Vos données sont un trésor, nous fournissons la clé

Les grandes tendances BI pour 2017

Volumes de données de plus en plus importants, temps réel, self-service BI…Découvrez 4 innovations qui transforment la BI de demain.

Disruptive, rapide, la transformation digitale des entreprises amène la BI vers de nouveaux modes d’utilisation et de nouvelles fonctionnalités pour les besoins front end comme back end. Volume des données de plus en plus importants, nécessité d’y faire face plus rapidement, complexification des sources de ces données, nouvelles exigences des utilisateurs…La Business Intelligence est en constante évolution. À quoi s’attendre en termes d’innovation ?

 

1. Le Data Quality Management

Plus importante encore que la donnée est sa qualité. Impossible de prendre des décisions stratégiques sur la base d’information corrompue. Les entreprises doivent maintenant gérer des data en provenance des réseaux sociaux, du Cloud, de Drive et bientôt de l’IoT (Internet des objets) depuis des objets et des machines connectés. Mais cette augmentation des volumes et des sources augmente le risque de perte de cohérence des données. Or, l’utilisation de données non fiables coûte des dizaines de milliers d’euros chaque année aux entreprises, alors que le problème pourrait être évité en investissant dans le Data Quality Management. Pour qu’une donnée soit fiable, elle doit être “propre”, pertinente, légitime. Obtenir ce degré de qualité en termes de data revient à auditer ses données, puis les mettre aux normes en définissant des bonnes pratiques applicables à toutes les échelles. Pour veiller au respect de ces normes dans le brouhaha des tableaux Excel, il est impératif d’y dédier une équipe technique qui sera garante de la bonne centralisation, gestion et stockage de l’ensemble des données d’entreprise. Si cette opération a un coût, sachez qu’une base de données aux normes est une valeur ajoutée de taille, voire un atout rare et compétitif pour l’entreprise.

 

2. La BI en temps réel

Disposer des bonnes informations au bon moment : là est le vrai défi pour la BI qui va devoir adresser un marché plus réactif, plus concurrentiel et plus sensible aux secousses extérieures. Avec un client connecté, dont la demande part directement du smartphone à la Supply Chain, traiter les données en temps réel s’avère crucial. Plutôt que du reporting à posteriori (analyse du passé), les analyses en temps réel vont permettre de détecter des signes en amont pour engager des actions rapides.

Attention : on ne parle pas “d’instantanéité” (le décisionnel ne se fait ni trop tôt, ni trop tard) mais plutôt de “juste temps”: donner une vision décisionnelle dès que possible, et à destination de la bonne personne. Un mode de fonctionnement qui demande de repenser l’architecture des Systèmes d’Information pour capter et transformer la bonne information vers l’utilisateur.

 

3. La self-service BI

Nous en parlions déjà dans l’article La self-service BI : une petite révolution. Quand la DSI adopte de plus en plus une posture “métier” et visionnaire, les métiers sont eux aussi de plus en proactifs avec les données. Ils interagissent avec ces dernières via des outils ultra-simples d’utilisation, et se servent à volonté – d’où le “libre-service”. Les utilisateurs ne s’arrêtent donc plus aux KPI finaux, mais vont générer leurs propres tableaux de bord. On parle donc de “démocratisation” de la Business Intelligence. L’évolution émane également des éditeurs BI qui déploient beaucoup d’énergie dans des solutions user-friendly, de plus en ergonomiques, personnalisables, voire “sexy”, avec un vrai changement côté Data Vizualisation. Cette transformation va jusqu’à des formations au Data Storytelling, l’art de présenter et raconter les données pour muscler leur force de conviction.

Enfin, ces solutions en libre-service sont responsive : consultables depuis une tablette et un smartphone, elles s’adaptent aux outils nomades pour permettre aux décideurs de consulter leurs tableaux de bords partout, tout le temps. La BI 24/24…un futur prometteur, non ?

 

4. De la BI…au Big Data

Jusqu’ici, la différence entre BI et Big Data était claire. Quand le Big Data se distinguait par ses fameux “V” (vélocité, volume, variété) et ses infrastructures propres, la BI quant à elle concernait surtout les données internes de l’entreprise, avec des solutions spécifiquement dédiées et une utilisation décisionnelle. Des différences qui se font de plus en plus ténues.

“L’infrastructure est amenée à changer” explique Pierre Andrieu, co-fondateur de la société Solution B.I “demain les technologies Big Data prendront le dessus sur les technologies BI car elles permettent d’adresser des volumétries plus importantes. Il y a de moins en moins de raisons de segmenter. Un outil de reporting comme Microstrategy, par exemple, peut d’ores et déjà tirer partie des infrastructures Big Data. Bon nombre de structures ont par ailleurs choisi de créer des systèmes hybrides en intégrant des logiques Big Data à leur modèle traditionnel BI. Ce dispositif de solution tend à se répandre dans les organisations”.

Une évolution qui fait sens alors que les volumes de données gérées par les entreprises se font de plus en grands.

 

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