technologies<\/strong>, et pratiques<\/strong> qui permettent aux entreprises de collecter, analyser<\/strong>, et transformer data en informations utiles \u00e0 la prise de d\u00e9cision<\/strong>. Le concept de BI englobe diff\u00e9rents outils et techniques, tels que Analyse data<\/strong>, La visualisation, data, la d\u00e9finition des indicateurs cl\u00e9s de performance, data governance, et bien d'autres encore, aident les organisations \u00e0 de mieux comprendre leurs performances et d'identifier les possibilit\u00e9s d'am\u00e9lioration.<\/strong><\/p>\nLa d\u00e9mocratisation des outils de BI appara\u00eet comme une tendance transformatrice, permettant aux professionnels de l'entreprise de effectuer l'analyse data de mani\u00e8re ind\u00e9pendante<\/strong>. Un environnement BI bien consolid\u00e9 permet aux organisations non seulement de comprendre l'historique data mais aussi de pr\u00e9voir tendances<\/strong> et les modes de consommation<\/strong>, La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication au sein des organisations. La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication organisationnelle.<\/p>\nOrganisations \u00e0 diff\u00e9rents stades de maturit\u00e9 de data n\u00e9cessitent des approches diff\u00e9rentes pour la mise en \u0153uvre de la BI<\/strong>. Des approches ax\u00e9es sur la cr\u00e9ation de lacs et d'entrep\u00f4ts Data aux approches visant \u00e0 am\u00e9liorer la d\u00e9mocratisation de data dans l'ensemble de l'entreprise et \u00e0 automatiser l'analyse et la compr\u00e9hension de data pour les cadres de l'entreprise.<\/p>\nPour qu'une organisation dispose d'un un espace BI peu fonctionnel et robuste<\/strong>, Il est donc n\u00e9cessaire de rappeler quelques points essentiels :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Infrastructure technique<\/strong>: Un data platform o\u00f9 l'ETL ou l'ELT est effectu\u00e9 (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform) : c'est l\u00e0 que le data provenant de tous les syst\u00e8mes utilis\u00e9s par l'entreprise est disponible pour \u00eatre consomm\u00e9 par les outils de reporting.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Les personnes<\/strong>: Data des professionnels form\u00e9s pour planifier et mettre en \u0153uvre les outils choisis par l'entreprise (par exemple, SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) et qui ont un minimum de connaissances m\u00e9tier et d'interface avec les domaines \u00e0 desservir, pour traduire les exigences et les besoins des utilisateurs en codes et reports.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Proc\u00e9dures :<\/strong> De la phase de compr\u00e9hension de l'activit\u00e9 (collecte des exigences pour le d\u00e9veloppement d'un produit data) au d\u00e9veloppement, aux essais, \u00e0 l'approbation des parties prenantes, au d\u00e9ploiement du produit et au suivi, il y a une s\u00e9rie d'\u00e9tapes \u00e0 suivre (et de domaines concern\u00e9s) pour fournir une solution efficace aux utilisateurs finaux.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Nous avons une compr\u00e9hension claire des fondements solides d'un secteur BI robuste dans une organisation. Quels sont les principaux types de projets d'am\u00e9lioration de la Business Intelligence qui peuvent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s dans une entreprise ?<\/strong> Nous pouvons les subdiviser en trois groupes principaux :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
BI Factory<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI en libre-service<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI augment\u00e9e<\/a> (\u00e0 couvrir dans un article d\u00e9di\u00e9)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Comprenons bien ces types de projets plus en d\u00e9tail<\/strong>.<\/p>\n<\/div>BI Factory : Structurer une \u00e9quipe centralis\u00e9e pour optimiser la Business Intelligence<\/h2><\/div>La mise en \u0153uvre d'une usine de BI implique la cr\u00e9ation d'une \u00e9quipe centralis\u00e9e et pluridisciplinaire charg\u00e9e 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'am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 et la qualit\u00e9 des analyses, en alignant tous les secteurs de l'entreprise autour d'une strat\u00e9gie data coh\u00e9rente.<\/p>\n
Cette \u00e9quipe centralis\u00e9e 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 diff\u00e9rentes \u00e9quipes. Le principal avantage de cette approche est qu'elle permet une utilisation plus efficace des ressources, en garantissant que les informations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es sont coh\u00e9rentes, qu'elles ont un fort impact et qu'elles soutiennent les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Cette approche favorise le partage d'informations class\u00e9es et standardis\u00e9es, en brisant les silos d'informations et en garantissant que tous les KPI sont bas\u00e9s sur un mod\u00e8le data bien con\u00e7u et robuste. L'information devient disponible dans toute l'entreprise et les discussions se concentrent sur les d\u00e9cisions commerciales plut\u00f4t que sur l'exactitude des chiffres.<\/p>\n<\/div>
![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/image-paolo-2.png\" "\\"image")
<\/span><\/div>Cependant, la mise en \u0153uvre d'une usine de BI se heurte \u00e0 plusieurs difficult\u00e9s, telles que l'obtention du soutien des dirigeants, l'alignement des attentes des parties prenantes et les contraintes en mati\u00e8re de budget et de ressources. Pour garantir le succ\u00e8s de ce processus, il est essentiel de planifier soigneusement les phases de mise en \u0153uvre, notamment en d\u00e9finissant clairement les r\u00f4les et les responsabilit\u00e9s, en s\u00e9lectionnant les outils appropri\u00e9s et en \u00e9tablissant une gouvernance solide.<\/p>\n
\u00c0 long terme, une usine de BI efficace facilite la fourniture continue d'informations \u00e0 diff\u00e9rents secteurs de l'entreprise (augmentant ainsi le niveau des d\u00e9cisions data-driven), tout en maintenant le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 et l'agilit\u00e9 n\u00e9cessaires pour r\u00e9pondre aux demandes en constante \u00e9volution de l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
Caract\u00e9ristiques principales d'une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Normalisation :<\/strong> \u00c9laboration de reports et de tableaux de bord normalis\u00e9s afin de garantir la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations dans l'ensemble de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Efficacit\u00e9 :<\/strong> Centralisation des efforts de d\u00e9veloppement afin d'\u00e9viter les doubles emplois et d'assurer une utilisation efficace des ressources.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
La gouvernance :<\/strong> Mise en \u0153uvre de politiques data governance pour garantir la qualit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 data.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Scalabilit\u00e9<\/strong>: Cr\u00e9ation d'une infrastructure \u00e9volutive pour r\u00e9pondre aux besoins croissants de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quand envisager une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation doit assurer la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de centraliser les efforts de d\u00e9veloppement et d'\u00e9viter les doubles emplois.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation doit mettre en \u0153uvre des politiques data governance.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation a besoin d'une infrastructure \u00e9volutive pour soutenir la croissance.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Self-Service BI : Autonomie pour l'analyse commerciale avec des mod\u00e8les Data flexibles et une exploration sans code<\/h2><\/div>Votre entreprise dispose d\u00e9j\u00e0 d'un service de BI fonctionnel, qui produit des tableaux de bord de grande qualit\u00e9 destin\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rents d\u00e9partements. Le succ\u00e8s est tel que les demandes de personnalisation ne cessent d'affluer (\u201cpouvez-vous ajouter le filtre A et l'indicateur B ? C'est tr\u00e8s important\u201d), les questions (\u201cpourquoi ce chiffre ne correspond-il pas au rapport X ?\u201d), ainsi que les nouveaux projets. Vous devez \u00e9tendre l'impact de la culture data-driven que votre secteur BI a d\u00e9j\u00e0 contribu\u00e9 \u00e0 mettre en \u0153uvre. Comment y parvenir ? C'est l\u00e0 qu'intervient l'id\u00e9e d'une BI en libre-service (SSBI).<\/p>\n
Intelligence \u00e9conomique en libre-service est d\u00e9fini par Gartner<\/a> comme \u201cles utilisateurs finaux qui con\u00e7oivent et d\u00e9ploient leurs propres reports et analyses dans le cadre d'un portefeuille approuv\u00e9 et soutenu d'outils et d'architectures\u201d.\u201d<\/em> Gartner d\u00e9finit \u00e9galement<\/a> le terme similaire de Self-Service Analytics comme \u201c...une forme d'intelligence \u00e9conomique (BI) dans laquelle les professionnels sont autoris\u00e9s et encourag\u00e9s \u00e0 effectuer des requ\u00eates et \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des reports par eux-m\u00eames, avec un soutien informatique minime\u201d.\u201d<\/em> La d\u00e9finition est compl\u00e9t\u00e9e par \u201c...il se caract\u00e9rise g\u00e9n\u00e9ralement par des outils de BI faciles \u00e0 utiliser, dot\u00e9s de capacit\u00e9s analytiques de base et d'un mod\u00e8le data simplifi\u00e9 ou r\u00e9duit pour faciliter la compr\u00e9hension et l'acc\u00e8s direct \u00e0 data\u201d.\u201d<\/em><\/p>\nAlors que l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports, l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports. L'approche de la BI en libre-service consiste \u00e0 donner aux analystes commerciaux les moyens d'explorer la data par eux-m\u00eames.<\/strong>, Il s'agit de l'ultime moyen de briser les silos de data, puisque toutes les unit\u00e9s op\u00e9rationnelles auront acc\u00e8s \u00e0 l'ensemble des data et des indicateurs de performance cl\u00e9s (KPI), sans restriction de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9. Il s'agit l\u00e0 de l'ultime moyen de briser les silos data, puisque toutes les unit\u00e9s commerciales auront acc\u00e8s \u00e0 tous les data et \u00e0 tous les indicateurs cl\u00e9s de performance, sans restriction li\u00e9e \u00e0 des raisons de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\nL'objectif du SSBI est alors de cr\u00e9er une couche s\u00e9mantique robuste data et d'encourager les utilisateurs finaux \u00e0 cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord et analyses.<\/strong> Toutefois, l'octroi de cette libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur pose des probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la mani\u00e8re dont les utilisateurs interpr\u00e9teront les data fournies, \u00e0 la question de savoir s'ils n'acc\u00e9deront qu'aux informations auxquelles ils sont autoris\u00e9s et s'ils trouveront effectivement les informations n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien.<\/p>\n<\/div>![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/image-paolo-1.png\" "\\"image")
<\/span><\/div>En donnant autant de libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur final, on lui permet de m\u00e9langer des concepts incompatibles, de combiner des data non corr\u00e9l\u00e9es dans la m\u00eame analyse, de choisir un graphique inappropri\u00e9 pour raconter l'histoire qu'il recherche, de cr\u00e9er des reports presque identiques \u00e0 des reports existantes, ou tout simplement d'abandonner l'outil en raison de la complexit\u00e9 de son utilisation correcte. En outre, il est possible que des utilisateurs non pr\u00e9par\u00e9s g\u00e9n\u00e8rent de tr\u00e8s grandes requ\u00eates dans la base data, gelant ainsi le traitement pour tous ceux qui partagent le m\u00eame serveur.<\/p>\n
