Dans un contexte économique marqué par l’inflation et la baisse des investissements IT, les organisations se tournent de plus en plus vers la Business Intelligence afin d’exploiter leurs données et de gagner en efficacité au quotidien.
Dans le même temps, les entreprises revoient leurs priorités et se focalisent davantage sur les bénéfices réels de la data pour leur activité. Sans oublier les questions liées à la souveraineté, à la confidentialité et à la sécurité des données, qui sont toujours au cœur de l’actualité.
C’est pourquoi DigDash a compilé 11 tendances de la Business Intelligence déjà à l’œuvre en 2023.
Au sommaire :
- Self-service BI
- L’analyse predictive
- La souveraineté numérique
- La data privacy
- La data governance
- Le multi-cloud
- Le traitement du langage naturel
- L’IA et l’automatisation
- La dataviz
- La BI au sein des utilisateurs métiers
- La Business Intelligence sur mobile
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1) Le libre service devient la norme
Longtemps cantonnée à un cercle restreint, la Business Intelligence tend à devenir accessible à tous les niveaux de l’organisation.
Une petite révolution rendue possible par le développement du self-service BI, qui permet à chaque collaborateur d’effectuer lui-même ses propres analyses de données, en s’appuyant sur des outils conçus à cet effet.
Cette BI en libre-service présente deux principaux avantages :
- D’abord, elle facilite le travail des équipes métiers et améliore leur productivité.
- De plus, elle réduit leur dépendance vis-à-vis de la direction informatique (DSI) et des data analysts, qui ne sont pas constamment sollicités pour interpréter les données.
En parallèle, on assiste à l’avènement de la guided analytics, qui consiste à accompagner les collaborateurs dans l’utilisation de la data. Concrètement, l’analyse guidée permet aux employés de comprendre rapidement les idées et les informations présentées dans leurs sources de données. Les tableaux de bord sont plus informatifs et plus conviviaux, pour que chacun puisse se plonger dans les données et les interpréter rapidement. Par exemple, des graphiques interactifs permettent d’attirer l’attention sur les points clés, tandis que les termes et les KPI essentiels peuvent être expliqués à l’aide de glossaires.
Enfin, les utilisateurs disposent de plusieurs options pour trier et segmenter la data, afin d’obtenir des informations plus approfondies.
2) L’analyse prédictive monte en puissance
L’analyse prédictive est une technique permettant de faire des hypothèses et des prédictions sur des événements à venir, en s’appuyant à la fois sur des données actuelles et historiques. Or, on assiste au développement de modèles prédictifs de plus en plus avancés, possédant de multiples applications potentielles.
L’une d’entre elles est l’anticipation des ruptures de la supply chain. Ces événements, qui peuvent arriver n’importe quand et n’importe où, nécessitent une réponse immédiate. Toutefois, mettre en place un plan d’urgence lorsque le pire s’est déjà produit est une solution peu satisfaisante…
D’où l’intérêt d’agir de manière proactive, avant même que la rupture ne survienne, en se basant sur des prévisions et des scénarios établis en amont. Aujourd’hui, il est possible de gérer les données en temps réel et de détecter rapidement les signes avant-coureurs : raréfaction d’une matière première, livraisons perturbées…
En d’autres termes, tous les goulets d’étranglement susceptibles d’entraver la chaîne logistique peuvent être identifiés, ce qui permet d’agir avant qu’il ne soit trop tard.
Un autre champ d’application important de l’analyse prédictive est celui de la maintenance. En effet, cette technique permet d’anticiper d’éventuelles défaillances avant qu’elles n’affectent une machine ou tout autre équipement.
L’enjeu est de taille : l’immobilisation d’un système de production suite à une panne peut engendrer des pertes faramineuses pour une entreprise. Heureusement, le recueil et l’analyse permanente de la data permettent d’intervenir avant que la panne ne se produise.
Cela se traduit par :
- Une diminution du nombre d’interventions de maintenance, qu’elles soient planifiées ou non.
- Une baisse des coûts de maintenance.
- Une hausse de la production.
- Une augmentation de la durée de vie utile des composants les plus coûteux.
- Une réduction des risques de sécurité liés aux défaillances des machines.
Et ce n’est qu’un aperçu des nombreux usages potentiels de l’analyse prédictive, qui peut également servir à anticiper une hausse des coûts ou à mieux comprendre le cycle de vie d’un produit.
3) La souveraineté numérique est au cœur des débats
Le cloud fait partie intégrante de l’écosystème numérique des entreprises, qui tendent à « dématérialiser » leurs différents outils depuis déjà plusieurs années. D’ailleurs, la majorité des solutions de Business Intelligence proposent désormais une version cloud à leurs utilisateurs, souhaitant bénéficier de services plus flexibles et plus performants.
