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[Product Talk] Aider les métiers à consommer les données : data marketplace ou data catalog ?

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Glossaire

Business Intelligence (BI)

Le terme Business Intelligence désigne l’ensemble des outils et méthodes qui permettent de mener une analyse approfondie des données, pour fournir une meilleure compréhension des opérations et soutenir une meilleure prise de décision.

Qu’est-ce que la Business Intelligence (BI) ?

La Business Intelligence consiste à utiliser la technologie pour collecter, analyser, transformer, puis partager les données d’une organisation via des rapports et des dashboards. L’objectif est de donner un aperçu plus approfondi des opérations actuelles et futures et de prendre de meilleures décisions opérationnelles et stratégiques afin d’améliorer les performances de l’entreprise.

De nombreux outils de Business Intelligence ont été développés pour soutenir le processus de veille et permettent ainsi de publier des données sous forme de rapports et de visualisations.

Business Intelligence : quelles étapes ?

La Business Intelligence couvre plusieurs aspect des données, notamment :

  • Collecter des données provenant de différentes sources dans l’organisation, (CRM, data lake, données non structurées, comme les e-mails)
  • Intégrer les données de différents systèmes, qui sont souvent dans des formats différents et doivent être intégrées, consolidées et nettoyées.
  • Stocker les données – les données sont alors traditionnellement stockées dans un référentiel de données unique (tel qu’un entrepôt de données ou un lac de données), ou pour les solutions départementales plus petites, un magasin de données.
  • Analyser des données en exécutant des requêtes pour trouver des modèles ou des réponses dans les données. Par exemple, l’analyse peut être utilisée pour afficher les ventes totales sur une certaine période pour une entreprise, ventilées par région et par produit.
  • Créer des rapports de données dans des formats utilisables par les chefs d’entreprise, par exemple via des rapports, des visualisations et des dashboards.

Comment s’organisent les équipes de Business Intelligence ?

Dans de nombreuses organisations, la Business Inteliigence relève de la responsabilité d’une équipe de veille économique spécifique. Traditionnellement, cela faisait partie de l’informatique, mais il peut désormais s’agir d’une unité distincte, relevant souvent du Chief Data Officer. On peut y retrouver divers types de profils tels que :

  • Responsable BI en charge du programme global et de la stratégie
  • Architecte BI chargé de la conception de l’architecture autour de la veille, des sources de données et des outils
  • Administrateur de systèmes de veille, responsable de s’assurer que les systèmes de veille fonctionnent efficacement et de résoudre tout problème technique
  • Analyste BI responsable de la création de rapports et de tableaux de bord pour les utilisateurs finaux.

Business Intelligence : quels sont les bénéfices ?

La Business Intelligence est essentielle pour aider les organisations à fonctionner plus efficacement, à répondre à des enjeux de compétitivité et aux besoins de leurs clients.

Fonder les décisions sur les données plutôt que sur l’intuition ou sur ce qui s’est passé dans le passé permet d’agir de manière plus précise et éclairée.

On peut citer plusieurs bénéfices :

  • Une prise de décision plus rapide et efficace grâce à l’accès aux informations en temps réel ou à des rapports historiques. Par exemple, les responsables peuvent voir quels produits se vendent le mieux, dans quelles régions, et hiérarchiser leur fabrication et leur approvisionnement.
  • Une meilleure planification stratégique, grâce à l’analyse de volumes de données plus importants. Les managers peuvent lancer des requêtes « what if? » qui prennent en compte des facteurs plus larges, tels que l’activité des concurrents ou les tendances macroéconomiques et modélisent des scénarios futurs. Des technologies telles que l’IA peuvent automatiser ce processus et permettre une analyse plus rapide de très grands ensembles de données.
  • Identifier les problèmes et les opportunités en identifiant les alertes précoces et problèmes potentiels, tels qu’une baisse des ventes ou une augmentation des rendements, ainsi que l’identification de nouvelles opportunités.
  • Une meilleure expérience client (CX) permettant aux organisations d’être plus compétitives et de se rapprocher de leurs clients en comprenant mieux leurs besoins et leurs objectifs.

Comment établir une stratégie de Business Intelligence ?

Pour mettre en place une stratégie de Business Intelligence efficace, la technologie choisie est un critère important.

Les outils de BI doivent permettre de collecter, analyser et générer des rapports sur les données. De nombreuses organisations ont donc investi massivement dans ce type d’outils bien que la mise en place puisse être coûteuse, car de nombreuses compétences techniques sont requises pour pouvoir les exploiter.
Par ailleurs, pour favoriser la démocratisation des données, tous les collaborateurs de l’entreprise doivent avoir accès aux données et aux insights générés par l’équipe de Business Intelligence. 40% des décideurs interrogés par Opendatasoft déclarent que leurs outils de veille sont trop complexes. Et pour cause, l’analyse des données et la création de rapports nécessitent généralement des compétences spécialisées ce qui ralentit la capacité à prendre des décisions et augmente encore les coûts.

Quelles sont les prochaines tendances en matière de Business Intelligence ?

La discipline de la Business Intelligence évolue rapidement avec l’émergence de plateformes qui se concentrent sur la réduction des coûts et l’augmentation de la convivialité dans quatre domaines clés :

  • Fonctionnalités no-code : les outils de BI sont de plus en plus faciles à utiliser par les non-spécialistes, avec des interfaces glisser-déposer qui simplifient la création de visualisations ou de tableaux de bord.
  • Plus de libre-service : les organisations cherchent à simplifier l’accès de chacun aux données dont ils ont besoin, qu’il s’agisse d’employés, de citoyens, de clients ou d’autres parties prenantes.
  • Créer des expériences data : les organisations ont investi dans la collecte de données, mais de nombreuses solutions ne permettent pas de partager facilement les informations de manière engageante. L’introduction d’une solution d’expérience data fournit la couche d’expérience nécessaire pour compléter les solutions de gestion de données existantes et accroître l’utilisation et la valeur des données grâce à un accès et un partage plus simples.
  • L’intelligence artificielle : Les volumes de données ne cessent d’augmenter, ce qui rend plus difficile pour les humains d’analyser toutes les données disponibles assez rapidement. L’introduction de l’IA, soit pour prendre des décisions, soit pour soutenir la prise de décision humaine, permet aux outils de BI de fournir des solutions à des problèmes plus complexes.

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