Les d\u00e9fis semblent nombreux, mais trois principes fondamentaux bien appliqu\u00e9s suffisent \u00e0 les r\u00e9soudre : Une couche s\u00e9mantique claire et robuste, Data Alphab\u00e9tisation des analystes et Data Gouvernance :<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Couche s\u00e9mantique :<\/strong> Une couche s\u00e9mantique bien mise en \u0153uvre met \u00e0 la disposition des analystes tous les indicateurs de performance cl\u00e9s n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien, avec des explications claires sur la signification de chacun d'entre eux, m\u00eame pour les personnes qui n'y sont pas habitu\u00e9es ou qui ne les ont jamais vus. Il est \u00e9galement important de cr\u00e9er des domaines s\u00e9mantiques, o\u00f9 seuls les concepts corr\u00e9l\u00e9s sont pr\u00e9sents, afin d'\u00e9viter les analyses qui m\u00e9langent des concepts incompatibles.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alphab\u00e9tisation :<\/strong> Pr\u00e9parer les utilisateurs \u00e0 travailler correctement avec data, en comprenant comment construire des analyses de mani\u00e8re structur\u00e9e et concluante. Et surtout, il s'assure que les utilisateurs sont suffisamment familiers et confiants pour garantir une utilisation quotidienne. Souvent, les analystes ont d\u00e9j\u00e0 acc\u00e8s \u00e0 des outils qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s avec et il suffit de savoir comment le faire correctement.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Gouvernance :<\/strong> La gouvernance a deux r\u00f4les principaux : Garantir l'int\u00e9grit\u00e9 de data et garantir la s\u00e9curit\u00e9 de data. Le secteur doit disposer de m\u00e9canismes permettant de suivre toutes les data utilis\u00e9es par les utilisateurs, ainsi que les nouvelles data provenant de syst\u00e8mes susceptibles d'\u00eatre utiles aux utilisateurs. Gr\u00e2ce \u00e0 cette visibilit\u00e9, la gouvernance peut garantir que cette data est mise \u00e0 jour correctement et que ses descriptions sont correctes et actualis\u00e9es.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>La mise en \u0153uvre d'une BI en libre-service est un excellent compl\u00e9ment \u00e0 une BI Factory, donnant aux d\u00e9partements la libert\u00e9 d'explorer data de la mani\u00e8re qu'ils jugent n\u00e9cessaire pour mieux diriger l'entreprise, tandis que l'\u00e9quipe centrale se concentre sur l'infrastructure et les reports plus robustes et plus complexes.<\/p>\n<\/div>
Caract\u00e9ristiques principales de la BI en libre-service :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
L'accessibilit\u00e9 :<\/strong> Mise \u00e0 disposition d'outils conviviaux permettant aux utilisateurs professionnels d'acc\u00e9der \u00e0 data et de l'analyser de mani\u00e8re ind\u00e9pendante.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilit\u00e9 :<\/strong> Cr\u00e9ation de mod\u00e8les data flexibles permettant aux utilisateurs d'explorer data de diff\u00e9rentes mani\u00e8res.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Agilit\u00e9 :<\/strong> R\u00e9ponse plus rapide aux besoins de l'entreprise car les utilisateurs peuvent effectuer leurs propres analyses.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
L'autonomisation :<\/strong> Les utilisateurs professionnels sont habilit\u00e9s \u00e0 prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quand envisager la BI en libre-service ?<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin d'effectuer leur propre analyse data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de r\u00e9pondre plus rapidement aux besoins de l'entreprise.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin de mod\u00e8les data flexibles pour explorer data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation souhaite donner aux utilisateurs professionnels les moyens de prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
La BI augment\u00e9e : la prochaine \u00e9tape de l'intelligence \u00e9conomique<\/h2><\/div>BI augment\u00e9e fait passer l'intelligence \u00e9conomique au niveau sup\u00e9rieur en ajoutant l'IA \u00e0 votre analyse data<\/strong>. Alors que la BI traditionnelle vous donne reports et que la BI en libre-service permet aux \u00e9quipes de cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord, la BI augment\u00e9e aide \u00e0 pr\u00e9dire les tendances et r\u00e9pond aux questions en langage clair. C'est comme si vous passiez d'une carte \u00e0 un GPS avec des pr\u00e9visions de trafic.<\/p>\nCette approche avanc\u00e9e n'est pas un point de d\u00e9part - elle fonctionne mieux lorsqu'elle s'appuie sur des syst\u00e8mes de BI bien \u00e9tablis.<\/strong> Les entreprises devraient d'abord ma\u00eetriser les rapports de base et les analyses en libre-service avant d'ajouter ces capacit\u00e9s aliment\u00e9es par l'IA.<\/p>\nParce que la BI augment\u00e9e offre des avantages qui changent la donne pour les entreprises pr\u00eates \u00e0 franchir le pas, nous l'examinerons en d\u00e9tail dans notre prochain article<\/strong>. Nous parlerons de ce qui est d\u00e9j\u00e0 disponible et des tendances de demain.<\/p>\n<\/div>Quelles sont alors les prochaines \u00e9tapes ?<\/h2><\/div>Commencez modestement !<\/strong> Si la v\u00e9ritable valeur de la BI r\u00e9side dans l'int\u00e9gration de data provenant de multiples domaines, il est essentiel de commencer par un ensemble limit\u00e9, mais structur\u00e9, de data pour passer \u00e0 l'\u00e9chelle sup\u00e9rieure. G\u00e9n\u00e9rer rapidement des r\u00e9sultats tangibles permet d'instaurer la confiance et l'engagement.<\/p>\nInt\u00e9grer les approches.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI et Augmented BI ne s'excluent pas mutuellement. Ensemble, elles cr\u00e9ent un \u00e9cosyst\u00e8me solide : gouvernance centralis\u00e9e, autonomie de l'utilisateur et perspectives avanc\u00e9es automatis\u00e9es. L'int\u00e9gration de ces strat\u00e9gies maximise l'impact de la BI.<\/p>\n
Ing\u00e9nieur d'analyse senior chez Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Rodolfo-Mortean.jpg\")
Rodolfo Mortean<\/h3><\/div>Data Directeur conseil \u00e0 Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Hugo Carl<\/h3><\/div>Data Engineering Manager \u00e0 Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Les d\u00e9fis de la surcharge de Data<\/h2><\/div>Vous sortez d'une r\u00e9union o\u00f9 il a \u00e9t\u00e9 question de quel \u00e9tait le bon num\u00e9ro<\/strong>, au lieu de d\u00e9battre des meilleurs moyens d'assurer la r\u00e9ussite de l'entreprise ? Si vous avez r\u00e9pondu \u201cnon\u201d, consid\u00e9rez-vous comme privil\u00e9gi\u00e9<\/strong>. La r\u00e9alit\u00e9 pour de nombreuses organisations, qu'elles soient petites ou grandes, est de perdre un temps pr\u00e9cieux \u00e0 essayer de d\u00e9terminer quelles sont les informations correctes<\/strong> pour \u00e9tayer les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Et lorsqu'il est n\u00e9cessaire d'approfondir l'analyse, par exemple pour obtenir des d\u00e9tails sur les ventes mensuelles, il faut encore trois jours d'analyse et deux jours de validation, ce qui finit par retarder les d\u00e9cisions cruciales.<\/p>\nDans ce contexte, il est impossible d'ignorer l'impact des outils d'intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative<\/strong>, Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte de la fa\u00e7on dont ces technologies transforment notre fa\u00e7on de travailler avec la technologie, Data, et la Business Intelligence (BI). Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte \u00e0 quel point ces technologies transforment notre fa\u00e7on 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 r\u00e9volutionner l'utilisation de data. Ils se positionnent comme faisant partie de ce que nous appelons la BI augment\u00e9e, qui promet de \u201cUtilisez le pouvoir de transformation de l'IA g\u00e9n\u00e9rative pour tirer le meilleur parti de votre data.\u201d<\/a>. La promesse est claire : \u00e9liminer les<\/strong> (et parfois fastidieux) de compr\u00e9hension de data, de mod\u00e9lisation, de recherche sur les utilisateurs, de conception de rapports, etc. Il semble que tous les probl\u00e8mes soient r\u00e9solus, n'est-ce pas ?<\/p>\nMais est-ce vraiment le cas ? La r\u00e9ponse d\u00e9pend du niveau de maturit\u00e9 de votre organisation en mati\u00e8re de BI. <\/strong>Si votre entreprise dispose d'un secteur BI solide et structur\u00e9, capable de fournir de la valeur de mani\u00e8re pr\u00e9cise et coh\u00e9rente, mais qu'elle peine \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 la demande croissante des parties prenantes, vous \u00eates au moment id\u00e9al pour mettre en \u0153uvre des outils d'IA avanc\u00e9s. D'autre part, Si votre organisation est toujours confront\u00e9e \u00e0 des cloisonnements entre les diff\u00e9rents domaines, \u00e0 des ICP incoh\u00e9rents et divergents et \u00e0 une mod\u00e9lisation faible (ou inexistante), il est peut-\u00eatre n\u00e9cessaire de prendre un peu de recul.<\/strong> Avant d'adopter des solutions de BI augment\u00e9e, il est essentiel de comprendre comment fonctionnent les domaines et les projets de BI robuste et comment votre entreprise peut se pr\u00e9parer \u00e0 cette transformation.<\/p>\nComprenons quelques d\u00e9finitions.<\/p>\n<\/div>
Qu'est-ce que la veille strat\u00e9gique ?<\/h2><\/div>Intelligence \u00e9conomique (BI)<\/strong> est un ensemble de strat\u00e9gies<\/strong>, technologies<\/strong>, et pratiques<\/strong> qui permettent aux entreprises de collecter, analyser<\/strong>, et transformer data en informations utiles \u00e0 la prise de d\u00e9cision<\/strong>. Le concept de BI englobe diff\u00e9rents outils et techniques, tels que Analyse data<\/strong>, La visualisation, data, la d\u00e9finition des indicateurs cl\u00e9s de performance, data governance, et bien d'autres encore, aident les organisations \u00e0 de mieux comprendre leurs performances et d'identifier les possibilit\u00e9s d'am\u00e9lioration.<\/strong><\/p>\nLa d\u00e9mocratisation des outils de BI appara\u00eet comme une tendance transformatrice, permettant aux professionnels de l'entreprise de effectuer l'analyse data de mani\u00e8re ind\u00e9pendante<\/strong>. Un environnement BI bien consolid\u00e9 permet aux organisations non seulement de comprendre l'historique data mais aussi de pr\u00e9voir tendances<\/strong> et les modes de consommation<\/strong>, La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication au sein des organisations. La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication organisationnelle.<\/p>\nOrganisations \u00e0 diff\u00e9rents stades de maturit\u00e9 de data n\u00e9cessitent des approches diff\u00e9rentes pour la mise en \u0153uvre de la BI<\/strong>. Des approches ax\u00e9es sur la cr\u00e9ation de lacs et d'entrep\u00f4ts Data aux approches visant \u00e0 am\u00e9liorer la d\u00e9mocratisation de data dans l'ensemble de l'entreprise et \u00e0 automatiser l'analyse et la compr\u00e9hension de data pour les cadres de l'entreprise.<\/p>\nPour qu'une organisation dispose d'un un espace BI peu fonctionnel et robuste<\/strong>, Il est donc n\u00e9cessaire de rappeler quelques points essentiels :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Infrastructure technique<\/strong>: Un data platform o\u00f9 l'ETL ou l'ELT est effectu\u00e9 (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform) : c'est l\u00e0 que le data provenant de tous les syst\u00e8mes utilis\u00e9s par l'entreprise est disponible pour \u00eatre consomm\u00e9 par les outils de reporting.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Les personnes<\/strong>: Data des professionnels form\u00e9s pour planifier et mettre en \u0153uvre les outils choisis par l'entreprise (par exemple, SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) et qui ont un minimum de connaissances m\u00e9tier et d'interface avec les domaines \u00e0 desservir, pour traduire les exigences et les besoins des utilisateurs en codes et reports.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Proc\u00e9dures :<\/strong> De la phase de compr\u00e9hension de l'activit\u00e9 (collecte des exigences pour le d\u00e9veloppement d'un produit data) au d\u00e9veloppement, aux essais, \u00e0 l'approbation des parties prenantes, au d\u00e9ploiement du produit et au suivi, il y a une s\u00e9rie d'\u00e9tapes \u00e0 suivre (et de domaines concern\u00e9s) pour fournir une solution efficace aux utilisateurs finaux.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Nous avons une compr\u00e9hension claire des fondements solides d'un secteur BI robuste dans une organisation. Quels sont les principaux types de projets d'am\u00e9lioration de la Business Intelligence qui peuvent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s dans une entreprise ?<\/strong> Nous pouvons les subdiviser en trois groupes principaux :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
BI Factory<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI en libre-service<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI augment\u00e9e<\/a> (\u00e0 couvrir dans un article d\u00e9di\u00e9)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Comprenons bien ces types de projets plus en d\u00e9tail<\/strong>.<\/p>\n<\/div>BI Factory : Structurer une \u00e9quipe centralis\u00e9e pour optimiser la Business Intelligence<\/h2><\/div>La mise en \u0153uvre d'une usine de BI implique la cr\u00e9ation d'une \u00e9quipe centralis\u00e9e et pluridisciplinaire charg\u00e9e 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'am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 et la qualit\u00e9 des analyses, en alignant tous les secteurs de l'entreprise autour d'une strat\u00e9gie data coh\u00e9rente.<\/p>\n
