La BI ou informatique décisionnelle est un processus technologique d’analyse des données et de présentation d’informations pour aider les dirigeants, managers et cadres commerciaux à prendre des décisions business éclairées.
Au cours des dernières années, la Business Intelligence passait d’un domaine qui appartenait principalement à l’IT à une fonction devenue clé dans toutes entreprises, pour détecter des opportunités business, optimiser ses campagnes marketing ou financières, par exemple. Aujourd’hui, cependant, il existe toute une gamme de solutions de Business Intelligence intuitives et accessibles qui permettent aux utilisateurs de toute l’entreprise de se connecter et d’accéder aux tableaux de bord BI et aux analyses qui transforment les données brutes en véritables sources d’informations commerciales. Elle permet également aux employés d’examiner les données de l’entreprise, de comprendre les tendances du marché et d’en tirer des “learnings” pour faire avancer toutes les verticales métiers de leur entreprise.
La Business Intelligence combine l’analyse d’entreprise, l’exploration, la visualisation, les outils et l’infrastructure de données. Elle présente ainsi les meilleures pratiques pour aider les organisations à prendre davantage de décisions basées sur les données.
Vu l’importance de ce processus, le site Analytics insight a présenté les 10 tendances à suivre en 2023 en matière de BI.
L’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) est la science visant à faire exécuter par des machines ce qui est habituellement réalisé par l’être humain. Elle permet aux ordinateurs de prendre eux-mêmes des décisions commerciales. Par exemple, les chatbots peuvent, sans intervention humaine, répondre aux questions des clients.
La sécurité des données
La sécurité des données désigne les mesures de protection utilisées pour protéger les données contre les accès non approuvés et pour préserver leur confidentialité, leur intégrité et leur disponibilité. Grâce aux avancées de l’intelligence artificielle, la détection des anomalies du système est assurée avant que les problèmes ne surviennent.
Le traitement automatique des langues.
Le natural language processing (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle qui s’attache à donner la capacité aux machines de comprendre, générer ou traduire le langage humain tel qu’il est écrit et/ou parlé.
L’analyse en tant que service
L’AaaS relève des services automatisés adaptatifs offerts par des entreprises technologiques à divers secteurs de l’industrie. Celui-ci permet d’automatiser le flux de travail et d’augmenter la productivité d’une marge substantielle.
Il existe deux types de Aaas: l’automatisation basée sur les connaissances, alimentée par l’intelligence artificielle (IA), et celle basée sur des règles.
La littératie des données
La littératie des données ou culture des données est la capacité d’identifier, de collecter, de traiter, d’analyser et d’interpréter des données afin de comprendre les phénomènes, les processus, les comportements qui les ont générées en sachant faire preuve d’esprit critique. Notons que le rôle de la BI est de faciliter cette maîtrise grâce à ses différents outils. Elle permet de corréler les informations entre elles pour que toute la chaîne de l’information soit comprise.
La représentation graphique des données statistiques
«La data visualisation, c’est l’art de raconter des chiffres de manière créative et ludique, là où les tableaux Excel échouent. C’est en quelque sorte mettre en musique l’information chiffrée”, définit Charles Miglietti, expert en visualisation de données et cofondateur de Toucan Toco.
L’analyse en temps réel
Cette notion signifie essentiellement le processus d’analyse des données dès qu’elles sont disponibles dans un système après leur collecte.
L’analyse et le traitement immédiats de ces données aideront les entreprises à accéder rapidement aux informations concernant leur activité et à réagir en amont en cas de problème.
La gestion de la qualité des données
Avec la quantité d’informations produites chaque seconde, la gestion de la qualité des données est devenue un élément essentiel. En effet, elle référence à l’ensemble des pratiques commerciales qui impliquent d’employer les bonnes personnes, processus et technologies pour tirer des informations exploitables à partir des informations disponibles.
La gouvernance des données
La gouvernance des données est l’ensemble des processus, fonctions, règles, normes et paramètres qui garantissent que les informations sont utilisées de manière efficace et efficiente pour aider les organisations à atteindre leurs objectifs.
La bonne gouvernance de ces données garantit la qualité des actifs de l’entreprise grâce à un accès basé sur les rôles, les protocoles d’authentification et les audits. Lorsque les données sont exactes, uniques et à jour, les utilisateurs ont confiance dans la fiabilité des informations, ce qui augmente les revenus et la réputation de l’entreprise.
L’automatisation des données
L’automatisation des données est considérée comme cruciale pour la durabilité des entreprises. Elle désigne l’action par laquelle les entreprises automatisent autant de processus que possible en utilisant de multiples outils et technologies tels que l’IA, l’apprentissage automatique, les outils low code et no code, entre autres.