Toutefois, le sujet de la souveraineté numérique est aujourd’hui sur toutes les lèvres. En effet, la gestion des données personnelles de certains hébergeurs cloud est remise en cause, notamment les fournisseurs originaires des États-Unis.
Pourquoi ? Car les autorités américaines pourraient théoriquement consulter les données stockées sur les serveurs de ces sociétés, quand bien même elles concerneraient des ressortissants européens. En effet, les données hébergées par une société américaine, y compris dans des data centers basés sur le territoire européen, sont assujetties au Cloud Act américain.
D’où la nécessité pour les administrations publiques, mais aussi pour toutes les entreprises du territoire européen, de recourir à un hébergeur européen.
À cet enjeu de souveraineté, il faut ajouter la sécurité des données, particulièrement importante pour les outils de Business Intelligence, qui doivent souvent gérer d’importants volumes de data.
Les éditeurs doivent donc proposer des mécanismes de sécurité conformes aux contraintes et aux normes auxquelles sont soumises les entreprises, sans pour autant alourdir la migration vers le cloud.
4) L’utilisation des données prend une dimension éthique
Comme nous l’avons évoqué au point précédent, la sécurité des données continuera d’être au centre des regards en 2023. Mais la question de la confidentialité prend également une place importante dans les débats.
La mise en œuvre de réglementations sur la protection de la vie privée, comme le règlement général sur la protection des données (RGPD) dans l’Union européenne, a défini des éléments de base pour la sécurité des données et la gestion des informations personnelles des citoyens.
Ainsi, une data privacy défaillante peut avoir des conséquences désastreuses pour les entreprises. Sanctions financières, réputation dégradée, perte de clientèle… Le prix à payer est souvent très élevé. C’est pourquoi les organisations doivent s’engager, au plus vite, dans une démarche d’utilisation éthique des données.
De quoi s’agit-il ? D’une approche visant à offrir plus de valeur aux clients, sans pour autant les exposer à un risque accru. Dans un environnement numérique de plus en plus menaçant, cette démarche éthique consiste à améliorer continuellement la data privacy, tout en se conformant aux règles de confidentialité en vigueur.
L’enjeu est encore plus grand pour les informations sensibles, comme les données de santé. Ici, l’usage d’un hébergement cloud certifié HDS s’avère indispensable pour garantir un niveau optimal de sécurité, de confidentialité et d’accessibilité de la data.
5) La data governance devient un enjeu de sécurité majeur
La data governance, qui désigne les procédures mises en place pour encadrer la collecte et l’utilisation des données, joue un rôle toujours plus stratégique au sein des entreprises.
En effet, la gouvernance des données permet de garantir la sécurité et l’exactitude de la data, tout en mettant à la disposition des dirigeants tous les éléments dont ils ont besoin pour une prise de décision éclairée.
Toutefois, le déploiement d’une stratégie de data governance ne peut pas se faire en un claquement de doigt. C’est une démarche rigoureuse qui doit être effectuée en plusieurs étapes.
1. Les objectifs de la gouvernance des données
Une stratégie de data governance doit être alignée avec la stratégie globale de l’organisation. Rappelons que la data n’est pas une fin en soi : c’est une ressource qui permet à l’entreprise de créer de la valeur et d’être plus compétitive. D’où la nécessité de bien définir les bénéfices attendus de la gouvernance des données.
2. La cartographie des données
Pour mettre en place une politique de gouvernance des données, l’entreprise doit préalablement faire l’inventaire de la data qu’elle possède. Elle peut ensuite la cartographier, ce qui lui apporte une vision claire de ses données, de leur nature et de leur quantité. Cela lui permet de structurer plus efficacement sa stratégie de data governance, mais aussi de mieux définir ses objectifs et sa portée.
3. La mise en place d’une nouvelle organisation
Le succès de la data governance repose d’abord sur la mise en place de règles strictes, garantissant la conformité et la sécurité des données. Mais il faut aussi instaurer de nouvelles méthodes de travail pour mieux gérer ces données et améliorer leur qualité.
Enfin, les droits et les responsabilités de chaque utilisateur doivent être clairement définis, en ce qui concerne les données de l’entreprise. De même, il est important d’attribuer des rôles précis aux collaborateurs impliqués dans la politique de data governance,
4. L’intégration d’outils de data governance performants
Le déploiement d’une stratégie de data gouvernance à grande échelle requiert des outils performants et adaptés aux besoins de l’organisation. Une solution de Business Intelligence, en particulier, s’avère incontournable pour exploiter tout le potentiel des données, mais aussi pour garantir leur qualité, leur sécurité et leur transparence.