Cette \u00e9quipe centralis\u00e9e 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 diff\u00e9rentes \u00e9quipes. Le principal avantage de cette approche est qu'elle permet une utilisation plus efficace des ressources, en garantissant que les informations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es sont coh\u00e9rentes, qu'elles ont un fort impact et qu'elles soutiennent les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Cette approche favorise le partage d'informations class\u00e9es et standardis\u00e9es, en brisant les silos d'informations et en garantissant que tous les KPI sont bas\u00e9s sur un mod\u00e8le data bien con\u00e7u et robuste. L'information devient disponible dans toute l'entreprise et les discussions se concentrent sur les d\u00e9cisions commerciales plut\u00f4t que sur l'exactitude des chiffres.<\/p>\n<\/div>
<\/span><\/div>Cependant, la mise en \u0153uvre d'une usine de BI se heurte \u00e0 plusieurs difficult\u00e9s, telles que l'obtention du soutien des dirigeants, l'alignement des attentes des parties prenantes et les contraintes en mati\u00e8re de budget et de ressources. Pour garantir le succ\u00e8s de ce processus, il est essentiel de planifier soigneusement les phases de mise en \u0153uvre, notamment en d\u00e9finissant clairement les r\u00f4les et les responsabilit\u00e9s, en s\u00e9lectionnant les outils appropri\u00e9s et en \u00e9tablissant une gouvernance solide.<\/p>\n
\u00c0 long terme, une usine de BI efficace facilite la fourniture continue d'informations \u00e0 diff\u00e9rents secteurs de l'entreprise (augmentant ainsi le niveau des d\u00e9cisions data-driven), tout en maintenant le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 et l'agilit\u00e9 n\u00e9cessaires pour r\u00e9pondre aux demandes en constante \u00e9volution de l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
Caract\u00e9ristiques principales d'une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Normalisation :<\/strong> \u00c9laboration de reports et de tableaux de bord normalis\u00e9s afin de garantir la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations dans l'ensemble de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Efficacit\u00e9 :<\/strong> Centralisation des efforts de d\u00e9veloppement afin d'\u00e9viter les doubles emplois et d'assurer une utilisation efficace des ressources.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
La gouvernance :<\/strong> Mise en \u0153uvre de politiques data governance pour garantir la qualit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 data.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Scalabilit\u00e9<\/strong>: Cr\u00e9ation d'une infrastructure \u00e9volutive pour r\u00e9pondre aux besoins croissants de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quand envisager une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation doit assurer la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de centraliser les efforts de d\u00e9veloppement et d'\u00e9viter les doubles emplois.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation doit mettre en \u0153uvre des politiques data governance.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation a besoin d'une infrastructure \u00e9volutive pour soutenir la croissance.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Self-Service BI : Autonomie pour l'analyse commerciale avec des mod\u00e8les Data flexibles et une exploration sans code<\/h2><\/div>Votre entreprise dispose d\u00e9j\u00e0 d'un service de BI fonctionnel, qui produit des tableaux de bord de grande qualit\u00e9 destin\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rents d\u00e9partements. Le succ\u00e8s est tel que les demandes de personnalisation ne cessent d'affluer (\u201cpouvez-vous ajouter le filtre A et l'indicateur B ? C'est tr\u00e8s important\u201d), les questions (\u201cpourquoi ce chiffre ne correspond-il pas au rapport X ?\u201d), ainsi que les nouveaux projets. Vous devez \u00e9tendre l'impact de la culture data-driven que votre secteur BI a d\u00e9j\u00e0 contribu\u00e9 \u00e0 mettre en \u0153uvre. Comment y parvenir ? C'est l\u00e0 qu'intervient l'id\u00e9e d'une BI en libre-service (SSBI).<\/p>\n
Intelligence \u00e9conomique en libre-service est d\u00e9fini par Gartner<\/a> comme \u201cles utilisateurs finaux qui con\u00e7oivent et d\u00e9ploient leurs propres reports et analyses dans le cadre d'un portefeuille approuv\u00e9 et soutenu d'outils et d'architectures\u201d.\u201d<\/em> Gartner d\u00e9finit \u00e9galement<\/a> le terme similaire de Self-Service Analytics comme \u201c...une forme d'intelligence \u00e9conomique (BI) dans laquelle les professionnels sont autoris\u00e9s et encourag\u00e9s \u00e0 effectuer des requ\u00eates et \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des reports par eux-m\u00eames, avec un soutien informatique minime\u201d.\u201d<\/em> La d\u00e9finition est compl\u00e9t\u00e9e par \u201c...il se caract\u00e9rise g\u00e9n\u00e9ralement par des outils de BI faciles \u00e0 utiliser, dot\u00e9s de capacit\u00e9s analytiques de base et d'un mod\u00e8le data simplifi\u00e9 ou r\u00e9duit pour faciliter la compr\u00e9hension et l'acc\u00e8s direct \u00e0 data\u201d.\u201d<\/em><\/p>\nAlors que l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports, l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports. L'approche de la BI en libre-service consiste \u00e0 donner aux analystes commerciaux les moyens d'explorer la data par eux-m\u00eames.<\/strong>, Il s'agit de l'ultime moyen de briser les silos de data, puisque toutes les unit\u00e9s op\u00e9rationnelles auront acc\u00e8s \u00e0 l'ensemble des data et des indicateurs de performance cl\u00e9s (KPI), sans restriction de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9. Il s'agit l\u00e0 de l'ultime moyen de briser les silos data, puisque toutes les unit\u00e9s commerciales auront acc\u00e8s \u00e0 tous les data et \u00e0 tous les indicateurs cl\u00e9s de performance, sans restriction li\u00e9e \u00e0 des raisons de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\nL'objectif du SSBI est alors de cr\u00e9er une couche s\u00e9mantique robuste data et d'encourager les utilisateurs finaux \u00e0 cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord et analyses.<\/strong> Toutefois, l'octroi de cette libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur pose des probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la mani\u00e8re dont les utilisateurs interpr\u00e9teront les data fournies, \u00e0 la question de savoir s'ils n'acc\u00e9deront qu'aux informations auxquelles ils sont autoris\u00e9s et s'ils trouveront effectivement les informations n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien.<\/p>\n<\/div><\/span><\/div>En donnant autant de libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur final, on lui permet de m\u00e9langer des concepts incompatibles, de combiner des data non corr\u00e9l\u00e9es dans la m\u00eame analyse, de choisir un graphique inappropri\u00e9 pour raconter l'histoire qu'il recherche, de cr\u00e9er des reports presque identiques \u00e0 des reports existantes, ou tout simplement d'abandonner l'outil en raison de la complexit\u00e9 de son utilisation correcte. En outre, il est possible que des utilisateurs non pr\u00e9par\u00e9s g\u00e9n\u00e8rent de tr\u00e8s grandes requ\u00eates dans la base data, gelant ainsi le traitement pour tous ceux qui partagent le m\u00eame serveur.<\/p>\n
Les d\u00e9fis semblent nombreux, mais trois principes fondamentaux bien appliqu\u00e9s suffisent \u00e0 les r\u00e9soudre : Une couche s\u00e9mantique claire et robuste, Data Alphab\u00e9tisation des analystes et Data Gouvernance :<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Couche s\u00e9mantique :<\/strong> Une couche s\u00e9mantique bien mise en \u0153uvre met \u00e0 la disposition des analystes tous les indicateurs de performance cl\u00e9s n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien, avec des explications claires sur la signification de chacun d'entre eux, m\u00eame pour les personnes qui n'y sont pas habitu\u00e9es ou qui ne les ont jamais vus. Il est \u00e9galement important de cr\u00e9er des domaines s\u00e9mantiques, o\u00f9 seuls les concepts corr\u00e9l\u00e9s sont pr\u00e9sents, afin d'\u00e9viter les analyses qui m\u00e9langent des concepts incompatibles.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alphab\u00e9tisation :<\/strong> Pr\u00e9parer les utilisateurs \u00e0 travailler correctement avec data, en comprenant comment construire des analyses de mani\u00e8re structur\u00e9e et concluante. Et surtout, il s'assure que les utilisateurs sont suffisamment familiers et confiants pour garantir une utilisation quotidienne. Souvent, les analystes ont d\u00e9j\u00e0 acc\u00e8s \u00e0 des outils qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s avec et il suffit de savoir comment le faire correctement.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Gouvernance :<\/strong> La gouvernance a deux r\u00f4les principaux : Garantir l'int\u00e9grit\u00e9 de data et garantir la s\u00e9curit\u00e9 de data. Le secteur doit disposer de m\u00e9canismes permettant de suivre toutes les data utilis\u00e9es par les utilisateurs, ainsi que les nouvelles data provenant de syst\u00e8mes susceptibles d'\u00eatre utiles aux utilisateurs. Gr\u00e2ce \u00e0 cette visibilit\u00e9, la gouvernance peut garantir que cette data est mise \u00e0 jour correctement et que ses descriptions sont correctes et actualis\u00e9es.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>La mise en \u0153uvre d'une BI en libre-service est un excellent compl\u00e9ment \u00e0 une BI Factory, donnant aux d\u00e9partements la libert\u00e9 d'explorer data de la mani\u00e8re qu'ils jugent n\u00e9cessaire pour mieux diriger l'entreprise, tandis que l'\u00e9quipe centrale se concentre sur l'infrastructure et les reports plus robustes et plus complexes.<\/p>\n<\/div>
Caract\u00e9ristiques principales de la BI en libre-service :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
L'accessibilit\u00e9 :<\/strong> Mise \u00e0 disposition d'outils conviviaux permettant aux utilisateurs professionnels d'acc\u00e9der \u00e0 data et de l'analyser de mani\u00e8re ind\u00e9pendante.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilit\u00e9 :<\/strong> Cr\u00e9ation de mod\u00e8les data flexibles permettant aux utilisateurs d'explorer data de diff\u00e9rentes mani\u00e8res.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Agilit\u00e9 :<\/strong> R\u00e9ponse plus rapide aux besoins de l'entreprise car les utilisateurs peuvent effectuer leurs propres analyses.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
L'autonomisation :<\/strong> Les utilisateurs professionnels sont habilit\u00e9s \u00e0 prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quand envisager la BI en libre-service ?<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin d'effectuer leur propre analyse data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de r\u00e9pondre plus rapidement aux besoins de l'entreprise.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin de mod\u00e8les data flexibles pour explorer data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation souhaite donner aux utilisateurs professionnels les moyens de prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
La BI augment\u00e9e : la prochaine \u00e9tape de l'intelligence \u00e9conomique<\/h2><\/div>BI augment\u00e9e fait passer l'intelligence \u00e9conomique au niveau sup\u00e9rieur en ajoutant l'IA \u00e0 votre analyse data<\/strong>. Alors que la BI traditionnelle vous donne reports et que la BI en libre-service permet aux \u00e9quipes de cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord, la BI augment\u00e9e aide \u00e0 pr\u00e9dire les tendances et r\u00e9pond aux questions en langage clair. C'est comme si vous passiez d'une carte \u00e0 un GPS avec des pr\u00e9visions de trafic.<\/p>\nCette approche avanc\u00e9e n'est pas un point de d\u00e9part - elle fonctionne mieux lorsqu'elle s'appuie sur des syst\u00e8mes de BI bien \u00e9tablis.<\/strong> Les entreprises devraient d'abord ma\u00eetriser les rapports de base et les analyses en libre-service avant d'ajouter ces capacit\u00e9s aliment\u00e9es par l'IA.<\/p>\nParce que la BI augment\u00e9e offre des avantages qui changent la donne pour les entreprises pr\u00eates \u00e0 franchir le pas, nous l'examinerons en d\u00e9tail dans notre prochain article<\/strong>. Nous parlerons de ce qui est d\u00e9j\u00e0 disponible et des tendances de demain.<\/p>\n<\/div>Quelles sont alors les prochaines \u00e9tapes ?<\/h2><\/div>Commencez modestement !<\/strong> Si la v\u00e9ritable valeur de la BI r\u00e9side dans l'int\u00e9gration de data provenant de multiples domaines, il est essentiel de commencer par un ensemble limit\u00e9, mais structur\u00e9, de data pour passer \u00e0 l'\u00e9chelle sup\u00e9rieure. G\u00e9n\u00e9rer rapidement des r\u00e9sultats tangibles permet d'instaurer la confiance et l'engagement.<\/p>\nInt\u00e9grer les approches.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI et Augmented BI ne s'excluent pas mutuellement. Ensemble, elles cr\u00e9ent un \u00e9cosyst\u00e8me solide : gouvernance centralis\u00e9e, autonomie de l'utilisateur et perspectives avanc\u00e9es automatis\u00e9es. L'int\u00e9gration de ces strat\u00e9gies maximise l'impact de la BI.<\/p>\n
Data Directeur conseil \u00e0 Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Hugo-Carl.jpg\")
Hugo Carl<\/h3><\/div>Data Engineering Manager \u00e0 Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Les d\u00e9fis de la surcharge de Data<\/h2><\/div>Vous sortez d'une r\u00e9union o\u00f9 il a \u00e9t\u00e9 question de quel \u00e9tait le bon num\u00e9ro<\/strong>, au lieu de d\u00e9battre des meilleurs moyens d'assurer la r\u00e9ussite de l'entreprise ? Si vous avez r\u00e9pondu \u201cnon\u201d, consid\u00e9rez-vous comme privil\u00e9gi\u00e9<\/strong>. La r\u00e9alit\u00e9 pour de nombreuses organisations, qu'elles soient petites ou grandes, est de perdre un temps pr\u00e9cieux \u00e0 essayer de d\u00e9terminer quelles sont les informations correctes<\/strong> pour \u00e9tayer les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Et lorsqu'il est n\u00e9cessaire d'approfondir l'analyse, par exemple pour obtenir des d\u00e9tails sur les ventes mensuelles, il faut encore trois jours d'analyse et deux jours de validation, ce qui finit par retarder les d\u00e9cisions cruciales.<\/p>\nDans ce contexte, il est impossible d'ignorer l'impact des outils d'intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative<\/strong>, Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte de la fa\u00e7on dont ces technologies transforment notre fa\u00e7on de travailler avec la technologie, Data, et la Business Intelligence (BI). Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte \u00e0 quel point ces technologies transforment notre fa\u00e7on 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 r\u00e9volutionner l'utilisation de data. Ils se positionnent comme faisant partie de ce que nous appelons la BI augment\u00e9e, qui promet de \u201cUtilisez le pouvoir de transformation de l'IA g\u00e9n\u00e9rative pour tirer le meilleur parti de votre data.\u201d<\/a>. La promesse est claire : \u00e9liminer les<\/strong> (et parfois fastidieux) de compr\u00e9hension de data, de mod\u00e9lisation, de recherche sur les utilisateurs, de conception de rapports, etc. Il semble que tous les probl\u00e8mes soient r\u00e9solus, n'est-ce pas ?<\/p>\nMais est-ce vraiment le cas ? La r\u00e9ponse d\u00e9pend du niveau de maturit\u00e9 de votre organisation en mati\u00e8re de BI. <\/strong>Si votre entreprise dispose d'un secteur BI solide et structur\u00e9, capable de fournir de la valeur de mani\u00e8re pr\u00e9cise et coh\u00e9rente, mais qu'elle peine \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 la demande croissante des parties prenantes, vous \u00eates au moment id\u00e9al pour mettre en \u0153uvre des outils d'IA avanc\u00e9s. D'autre part, Si votre organisation est toujours confront\u00e9e \u00e0 des cloisonnements entre les diff\u00e9rents domaines, \u00e0 des ICP incoh\u00e9rents et divergents et \u00e0 une mod\u00e9lisation faible (ou inexistante), il est peut-\u00eatre n\u00e9cessaire de prendre un peu de recul.<\/strong> Avant d'adopter des solutions de BI augment\u00e9e, il est essentiel de comprendre comment fonctionnent les domaines et les projets de BI robuste et comment votre entreprise peut se pr\u00e9parer \u00e0 cette transformation.<\/p>\nComprenons quelques d\u00e9finitions.<\/p>\n<\/div>
Qu'est-ce que la veille strat\u00e9gique ?<\/h2><\/div>Intelligence \u00e9conomique (BI)<\/strong> est un ensemble de strat\u00e9gies<\/strong>, technologies<\/strong>, et pratiques<\/strong> qui permettent aux entreprises de collecter, analyser<\/strong>, et transformer data en informations utiles \u00e0 la prise de d\u00e9cision<\/strong>. Le concept de BI englobe diff\u00e9rents outils et techniques, tels que Analyse data<\/strong>, La visualisation, data, la d\u00e9finition des indicateurs cl\u00e9s de performance, data governance, et bien d'autres encore, aident les organisations \u00e0 de mieux comprendre leurs performances et d'identifier les possibilit\u00e9s d'am\u00e9lioration.<\/strong><\/p>\nLa d\u00e9mocratisation des outils de BI appara\u00eet comme une tendance transformatrice, permettant aux professionnels de l'entreprise de effectuer l'analyse data de mani\u00e8re ind\u00e9pendante<\/strong>. Un environnement BI bien consolid\u00e9 permet aux organisations non seulement de comprendre l'historique data mais aussi de pr\u00e9voir tendances<\/strong> et les modes de consommation<\/strong>, La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication au sein des organisations. La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication organisationnelle.<\/p>\nOrganisations \u00e0 diff\u00e9rents stades de maturit\u00e9 de data n\u00e9cessitent des approches diff\u00e9rentes pour la mise en \u0153uvre de la BI<\/strong>. Des approches ax\u00e9es sur la cr\u00e9ation de lacs et d'entrep\u00f4ts Data aux approches visant \u00e0 am\u00e9liorer la d\u00e9mocratisation de data dans l'ensemble de l'entreprise et \u00e0 automatiser l'analyse et la compr\u00e9hension de data pour les cadres de l'entreprise.<\/p>\nPour qu'une organisation dispose d'un un espace BI peu fonctionnel et robuste<\/strong>, Il est donc n\u00e9cessaire de rappeler quelques points essentiels :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Infrastructure technique<\/strong>: Un data platform o\u00f9 l'ETL ou l'ELT est effectu\u00e9 (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform) : c'est l\u00e0 que le data provenant de tous les syst\u00e8mes utilis\u00e9s par l'entreprise est disponible pour \u00eatre consomm\u00e9 par les outils de reporting.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Les personnes<\/strong>: Data des professionnels form\u00e9s pour planifier et mettre en \u0153uvre les outils choisis par l'entreprise (par exemple, SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) et qui ont un minimum de connaissances m\u00e9tier et d'interface avec les domaines \u00e0 desservir, pour traduire les exigences et les besoins des utilisateurs en codes et reports.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Proc\u00e9dures :<\/strong> De la phase de compr\u00e9hension de l'activit\u00e9 (collecte des exigences pour le d\u00e9veloppement d'un produit data) au d\u00e9veloppement, aux essais, \u00e0 l'approbation des parties prenantes, au d\u00e9ploiement du produit et au suivi, il y a une s\u00e9rie d'\u00e9tapes \u00e0 suivre (et de domaines concern\u00e9s) pour fournir une solution efficace aux utilisateurs finaux.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Nous avons une compr\u00e9hension claire des fondements solides d'un secteur BI robuste dans une organisation. Quels sont les principaux types de projets d'am\u00e9lioration de la Business Intelligence qui peuvent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s dans une entreprise ?<\/strong> Nous pouvons les subdiviser en trois groupes principaux :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
BI Factory<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI en libre-service<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI augment\u00e9e<\/a> (\u00e0 couvrir dans un article d\u00e9di\u00e9)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Comprenons bien ces types de projets plus en d\u00e9tail<\/strong>.<\/p>\n<\/div>BI Factory : Structurer une \u00e9quipe centralis\u00e9e pour optimiser la Business Intelligence<\/h2><\/div>La mise en \u0153uvre d'une usine de BI implique la cr\u00e9ation d'une \u00e9quipe centralis\u00e9e et pluridisciplinaire charg\u00e9e 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'am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 et la qualit\u00e9 des analyses, en alignant tous les secteurs de l'entreprise autour d'une strat\u00e9gie data coh\u00e9rente.<\/p>\n
Cette \u00e9quipe centralis\u00e9e 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 diff\u00e9rentes \u00e9quipes. Le principal avantage de cette approche est qu'elle permet une utilisation plus efficace des ressources, en garantissant que les informations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es sont coh\u00e9rentes, qu'elles ont un fort impact et qu'elles soutiennent les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Cette approche favorise le partage d'informations class\u00e9es et standardis\u00e9es, en brisant les silos d'informations et en garantissant que tous les KPI sont bas\u00e9s sur un mod\u00e8le data bien con\u00e7u et robuste. L'information devient disponible dans toute l'entreprise et les discussions se concentrent sur les d\u00e9cisions commerciales plut\u00f4t que sur l'exactitude des chiffres.<\/p>\n<\/div>
<\/span><\/div>Cependant, la mise en \u0153uvre d'une usine de BI se heurte \u00e0 plusieurs difficult\u00e9s, telles que l'obtention du soutien des dirigeants, l'alignement des attentes des parties prenantes et les contraintes en mati\u00e8re de budget et de ressources. Pour garantir le succ\u00e8s de ce processus, il est essentiel de planifier soigneusement les phases de mise en \u0153uvre, notamment en d\u00e9finissant clairement les r\u00f4les et les responsabilit\u00e9s, en s\u00e9lectionnant les outils appropri\u00e9s et en \u00e9tablissant une gouvernance solide.<\/p>\n
\u00c0 long terme, une usine de BI efficace facilite la fourniture continue d'informations \u00e0 diff\u00e9rents secteurs de l'entreprise (augmentant ainsi le niveau des d\u00e9cisions data-driven), tout en maintenant le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 et l'agilit\u00e9 n\u00e9cessaires pour r\u00e9pondre aux demandes en constante \u00e9volution de l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
Caract\u00e9ristiques principales d'une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Normalisation :<\/strong> \u00c9laboration de reports et de tableaux de bord normalis\u00e9s afin de garantir la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations dans l'ensemble de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Efficacit\u00e9 :<\/strong> Centralisation des efforts de d\u00e9veloppement afin d'\u00e9viter les doubles emplois et d'assurer une utilisation efficace des ressources.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
La gouvernance :<\/strong> Mise en \u0153uvre de politiques data governance pour garantir la qualit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 data.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Scalabilit\u00e9<\/strong>: Cr\u00e9ation d'une infrastructure \u00e9volutive pour r\u00e9pondre aux besoins croissants de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quand envisager une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation doit assurer la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de centraliser les efforts de d\u00e9veloppement et d'\u00e9viter les doubles emplois.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation doit mettre en \u0153uvre des politiques data governance.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation a besoin d'une infrastructure \u00e9volutive pour soutenir la croissance.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Self-Service BI : Autonomie pour l'analyse commerciale avec des mod\u00e8les Data flexibles et une exploration sans code<\/h2><\/div>Votre entreprise dispose d\u00e9j\u00e0 d'un service de BI fonctionnel, qui produit des tableaux de bord de grande qualit\u00e9 destin\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rents d\u00e9partements. Le succ\u00e8s est tel que les demandes de personnalisation ne cessent d'affluer (\u201cpouvez-vous ajouter le filtre A et l'indicateur B ? C'est tr\u00e8s important\u201d), les questions (\u201cpourquoi ce chiffre ne correspond-il pas au rapport X ?\u201d), ainsi que les nouveaux projets. Vous devez \u00e9tendre l'impact de la culture data-driven que votre secteur BI a d\u00e9j\u00e0 contribu\u00e9 \u00e0 mettre en \u0153uvre. Comment y parvenir ? C'est l\u00e0 qu'intervient l'id\u00e9e d'une BI en libre-service (SSBI).<\/p>\n
Intelligence \u00e9conomique en libre-service est d\u00e9fini par Gartner<\/a> comme \u201cles utilisateurs finaux qui con\u00e7oivent et d\u00e9ploient leurs propres reports et analyses dans le cadre d'un portefeuille approuv\u00e9 et soutenu d'outils et d'architectures\u201d.\u201d<\/em> Gartner d\u00e9finit \u00e9galement<\/a> le terme similaire de Self-Service Analytics comme \u201c...une forme d'intelligence \u00e9conomique (BI) dans laquelle les professionnels sont autoris\u00e9s et encourag\u00e9s \u00e0 effectuer des requ\u00eates et \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des reports par eux-m\u00eames, avec un soutien informatique minime\u201d.\u201d<\/em> La d\u00e9finition est compl\u00e9t\u00e9e par \u201c...il se caract\u00e9rise g\u00e9n\u00e9ralement par des outils de BI faciles \u00e0 utiliser, dot\u00e9s de capacit\u00e9s analytiques de base et d'un mod\u00e8le data simplifi\u00e9 ou r\u00e9duit pour faciliter la compr\u00e9hension et l'acc\u00e8s direct \u00e0 data\u201d.\u201d<\/em><\/p>\nAlors que l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports, l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports. L'approche de la BI en libre-service consiste \u00e0 donner aux analystes commerciaux les moyens d'explorer la data par eux-m\u00eames.<\/strong>, Il s'agit de l'ultime moyen de briser les silos de data, puisque toutes les unit\u00e9s op\u00e9rationnelles auront acc\u00e8s \u00e0 l'ensemble des data et des indicateurs de performance cl\u00e9s (KPI), sans restriction de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9. Il s'agit l\u00e0 de l'ultime moyen de briser les silos data, puisque toutes les unit\u00e9s commerciales auront acc\u00e8s \u00e0 tous les data et \u00e0 tous les indicateurs cl\u00e9s de performance, sans restriction li\u00e9e \u00e0 des raisons de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\nL'objectif du SSBI est alors de cr\u00e9er une couche s\u00e9mantique robuste data et d'encourager les utilisateurs finaux \u00e0 cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord et analyses.<\/strong> Toutefois, l'octroi de cette libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur pose des probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la mani\u00e8re dont les utilisateurs interpr\u00e9teront les data fournies, \u00e0 la question de savoir s'ils n'acc\u00e9deront qu'aux informations auxquelles ils sont autoris\u00e9s et s'ils trouveront effectivement les informations n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien.<\/p>\n<\/div><\/span><\/div>En donnant autant de libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur final, on lui permet de m\u00e9langer des concepts incompatibles, de combiner des data non corr\u00e9l\u00e9es dans la m\u00eame analyse, de choisir un graphique inappropri\u00e9 pour raconter l'histoire qu'il recherche, de cr\u00e9er des reports presque identiques \u00e0 des reports existantes, ou tout simplement d'abandonner l'outil en raison de la complexit\u00e9 de son utilisation correcte. En outre, il est possible que des utilisateurs non pr\u00e9par\u00e9s g\u00e9n\u00e8rent de tr\u00e8s grandes requ\u00eates dans la base data, gelant ainsi le traitement pour tous ceux qui partagent le m\u00eame serveur.<\/p>\n
Les d\u00e9fis semblent nombreux, mais trois principes fondamentaux bien appliqu\u00e9s suffisent \u00e0 les r\u00e9soudre : Une couche s\u00e9mantique claire et robuste, Data Alphab\u00e9tisation des analystes et Data Gouvernance :<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Couche s\u00e9mantique :<\/strong> Une couche s\u00e9mantique bien mise en \u0153uvre met \u00e0 la disposition des analystes tous les indicateurs de performance cl\u00e9s n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien, avec des explications claires sur la signification de chacun d'entre eux, m\u00eame pour les personnes qui n'y sont pas habitu\u00e9es ou qui ne les ont jamais vus. Il est \u00e9galement important de cr\u00e9er des domaines s\u00e9mantiques, o\u00f9 seuls les concepts corr\u00e9l\u00e9s sont pr\u00e9sents, afin d'\u00e9viter les analyses qui m\u00e9langent des concepts incompatibles.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alphab\u00e9tisation :<\/strong> Pr\u00e9parer les utilisateurs \u00e0 travailler correctement avec data, en comprenant comment construire des analyses de mani\u00e8re structur\u00e9e et concluante. Et surtout, il s'assure que les utilisateurs sont suffisamment familiers et confiants pour garantir une utilisation quotidienne. Souvent, les analystes ont d\u00e9j\u00e0 acc\u00e8s \u00e0 des outils qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s avec et il suffit de savoir comment le faire correctement.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Gouvernance :<\/strong> La gouvernance a deux r\u00f4les principaux : Garantir l'int\u00e9grit\u00e9 de data et garantir la s\u00e9curit\u00e9 de data. Le secteur doit disposer de m\u00e9canismes permettant de suivre toutes les data utilis\u00e9es par les utilisateurs, ainsi que les nouvelles data provenant de syst\u00e8mes susceptibles d'\u00eatre utiles aux utilisateurs. Gr\u00e2ce \u00e0 cette visibilit\u00e9, la gouvernance peut garantir que cette data est mise \u00e0 jour correctement et que ses descriptions sont correctes et actualis\u00e9es.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>La mise en \u0153uvre d'une BI en libre-service est un excellent compl\u00e9ment \u00e0 une BI Factory, donnant aux d\u00e9partements la libert\u00e9 d'explorer data de la mani\u00e8re qu'ils jugent n\u00e9cessaire pour mieux diriger l'entreprise, tandis que l'\u00e9quipe centrale se concentre sur l'infrastructure et les reports plus robustes et plus complexes.<\/p>\n<\/div>
Caract\u00e9ristiques principales de la BI en libre-service :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
L'accessibilit\u00e9 :<\/strong> Mise \u00e0 disposition d'outils conviviaux permettant aux utilisateurs professionnels d'acc\u00e9der \u00e0 data et de l'analyser de mani\u00e8re ind\u00e9pendante.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilit\u00e9 :<\/strong> Cr\u00e9ation de mod\u00e8les data flexibles permettant aux utilisateurs d'explorer data de diff\u00e9rentes mani\u00e8res.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Agilit\u00e9 :<\/strong> R\u00e9ponse plus rapide aux besoins de l'entreprise car les utilisateurs peuvent effectuer leurs propres analyses.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
L'autonomisation :<\/strong> Les utilisateurs professionnels sont habilit\u00e9s \u00e0 prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quand envisager la BI en libre-service ?<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin d'effectuer leur propre analyse data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de r\u00e9pondre plus rapidement aux besoins de l'entreprise.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin de mod\u00e8les data flexibles pour explorer data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation souhaite donner aux utilisateurs professionnels les moyens de prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
La BI augment\u00e9e : la prochaine \u00e9tape de l'intelligence \u00e9conomique<\/h2><\/div>BI augment\u00e9e fait passer l'intelligence \u00e9conomique au niveau sup\u00e9rieur en ajoutant l'IA \u00e0 votre analyse data<\/strong>. Alors que la BI traditionnelle vous donne reports et que la BI en libre-service permet aux \u00e9quipes de cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord, la BI augment\u00e9e aide \u00e0 pr\u00e9dire les tendances et r\u00e9pond aux questions en langage clair. C'est comme si vous passiez d'une carte \u00e0 un GPS avec des pr\u00e9visions de trafic.<\/p>\nCette approche avanc\u00e9e n'est pas un point de d\u00e9part - elle fonctionne mieux lorsqu'elle s'appuie sur des syst\u00e8mes de BI bien \u00e9tablis.<\/strong> Les entreprises devraient d'abord ma\u00eetriser les rapports de base et les analyses en libre-service avant d'ajouter ces capacit\u00e9s aliment\u00e9es par l'IA.<\/p>\nParce que la BI augment\u00e9e offre des avantages qui changent la donne pour les entreprises pr\u00eates \u00e0 franchir le pas, nous l'examinerons en d\u00e9tail dans notre prochain article<\/strong>. Nous parlerons de ce qui est d\u00e9j\u00e0 disponible et des tendances de demain.<\/p>\n<\/div>Quelles sont alors les prochaines \u00e9tapes ?<\/h2><\/div>Commencez modestement !<\/strong> Si la v\u00e9ritable valeur de la BI r\u00e9side dans l'int\u00e9gration de data provenant de multiples domaines, il est essentiel de commencer par un ensemble limit\u00e9, mais structur\u00e9, de data pour passer \u00e0 l'\u00e9chelle sup\u00e9rieure. G\u00e9n\u00e9rer rapidement des r\u00e9sultats tangibles permet d'instaurer la confiance et l'engagement.<\/p>\nInt\u00e9grer les approches.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI et Augmented BI ne s'excluent pas mutuellement. Ensemble, elles cr\u00e9ent un \u00e9cosyst\u00e8me solide : gouvernance centralis\u00e9e, autonomie de l'utilisateur et perspectives avanc\u00e9es automatis\u00e9es. L'int\u00e9gration de ces strat\u00e9gies maximise l'impact de la BI.<\/p>\n
Data Engineering Manager \u00e0 Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Les d\u00e9fis de la surcharge de Data<\/h2><\/div>Vous sortez d'une r\u00e9union o\u00f9 il a \u00e9t\u00e9 question de quel \u00e9tait le bon num\u00e9ro<\/strong>, au lieu de d\u00e9battre des meilleurs moyens d'assurer la r\u00e9ussite de l'entreprise ? Si vous avez r\u00e9pondu \u201cnon\u201d, consid\u00e9rez-vous comme privil\u00e9gi\u00e9<\/strong>. La r\u00e9alit\u00e9 pour de nombreuses organisations, qu'elles soient petites ou grandes, est de perdre un temps pr\u00e9cieux \u00e0 essayer de d\u00e9terminer quelles sont les informations correctes<\/strong> pour \u00e9tayer les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Et lorsqu'il est n\u00e9cessaire d'approfondir l'analyse, par exemple pour obtenir des d\u00e9tails sur les ventes mensuelles, il faut encore trois jours d'analyse et deux jours de validation, ce qui finit par retarder les d\u00e9cisions cruciales.<\/p>\nDans ce contexte, il est impossible d'ignorer l'impact des outils d'intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative<\/strong>, Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte de la fa\u00e7on dont ces technologies transforment notre fa\u00e7on de travailler avec la technologie, Data, et la Business Intelligence (BI). Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte \u00e0 quel point ces technologies transforment notre fa\u00e7on 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 r\u00e9volutionner l'utilisation de data. Ils se positionnent comme faisant partie de ce que nous appelons la BI augment\u00e9e, qui promet de \u201cUtilisez le pouvoir de transformation de l'IA g\u00e9n\u00e9rative pour tirer le meilleur parti de votre data.\u201d<\/a>. La promesse est claire : \u00e9liminer les<\/strong> (et parfois fastidieux) de compr\u00e9hension de data, de mod\u00e9lisation, de recherche sur les utilisateurs, de conception de rapports, etc. Il semble que tous les probl\u00e8mes soient r\u00e9solus, n'est-ce pas ?<\/p>\nMais est-ce vraiment le cas ? La r\u00e9ponse d\u00e9pend du niveau de maturit\u00e9 de votre organisation en mati\u00e8re de BI. <\/strong>Si votre entreprise dispose d'un secteur BI solide et structur\u00e9, capable de fournir de la valeur de mani\u00e8re pr\u00e9cise et coh\u00e9rente, mais qu'elle peine \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 la demande croissante des parties prenantes, vous \u00eates au moment id\u00e9al pour mettre en \u0153uvre des outils d'IA avanc\u00e9s. D'autre part, Si votre organisation est toujours confront\u00e9e \u00e0 des cloisonnements entre les diff\u00e9rents domaines, \u00e0 des ICP incoh\u00e9rents et divergents et \u00e0 une mod\u00e9lisation faible (ou inexistante), il est peut-\u00eatre n\u00e9cessaire de prendre un peu de recul.<\/strong> Avant d'adopter des solutions de BI augment\u00e9e, il est essentiel de comprendre comment fonctionnent les domaines et les projets de BI robuste et comment votre entreprise peut se pr\u00e9parer \u00e0 cette transformation.<\/p>\nComprenons quelques d\u00e9finitions.<\/p>\n<\/div>
Qu'est-ce que la veille strat\u00e9gique ?<\/h2><\/div>Intelligence \u00e9conomique (BI)<\/strong> est un ensemble de strat\u00e9gies<\/strong>, technologies<\/strong>, et pratiques<\/strong> qui permettent aux entreprises de collecter, analyser<\/strong>, et transformer data en informations utiles \u00e0 la prise de d\u00e9cision<\/strong>. Le concept de BI englobe diff\u00e9rents outils et techniques, tels que Analyse data<\/strong>, La visualisation, data, la d\u00e9finition des indicateurs cl\u00e9s de performance, data governance, et bien d'autres encore, aident les organisations \u00e0 de mieux comprendre leurs performances et d'identifier les possibilit\u00e9s d'am\u00e9lioration.<\/strong><\/p>\nLa d\u00e9mocratisation des outils de BI appara\u00eet comme une tendance transformatrice, permettant aux professionnels de l'entreprise de effectuer l'analyse data de mani\u00e8re ind\u00e9pendante<\/strong>. Un environnement BI bien consolid\u00e9 permet aux organisations non seulement de comprendre l'historique data mais aussi de pr\u00e9voir tendances<\/strong> et les modes de consommation<\/strong>, La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication au sein des organisations. La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication organisationnelle.<\/p>\nOrganisations \u00e0 diff\u00e9rents stades de maturit\u00e9 de data n\u00e9cessitent des approches diff\u00e9rentes pour la mise en \u0153uvre de la BI<\/strong>. Des approches ax\u00e9es sur la cr\u00e9ation de lacs et d'entrep\u00f4ts Data aux approches visant \u00e0 am\u00e9liorer la d\u00e9mocratisation de data dans l'ensemble de l'entreprise et \u00e0 automatiser l'analyse et la compr\u00e9hension de data pour les cadres de l'entreprise.<\/p>\nPour qu'une organisation dispose d'un un espace BI peu fonctionnel et robuste<\/strong>, Il est donc n\u00e9cessaire de rappeler quelques points essentiels :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Infrastructure technique<\/strong>: Un data platform o\u00f9 l'ETL ou l'ELT est effectu\u00e9 (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform) : c'est l\u00e0 que le data provenant de tous les syst\u00e8mes utilis\u00e9s par l'entreprise est disponible pour \u00eatre consomm\u00e9 par les outils de reporting.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Les personnes<\/strong>: Data des professionnels form\u00e9s pour planifier et mettre en \u0153uvre les outils choisis par l'entreprise (par exemple, SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) et qui ont un minimum de connaissances m\u00e9tier et d'interface avec les domaines \u00e0 desservir, pour traduire les exigences et les besoins des utilisateurs en codes et reports.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Proc\u00e9dures :<\/strong> De la phase de compr\u00e9hension de l'activit\u00e9 (collecte des exigences pour le d\u00e9veloppement d'un produit data) au d\u00e9veloppement, aux essais, \u00e0 l'approbation des parties prenantes, au d\u00e9ploiement du produit et au suivi, il y a une s\u00e9rie d'\u00e9tapes \u00e0 suivre (et de domaines concern\u00e9s) pour fournir une solution efficace aux utilisateurs finaux.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Nous avons une compr\u00e9hension claire des fondements solides d'un secteur BI robuste dans une organisation. Quels sont les principaux types de projets d'am\u00e9lioration de la Business Intelligence qui peuvent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s dans une entreprise ?<\/strong> Nous pouvons les subdiviser en trois groupes principaux :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
BI Factory<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI en libre-service<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
BI augment\u00e9e<\/a> (\u00e0 couvrir dans un article d\u00e9di\u00e9)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Comprenons bien ces types de projets plus en d\u00e9tail<\/strong>.<\/p>\n<\/div>BI Factory : Structurer une \u00e9quipe centralis\u00e9e pour optimiser la Business Intelligence<\/h2><\/div>La mise en \u0153uvre d'une usine de BI implique la cr\u00e9ation d'une \u00e9quipe centralis\u00e9e et pluridisciplinaire charg\u00e9e 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'am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 et la qualit\u00e9 des analyses, en alignant tous les secteurs de l'entreprise autour d'une strat\u00e9gie data coh\u00e9rente.<\/p>\n
Cette \u00e9quipe centralis\u00e9e 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 diff\u00e9rentes \u00e9quipes. Le principal avantage de cette approche est qu'elle permet une utilisation plus efficace des ressources, en garantissant que les informations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es sont coh\u00e9rentes, qu'elles ont un fort impact et qu'elles soutiennent les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Cette approche favorise le partage d'informations class\u00e9es et standardis\u00e9es, en brisant les silos d'informations et en garantissant que tous les KPI sont bas\u00e9s sur un mod\u00e8le data bien con\u00e7u et robuste. L'information devient disponible dans toute l'entreprise et les discussions se concentrent sur les d\u00e9cisions commerciales plut\u00f4t que sur l'exactitude des chiffres.<\/p>\n<\/div>
<\/span><\/div>Cependant, la mise en \u0153uvre d'une usine de BI se heurte \u00e0 plusieurs difficult\u00e9s, telles que l'obtention du soutien des dirigeants, l'alignement des attentes des parties prenantes et les contraintes en mati\u00e8re de budget et de ressources. Pour garantir le succ\u00e8s de ce processus, il est essentiel de planifier soigneusement les phases de mise en \u0153uvre, notamment en d\u00e9finissant clairement les r\u00f4les et les responsabilit\u00e9s, en s\u00e9lectionnant les outils appropri\u00e9s et en \u00e9tablissant une gouvernance solide.<\/p>\n
\u00c0 long terme, une usine de BI efficace facilite la fourniture continue d'informations \u00e0 diff\u00e9rents secteurs de l'entreprise (augmentant ainsi le niveau des d\u00e9cisions data-driven), tout en maintenant le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 et l'agilit\u00e9 n\u00e9cessaires pour r\u00e9pondre aux demandes en constante \u00e9volution de l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
Caract\u00e9ristiques principales d'une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Normalisation :<\/strong> \u00c9laboration de reports et de tableaux de bord normalis\u00e9s afin de garantir la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations dans l'ensemble de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Efficacit\u00e9 :<\/strong> Centralisation des efforts de d\u00e9veloppement afin d'\u00e9viter les doubles emplois et d'assurer une utilisation efficace des ressources.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
La gouvernance :<\/strong> Mise en \u0153uvre de politiques data governance pour garantir la qualit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 data.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Scalabilit\u00e9<\/strong>: Cr\u00e9ation d'une infrastructure \u00e9volutive pour r\u00e9pondre aux besoins croissants de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quand envisager une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation doit assurer la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de centraliser les efforts de d\u00e9veloppement et d'\u00e9viter les doubles emplois.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation doit mettre en \u0153uvre des politiques data governance.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation a besoin d'une infrastructure \u00e9volutive pour soutenir la croissance.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Self-Service BI : Autonomie pour l'analyse commerciale avec des mod\u00e8les Data flexibles et une exploration sans code<\/h2><\/div>Votre entreprise dispose d\u00e9j\u00e0 d'un service de BI fonctionnel, qui produit des tableaux de bord de grande qualit\u00e9 destin\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rents d\u00e9partements. Le succ\u00e8s est tel que les demandes de personnalisation ne cessent d'affluer (\u201cpouvez-vous ajouter le filtre A et l'indicateur B ? C'est tr\u00e8s important\u201d), les questions (\u201cpourquoi ce chiffre ne correspond-il pas au rapport X ?\u201d), ainsi que les nouveaux projets. Vous devez \u00e9tendre l'impact de la culture data-driven que votre secteur BI a d\u00e9j\u00e0 contribu\u00e9 \u00e0 mettre en \u0153uvre. Comment y parvenir ? C'est l\u00e0 qu'intervient l'id\u00e9e d'une BI en libre-service (SSBI).<\/p>\n
Intelligence \u00e9conomique en libre-service est d\u00e9fini par Gartner<\/a> comme \u201cles utilisateurs finaux qui con\u00e7oivent et d\u00e9ploient leurs propres reports et analyses dans le cadre d'un portefeuille approuv\u00e9 et soutenu d'outils et d'architectures\u201d.\u201d<\/em> Gartner d\u00e9finit \u00e9galement<\/a> le terme similaire de Self-Service Analytics comme \u201c...une forme d'intelligence \u00e9conomique (BI) dans laquelle les professionnels sont autoris\u00e9s et encourag\u00e9s \u00e0 effectuer des requ\u00eates et \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des reports par eux-m\u00eames, avec un soutien informatique minime\u201d.\u201d<\/em> La d\u00e9finition est compl\u00e9t\u00e9e par \u201c...il se caract\u00e9rise g\u00e9n\u00e9ralement par des outils de BI faciles \u00e0 utiliser, dot\u00e9s de capacit\u00e9s analytiques de base et d'un mod\u00e8le data simplifi\u00e9 ou r\u00e9duit pour faciliter la compr\u00e9hension et l'acc\u00e8s direct \u00e0 data\u201d.\u201d<\/em><\/p>\nAlors que l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports, l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports. L'approche de la BI en libre-service consiste \u00e0 donner aux analystes commerciaux les moyens d'explorer la data par eux-m\u00eames.<\/strong>, Il s'agit de l'ultime moyen de briser les silos de data, puisque toutes les unit\u00e9s op\u00e9rationnelles auront acc\u00e8s \u00e0 l'ensemble des data et des indicateurs de performance cl\u00e9s (KPI), sans restriction de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9. Il s'agit l\u00e0 de l'ultime moyen de briser les silos data, puisque toutes les unit\u00e9s commerciales auront acc\u00e8s \u00e0 tous les data et \u00e0 tous les indicateurs cl\u00e9s de performance, sans restriction li\u00e9e \u00e0 des raisons de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\nL'objectif du SSBI est alors de cr\u00e9er une couche s\u00e9mantique robuste data et d'encourager les utilisateurs finaux \u00e0 cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord et analyses.<\/strong> Toutefois, l'octroi de cette libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur pose des probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la mani\u00e8re dont les utilisateurs interpr\u00e9teront les data fournies, \u00e0 la question de savoir s'ils n'acc\u00e9deront qu'aux informations auxquelles ils sont autoris\u00e9s et s'ils trouveront effectivement les informations n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien.<\/p>\n<\/div><\/span><\/div>En donnant autant de libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur final, on lui permet de m\u00e9langer des concepts incompatibles, de combiner des data non corr\u00e9l\u00e9es dans la m\u00eame analyse, de choisir un graphique inappropri\u00e9 pour raconter l'histoire qu'il recherche, de cr\u00e9er des reports presque identiques \u00e0 des reports existantes, ou tout simplement d'abandonner l'outil en raison de la complexit\u00e9 de son utilisation correcte. En outre, il est possible que des utilisateurs non pr\u00e9par\u00e9s g\u00e9n\u00e8rent de tr\u00e8s grandes requ\u00eates dans la base data, gelant ainsi le traitement pour tous ceux qui partagent le m\u00eame serveur.<\/p>\n
Les d\u00e9fis semblent nombreux, mais trois principes fondamentaux bien appliqu\u00e9s suffisent \u00e0 les r\u00e9soudre : Une couche s\u00e9mantique claire et robuste, Data Alphab\u00e9tisation des analystes et Data Gouvernance :<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Couche s\u00e9mantique :<\/strong> Une couche s\u00e9mantique bien mise en \u0153uvre met \u00e0 la disposition des analystes tous les indicateurs de performance cl\u00e9s n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien, avec des explications claires sur la signification de chacun d'entre eux, m\u00eame pour les personnes qui n'y sont pas habitu\u00e9es ou qui ne les ont jamais vus. Il est \u00e9galement important de cr\u00e9er des domaines s\u00e9mantiques, o\u00f9 seuls les concepts corr\u00e9l\u00e9s sont pr\u00e9sents, afin d'\u00e9viter les analyses qui m\u00e9langent des concepts incompatibles.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alphab\u00e9tisation :<\/strong> Pr\u00e9parer les utilisateurs \u00e0 travailler correctement avec data, en comprenant comment construire des analyses de mani\u00e8re structur\u00e9e et concluante. Et surtout, il s'assure que les utilisateurs sont suffisamment familiers et confiants pour garantir une utilisation quotidienne. Souvent, les analystes ont d\u00e9j\u00e0 acc\u00e8s \u00e0 des outils qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s avec et il suffit de savoir comment le faire correctement.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Gouvernance :<\/strong> La gouvernance a deux r\u00f4les principaux : Garantir l'int\u00e9grit\u00e9 de data et garantir la s\u00e9curit\u00e9 de data. Le secteur doit disposer de m\u00e9canismes permettant de suivre toutes les data utilis\u00e9es par les utilisateurs, ainsi que les nouvelles data provenant de syst\u00e8mes susceptibles d'\u00eatre utiles aux utilisateurs. Gr\u00e2ce \u00e0 cette visibilit\u00e9, la gouvernance peut garantir que cette data est mise \u00e0 jour correctement et que ses descriptions sont correctes et actualis\u00e9es.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>La mise en \u0153uvre d'une BI en libre-service est un excellent compl\u00e9ment \u00e0 une BI Factory, donnant aux d\u00e9partements la libert\u00e9 d'explorer data de la mani\u00e8re qu'ils jugent n\u00e9cessaire pour mieux diriger l'entreprise, tandis que l'\u00e9quipe centrale se concentre sur l'infrastructure et les reports plus robustes et plus complexes.<\/p>\n<\/div>
Caract\u00e9ristiques principales de la BI en libre-service :<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
L'accessibilit\u00e9 :<\/strong> Mise \u00e0 disposition d'outils conviviaux permettant aux utilisateurs professionnels d'acc\u00e9der \u00e0 data et de l'analyser de mani\u00e8re ind\u00e9pendante.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilit\u00e9 :<\/strong> Cr\u00e9ation de mod\u00e8les data flexibles permettant aux utilisateurs d'explorer data de diff\u00e9rentes mani\u00e8res.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Agilit\u00e9 :<\/strong> R\u00e9ponse plus rapide aux besoins de l'entreprise car les utilisateurs peuvent effectuer leurs propres analyses.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
L'autonomisation :<\/strong> Les utilisateurs professionnels sont habilit\u00e9s \u00e0 prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Quand envisager la BI en libre-service ?<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin d'effectuer leur propre analyse data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de r\u00e9pondre plus rapidement aux besoins de l'entreprise.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin de mod\u00e8les data flexibles pour explorer data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Lorsque l'organisation souhaite donner aux utilisateurs professionnels les moyens de prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
La BI augment\u00e9e : la prochaine \u00e9tape de l'intelligence \u00e9conomique<\/h2><\/div>BI augment\u00e9e fait passer l'intelligence \u00e9conomique au niveau sup\u00e9rieur en ajoutant l'IA \u00e0 votre analyse data<\/strong>. Alors que la BI traditionnelle vous donne reports et que la BI en libre-service permet aux \u00e9quipes de cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord, la BI augment\u00e9e aide \u00e0 pr\u00e9dire les tendances et r\u00e9pond aux questions en langage clair. C'est comme si vous passiez d'une carte \u00e0 un GPS avec des pr\u00e9visions de trafic.<\/p>\nCette approche avanc\u00e9e n'est pas un point de d\u00e9part - elle fonctionne mieux lorsqu'elle s'appuie sur des syst\u00e8mes de BI bien \u00e9tablis.<\/strong> Les entreprises devraient d'abord ma\u00eetriser les rapports de base et les analyses en libre-service avant d'ajouter ces capacit\u00e9s aliment\u00e9es par l'IA.<\/p>\nParce que la BI augment\u00e9e offre des avantages qui changent la donne pour les entreprises pr\u00eates \u00e0 franchir le pas, nous l'examinerons en d\u00e9tail dans notre prochain article<\/strong>. Nous parlerons de ce qui est d\u00e9j\u00e0 disponible et des tendances de demain.<\/p>\n<\/div>Quelles sont alors les prochaines \u00e9tapes ?<\/h2><\/div>Commencez modestement !<\/strong> Si la v\u00e9ritable valeur de la BI r\u00e9side dans l'int\u00e9gration de data provenant de multiples domaines, il est essentiel de commencer par un ensemble limit\u00e9, mais structur\u00e9, de data pour passer \u00e0 l'\u00e9chelle sup\u00e9rieure. G\u00e9n\u00e9rer rapidement des r\u00e9sultats tangibles permet d'instaurer la confiance et l'engagement.<\/p>\nInt\u00e9grer les approches.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI et Augmented BI ne s'excluent pas mutuellement. Ensemble, elles cr\u00e9ent un \u00e9cosyst\u00e8me solide : gouvernance centralis\u00e9e, autonomie de l'utilisateur et perspectives avanc\u00e9es automatis\u00e9es. L'int\u00e9gration de ces strat\u00e9gies maximise l'impact de la BI.<\/p>\n
Vous sortez d'une r\u00e9union o\u00f9 il a \u00e9t\u00e9 question de quel \u00e9tait le bon num\u00e9ro<\/strong>, au lieu de d\u00e9battre des meilleurs moyens d'assurer la r\u00e9ussite de l'entreprise ? Si vous avez r\u00e9pondu \u201cnon\u201d, consid\u00e9rez-vous comme privil\u00e9gi\u00e9<\/strong>. La r\u00e9alit\u00e9 pour de nombreuses organisations, qu'elles soient petites ou grandes, est de perdre un temps pr\u00e9cieux \u00e0 essayer de d\u00e9terminer quelles sont les informations correctes<\/strong> pour \u00e9tayer les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Et lorsqu'il est n\u00e9cessaire d'approfondir l'analyse, par exemple pour obtenir des d\u00e9tails sur les ventes mensuelles, il faut encore trois jours d'analyse et deux jours de validation, ce qui finit par retarder les d\u00e9cisions cruciales.<\/p>\n Dans ce contexte, il est impossible d'ignorer l'impact des outils d'intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative<\/strong>, Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte de la fa\u00e7on dont ces technologies transforment notre fa\u00e7on de travailler avec la technologie, Data, et la Business Intelligence (BI). Vous suivez certainement l'actualit\u00e9 du march\u00e9 et vous vous rendez compte \u00e0 quel point ces technologies transforment notre fa\u00e7on 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 r\u00e9volutionner l'utilisation de data. Ils se positionnent comme faisant partie de ce que nous appelons la BI augment\u00e9e, qui promet de \u201cUtilisez le pouvoir de transformation de l'IA g\u00e9n\u00e9rative pour tirer le meilleur parti de votre data.\u201d<\/a>. La promesse est claire : \u00e9liminer les<\/strong> (et parfois fastidieux) de compr\u00e9hension de data, de mod\u00e9lisation, de recherche sur les utilisateurs, de conception de rapports, etc. Il semble que tous les probl\u00e8mes soient r\u00e9solus, n'est-ce pas ?<\/p>\n Mais est-ce vraiment le cas ? La r\u00e9ponse d\u00e9pend du niveau de maturit\u00e9 de votre organisation en mati\u00e8re de BI. <\/strong>Si votre entreprise dispose d'un secteur BI solide et structur\u00e9, capable de fournir de la valeur de mani\u00e8re pr\u00e9cise et coh\u00e9rente, mais qu'elle peine \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 la demande croissante des parties prenantes, vous \u00eates au moment id\u00e9al pour mettre en \u0153uvre des outils d'IA avanc\u00e9s. D'autre part, Si votre organisation est toujours confront\u00e9e \u00e0 des cloisonnements entre les diff\u00e9rents domaines, \u00e0 des ICP incoh\u00e9rents et divergents et \u00e0 une mod\u00e9lisation faible (ou inexistante), il est peut-\u00eatre n\u00e9cessaire de prendre un peu de recul.<\/strong> Avant d'adopter des solutions de BI augment\u00e9e, il est essentiel de comprendre comment fonctionnent les domaines et les projets de BI robuste et comment votre entreprise peut se pr\u00e9parer \u00e0 cette transformation.<\/p>\n Comprenons quelques d\u00e9finitions.<\/p>\n<\/div> Intelligence \u00e9conomique (BI)<\/strong> est un ensemble de strat\u00e9gies<\/strong>, technologies<\/strong>, et pratiques<\/strong> qui permettent aux entreprises de collecter, analyser<\/strong>, et transformer data en informations utiles \u00e0 la prise de d\u00e9cision<\/strong>. Le concept de BI englobe diff\u00e9rents outils et techniques, tels que Analyse data<\/strong>, La visualisation, data, la d\u00e9finition des indicateurs cl\u00e9s de performance, data governance, et bien d'autres encore, aident les organisations \u00e0 de mieux comprendre leurs performances et d'identifier les possibilit\u00e9s d'am\u00e9lioration.<\/strong><\/p>\n La d\u00e9mocratisation des outils de BI appara\u00eet comme une tendance transformatrice, permettant aux professionnels de l'entreprise de effectuer l'analyse data de mani\u00e8re ind\u00e9pendante<\/strong>. Un environnement BI bien consolid\u00e9 permet aux organisations non seulement de comprendre l'historique data mais aussi de pr\u00e9voir tendances<\/strong> et les modes de consommation<\/strong>, La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication au sein des organisations. La visualisation Data est un pilier fondamental, offrant des interfaces interactives en temps r\u00e9el qui simplifient la compr\u00e9hension d'informations complexes et am\u00e9liorent la communication organisationnelle.<\/p>\n Organisations \u00e0 diff\u00e9rents stades de maturit\u00e9 de data n\u00e9cessitent des approches diff\u00e9rentes pour la mise en \u0153uvre de la BI<\/strong>. Des approches ax\u00e9es sur la cr\u00e9ation de lacs et d'entrep\u00f4ts Data aux approches visant \u00e0 am\u00e9liorer la d\u00e9mocratisation de data dans l'ensemble de l'entreprise et \u00e0 automatiser l'analyse et la compr\u00e9hension de data pour les cadres de l'entreprise.<\/p>\n Pour qu'une organisation dispose d'un un espace BI peu fonctionnel et robuste<\/strong>, Il est donc n\u00e9cessaire de rappeler quelques points essentiels :<\/p>\n<\/div> Infrastructure technique<\/strong>: Un data platform o\u00f9 l'ETL ou l'ELT est effectu\u00e9 (Extract, Transform, Load ou Extract, Load, Transform) : c'est l\u00e0 que le data provenant de tous les syst\u00e8mes utilis\u00e9s par l'entreprise est disponible pour \u00eatre consomm\u00e9 par les outils de reporting.<\/p>\n<\/div><\/li> Les personnes<\/strong>: Data des professionnels form\u00e9s pour planifier et mettre en \u0153uvre les outils choisis par l'entreprise (par exemple, SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python, etc.) et qui ont un minimum de connaissances m\u00e9tier et d'interface avec les domaines \u00e0 desservir, pour traduire les exigences et les besoins des utilisateurs en codes et reports.<\/p>\n<\/div><\/li> Proc\u00e9dures :<\/strong> De la phase de compr\u00e9hension de l'activit\u00e9 (collecte des exigences pour le d\u00e9veloppement d'un produit data) au d\u00e9veloppement, aux essais, \u00e0 l'approbation des parties prenantes, au d\u00e9ploiement du produit et au suivi, il y a une s\u00e9rie d'\u00e9tapes \u00e0 suivre (et de domaines concern\u00e9s) pour fournir une solution efficace aux utilisateurs finaux.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Nous avons une compr\u00e9hension claire des fondements solides d'un secteur BI robuste dans une organisation. Quels sont les principaux types de projets d'am\u00e9lioration de la Business Intelligence qui peuvent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s dans une entreprise ?<\/strong> Nous pouvons les subdiviser en trois groupes principaux :<\/p>\n<\/div> BI Factory<\/a><\/p>\n<\/div><\/li> BI en libre-service<\/a><\/p>\n<\/div><\/li> BI augment\u00e9e<\/a> (\u00e0 couvrir dans un article d\u00e9di\u00e9)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Comprenons bien ces types de projets plus en d\u00e9tail<\/strong>.<\/p>\n<\/div> La mise en \u0153uvre d'une usine de BI implique la cr\u00e9ation d'une \u00e9quipe centralis\u00e9e et pluridisciplinaire charg\u00e9e 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'am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 et la qualit\u00e9 des analyses, en alignant tous les secteurs de l'entreprise autour d'une strat\u00e9gie data coh\u00e9rente.<\/p>\n Cette \u00e9quipe centralis\u00e9e 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 diff\u00e9rentes \u00e9quipes. Le principal avantage de cette approche est qu'elle permet une utilisation plus efficace des ressources, en garantissant que les informations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es sont coh\u00e9rentes, qu'elles ont un fort impact et qu'elles soutiennent les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Cette approche favorise le partage d'informations class\u00e9es et standardis\u00e9es, en brisant les silos d'informations et en garantissant que tous les KPI sont bas\u00e9s sur un mod\u00e8le data bien con\u00e7u et robuste. L'information devient disponible dans toute l'entreprise et les discussions se concentrent sur les d\u00e9cisions commerciales plut\u00f4t que sur l'exactitude des chiffres.<\/p>\n<\/div> Cependant, la mise en \u0153uvre d'une usine de BI se heurte \u00e0 plusieurs difficult\u00e9s, telles que l'obtention du soutien des dirigeants, l'alignement des attentes des parties prenantes et les contraintes en mati\u00e8re de budget et de ressources. Pour garantir le succ\u00e8s de ce processus, il est essentiel de planifier soigneusement les phases de mise en \u0153uvre, notamment en d\u00e9finissant clairement les r\u00f4les et les responsabilit\u00e9s, en s\u00e9lectionnant les outils appropri\u00e9s et en \u00e9tablissant une gouvernance solide.<\/p>\n \u00c0 long terme, une usine de BI efficace facilite la fourniture continue d'informations \u00e0 diff\u00e9rents secteurs de l'entreprise (augmentant ainsi le niveau des d\u00e9cisions data-driven), tout en maintenant le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 et l'agilit\u00e9 n\u00e9cessaires pour r\u00e9pondre aux demandes en constante \u00e9volution de l'entreprise.<\/p>\n<\/div> Caract\u00e9ristiques principales d'une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div> Normalisation :<\/strong> \u00c9laboration de reports et de tableaux de bord normalis\u00e9s afin de garantir la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations dans l'ensemble de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li> Efficacit\u00e9 :<\/strong> Centralisation des efforts de d\u00e9veloppement afin d'\u00e9viter les doubles emplois et d'assurer une utilisation efficace des ressources.<\/p>\n<\/div><\/li> La gouvernance :<\/strong> Mise en \u0153uvre de politiques data governance pour garantir la qualit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 data.<\/p>\n<\/div><\/li> Scalabilit\u00e9<\/strong>: Cr\u00e9ation d'une infrastructure \u00e9volutive pour r\u00e9pondre aux besoins croissants de l'organisation.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Quand envisager une usine de BI :<\/strong><\/p>\n<\/div> Lorsque l'organisation doit assurer la coh\u00e9rence et l'exactitude des informations.<\/p>\n<\/div><\/li> Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de centraliser les efforts de d\u00e9veloppement et d'\u00e9viter les doubles emplois.<\/p>\n<\/div><\/li> Lorsque l'organisation doit mettre en \u0153uvre des politiques data governance.<\/p>\n<\/div><\/li> Lorsque l'organisation a besoin d'une infrastructure \u00e9volutive pour soutenir la croissance.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Votre entreprise dispose d\u00e9j\u00e0 d'un service de BI fonctionnel, qui produit des tableaux de bord de grande qualit\u00e9 destin\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rents d\u00e9partements. Le succ\u00e8s est tel que les demandes de personnalisation ne cessent d'affluer (\u201cpouvez-vous ajouter le filtre A et l'indicateur B ? C'est tr\u00e8s important\u201d), les questions (\u201cpourquoi ce chiffre ne correspond-il pas au rapport X ?\u201d), ainsi que les nouveaux projets. Vous devez \u00e9tendre l'impact de la culture data-driven que votre secteur BI a d\u00e9j\u00e0 contribu\u00e9 \u00e0 mettre en \u0153uvre. Comment y parvenir ? C'est l\u00e0 qu'intervient l'id\u00e9e d'une BI en libre-service (SSBI).<\/p>\n Intelligence \u00e9conomique en libre-service est d\u00e9fini par Gartner<\/a> comme \u201cles utilisateurs finaux qui con\u00e7oivent et d\u00e9ploient leurs propres reports et analyses dans le cadre d'un portefeuille approuv\u00e9 et soutenu d'outils et d'architectures\u201d.\u201d<\/em> Gartner d\u00e9finit \u00e9galement<\/a> le terme similaire de Self-Service Analytics comme \u201c...une forme d'intelligence \u00e9conomique (BI) dans laquelle les professionnels sont autoris\u00e9s et encourag\u00e9s \u00e0 effectuer des requ\u00eates et \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des reports par eux-m\u00eames, avec un soutien informatique minime\u201d.\u201d<\/em> La d\u00e9finition est compl\u00e9t\u00e9e par \u201c...il se caract\u00e9rise g\u00e9n\u00e9ralement par des outils de BI faciles \u00e0 utiliser, dot\u00e9s de capacit\u00e9s analytiques de base et d'un mod\u00e8le data simplifi\u00e9 ou r\u00e9duit pour faciliter la compr\u00e9hension et l'acc\u00e8s direct \u00e0 data\u201d.\u201d<\/em><\/p>\n Alors que l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports, l'approche de BI factory consiste \u00e0 fournir aux utilisateurs professionnels des analyses pr\u00eates \u00e0 l'emploi reports. L'approche de la BI en libre-service consiste \u00e0 donner aux analystes commerciaux les moyens d'explorer la data par eux-m\u00eames.<\/strong>, Il s'agit de l'ultime moyen de briser les silos de data, puisque toutes les unit\u00e9s op\u00e9rationnelles auront acc\u00e8s \u00e0 l'ensemble des data et des indicateurs de performance cl\u00e9s (KPI), sans restriction de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9. Il s'agit l\u00e0 de l'ultime moyen de briser les silos data, puisque toutes les unit\u00e9s commerciales auront acc\u00e8s \u00e0 tous les data et \u00e0 tous les indicateurs cl\u00e9s de performance, sans restriction li\u00e9e \u00e0 des raisons de confidentialit\u00e9 ou de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n L'objectif du SSBI est alors de cr\u00e9er une couche s\u00e9mantique robuste data et d'encourager les utilisateurs finaux \u00e0 cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord et analyses.<\/strong> Toutefois, l'octroi de cette libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur pose des probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la mani\u00e8re dont les utilisateurs interpr\u00e9teront les data fournies, \u00e0 la question de savoir s'ils n'acc\u00e9deront qu'aux informations auxquelles ils sont autoris\u00e9s et s'ils trouveront effectivement les informations n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien.<\/p>\n<\/div> En donnant autant de libert\u00e9 \u00e0 l'utilisateur final, on lui permet de m\u00e9langer des concepts incompatibles, de combiner des data non corr\u00e9l\u00e9es dans la m\u00eame analyse, de choisir un graphique inappropri\u00e9 pour raconter l'histoire qu'il recherche, de cr\u00e9er des reports presque identiques \u00e0 des reports existantes, ou tout simplement d'abandonner l'outil en raison de la complexit\u00e9 de son utilisation correcte. En outre, il est possible que des utilisateurs non pr\u00e9par\u00e9s g\u00e9n\u00e8rent de tr\u00e8s grandes requ\u00eates dans la base data, gelant ainsi le traitement pour tous ceux qui partagent le m\u00eame serveur.<\/p>\n Les d\u00e9fis semblent nombreux, mais trois principes fondamentaux bien appliqu\u00e9s suffisent \u00e0 les r\u00e9soudre : Une couche s\u00e9mantique claire et robuste, Data Alphab\u00e9tisation des analystes et Data Gouvernance :<\/p>\n<\/div> Couche s\u00e9mantique :<\/strong> Une couche s\u00e9mantique bien mise en \u0153uvre met \u00e0 la disposition des analystes tous les indicateurs de performance cl\u00e9s n\u00e9cessaires \u00e0 leur travail quotidien, avec des explications claires sur la signification de chacun d'entre eux, m\u00eame pour les personnes qui n'y sont pas habitu\u00e9es ou qui ne les ont jamais vus. Il est \u00e9galement important de cr\u00e9er des domaines s\u00e9mantiques, o\u00f9 seuls les concepts corr\u00e9l\u00e9s sont pr\u00e9sents, afin d'\u00e9viter les analyses qui m\u00e9langent des concepts incompatibles.<\/p>\n<\/div><\/li> Data Alphab\u00e9tisation :<\/strong> Pr\u00e9parer les utilisateurs \u00e0 travailler correctement avec data, en comprenant comment construire des analyses de mani\u00e8re structur\u00e9e et concluante. Et surtout, il s'assure que les utilisateurs sont suffisamment familiers et confiants pour garantir une utilisation quotidienne. Souvent, les analystes ont d\u00e9j\u00e0 acc\u00e8s \u00e0 des outils qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s avec et il suffit de savoir comment le faire correctement.<\/p>\n<\/div><\/li> Data Gouvernance :<\/strong> La gouvernance a deux r\u00f4les principaux : Garantir l'int\u00e9grit\u00e9 de data et garantir la s\u00e9curit\u00e9 de data. Le secteur doit disposer de m\u00e9canismes permettant de suivre toutes les data utilis\u00e9es par les utilisateurs, ainsi que les nouvelles data provenant de syst\u00e8mes susceptibles d'\u00eatre utiles aux utilisateurs. Gr\u00e2ce \u00e0 cette visibilit\u00e9, la gouvernance peut garantir que cette data est mise \u00e0 jour correctement et que ses descriptions sont correctes et actualis\u00e9es.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> La mise en \u0153uvre d'une BI en libre-service est un excellent compl\u00e9ment \u00e0 une BI Factory, donnant aux d\u00e9partements la libert\u00e9 d'explorer data de la mani\u00e8re qu'ils jugent n\u00e9cessaire pour mieux diriger l'entreprise, tandis que l'\u00e9quipe centrale se concentre sur l'infrastructure et les reports plus robustes et plus complexes.<\/p>\n<\/div> Caract\u00e9ristiques principales de la BI en libre-service :<\/strong><\/p>\n<\/div> L'accessibilit\u00e9 :<\/strong> Mise \u00e0 disposition d'outils conviviaux permettant aux utilisateurs professionnels d'acc\u00e9der \u00e0 data et de l'analyser de mani\u00e8re ind\u00e9pendante.<\/p>\n<\/div><\/li> Flexibilit\u00e9 :<\/strong> Cr\u00e9ation de mod\u00e8les data flexibles permettant aux utilisateurs d'explorer data de diff\u00e9rentes mani\u00e8res.<\/p>\n<\/div><\/li> Agilit\u00e9 :<\/strong> R\u00e9ponse plus rapide aux besoins de l'entreprise car les utilisateurs peuvent effectuer leurs propres analyses.<\/p>\n<\/div><\/li> L'autonomisation :<\/strong> Les utilisateurs professionnels sont habilit\u00e9s \u00e0 prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Quand envisager la BI en libre-service ?<\/strong><\/p>\n<\/div> Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin d'effectuer leur propre analyse data.<\/p>\n<\/div><\/li> Lorsqu'il est n\u00e9cessaire de r\u00e9pondre plus rapidement aux besoins de l'entreprise.<\/p>\n<\/div><\/li> Lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin de mod\u00e8les data flexibles pour explorer data.<\/p>\n<\/div><\/li> Lorsque l'organisation souhaite donner aux utilisateurs professionnels les moyens de prendre des d\u00e9cisions data-driven.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> BI augment\u00e9e fait passer l'intelligence \u00e9conomique au niveau sup\u00e9rieur en ajoutant l'IA \u00e0 votre analyse data<\/strong>. Alors que la BI traditionnelle vous donne reports et que la BI en libre-service permet aux \u00e9quipes de cr\u00e9er leurs propres tableaux de bord, la BI augment\u00e9e aide \u00e0 pr\u00e9dire les tendances et r\u00e9pond aux questions en langage clair. C'est comme si vous passiez d'une carte \u00e0 un GPS avec des pr\u00e9visions de trafic.<\/p>\n Cette approche avanc\u00e9e n'est pas un point de d\u00e9part - elle fonctionne mieux lorsqu'elle s'appuie sur des syst\u00e8mes de BI bien \u00e9tablis.<\/strong> Les entreprises devraient d'abord ma\u00eetriser les rapports de base et les analyses en libre-service avant d'ajouter ces capacit\u00e9s aliment\u00e9es par l'IA.<\/p>\n Parce que la BI augment\u00e9e offre des avantages qui changent la donne pour les entreprises pr\u00eates \u00e0 franchir le pas, nous l'examinerons en d\u00e9tail dans notre prochain article<\/strong>. Nous parlerons de ce qui est d\u00e9j\u00e0 disponible et des tendances de demain.<\/p>\n<\/div> Commencez modestement !<\/strong> Si la v\u00e9ritable valeur de la BI r\u00e9side dans l'int\u00e9gration de data provenant de multiples domaines, il est essentiel de commencer par un ensemble limit\u00e9, mais structur\u00e9, de data pour passer \u00e0 l'\u00e9chelle sup\u00e9rieure. G\u00e9n\u00e9rer rapidement des r\u00e9sultats tangibles permet d'instaurer la confiance et l'engagement.<\/p>\n Int\u00e9grer les approches.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI et Augmented BI ne s'excluent pas mutuellement. Ensemble, elles cr\u00e9ent un \u00e9cosyst\u00e8me solide : gouvernance centralis\u00e9e, autonomie de l'utilisateur et perspectives avanc\u00e9es automatis\u00e9es. L'int\u00e9gration de ces strat\u00e9gies maximise l'impact de la BI.<\/p>\nQu'est-ce que la veille strat\u00e9gique ?<\/h2><\/div>
BI Factory : Structurer une \u00e9quipe centralis\u00e9e pour optimiser la Business Intelligence<\/h2><\/div>
<\/span><\/div>Self-Service BI : Autonomie pour l'analyse commerciale avec des mod\u00e8les Data flexibles et une exploration sans code<\/h2><\/div>
<\/span><\/div>La BI augment\u00e9e : la prochaine \u00e9tape de l'intelligence \u00e9conomique<\/h2><\/div>
Quelles sont alors les prochaines \u00e9tapes ?<\/h2><\/div>