Les outils de BI ont d’ailleurs évolué en ce sens, en proposant notamment des fonctionnalités permettant de savoir précisément qui a consulté quel contenu. C’est par exemple le cas du module d’audit intégré à DigDash Enterprise. Avec lui, un administrateur peut connaître rapidement la liste des cubes de données et des flux, ainsi que l’historique des sessions utilisateurs.
6) Le cloud fait place aux stratégies hybrides
De plus en plus d’entreprises se tournent vers des outils de Business Intelligence full web, avec plusieurs bénéfices à la clé. En premier lieu, l’absence d’administrateur en interne se traduit par une diminution des coûts. De plus, un hébergement externalisé réduit les risques de pertes de données.
Certaines organisations optent également pour une stratégie hybride, combinant services sur site, cloud privé et cloud public. Ici, chaque élément fonctionne de manière complémentaire, en toute transparence, afin de s’adapter précisément aux besoins de l’entreprise.
En plein développement, cette approche hybride offre un compromis idéal entre les avantages respectifs des différents types de cloud. En effet, le multi-cloud permet un meilleur contrôle de la gestion des ressources, un déploiement rapide des applications, une sécurité supérieure, mais aussi une optimisation des coûts.
L’un de ses principaux cas d’usage est la division des données, dont une partie est stockée en interne, tandis que l’autre est hébergée en externe. En effet, certains jeux de data contiennent des informations sensibles ou confidentielles, qu’il s’agisse de données financières, de données de santé ou de données client.
Mais, si ces données sensibles sont soumises à des exigences de sécurité élevées, ce n’est pas le cas de la majorité de la data possédée par l’entreprise. Une stratégie hybride permet alors d’héberger les informations les plus confidentielles dans un cloud privé, tandis que les autres données sont stockées dans un cloud public.
7) Le traitement du langage naturel arrive à maturité
Encore aujourd’hui, la plupart des employés ne possèdent pas les compétences nécessaires pour interpréter les données et modéliser des indicateurs de performance (KPI) pertinents. Un véritable manque à gagner, car tous les collaborateurs pourraient profiter de la data pour éclairer leurs décisions au quotidien.
Heureusement, le traitement du langage naturel (NLP) et les interfaces conversationnelles sont en train de changer les choses. Grâce à ces nouvelles technologies, n’importe qui peut aujourd’hui interroger les données, que ce soit à l’écrit ou à l’oral.
Ainsi, le NLP permet de proposer aux utilisateurs les visualisations les plus adaptées en fonction des données sélectionnées, mais aussi de charger automatiquement les données les plus pertinentes en fonction de la requête soumise.
Malgré tout, ces outils n’en sont qu’à leurs balbutiements et de nombreuses entreprises sont « en retard » dans l’utilisation de l’analytique augmentée et du requêtage en langage naturel.
Le NLP devrait donc progresser fortement au cours des prochaines années, les organisations s’appuyant de plus en plus sur l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer la qualité et la découverte des données. Grâce aux progrès rapides dans ce domaine rattaché au machine learning, les outils de Business Intelligence deviennent accessibles à un nombre grandissant d’utilisateurs.
8) L’IA et l’automatisation se mettent au service du data management
L’analyse des données, l’intelligence artificielle et l’automatisation connaissent actuellement une phase de convergence. Or, cette hybridation jouit d’un immense potentiel, puisqu’elle permet d’obtenir des informations qui étaient jusqu’ici inaccessibles.
Ainsi, l’IA s’avère particulièrement utile lorsqu’elle est mise au service du data management. On dit souvent que 80 % du temps est consacré à la préparation des données, tandis que 20 % seulement est consacré à leur analyse. Mais l’intelligence artificielle est en train de changer les règles, en permettant aux data scientists de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée.
En effet, il est d’ores et déjà possible d’automatiser de nombreuses tâches répétitives liées à la préparation de la data, mais aussi le reporting ou la détection d’anomalies. Par exemple, il suffit à l’utilisateur de charger un fichier pour que le logiciel reconnaisse la nature des données et le sujet concerné.
En définitive, l’IA et l’automatisation sont les clés d’un data management plus performant au sein des organisations.
9) La data visualisation se démocratise
La data visualisation s’est imposée comme la solution numéro 1 pour réunir de nombreuses représentations visuelles sur un seul écran. Grâce à la dataviz, les équipes ont la possibilité de repérer des grandes tendances ou des anomalies dans les chiffres en quelques minutes seulement.
À l’avenir, le tableau de bord continuera d’être un outil de communication visuelle incontournable, renforçant la collaboration entre les équipes. Personnalisé pour répondre aux besoins de chacun, il offrira aussi une expérience utilisateur sans faille.
Mais, plus qu’un simple outil de visualisation, le dashboard se dote de fonctionnalités toujours plus interactives, avec des données mises à jour en temps réel et des systèmes d’alarme basés sur l’intelligence artificielle.
Cependant, prendre des décisions concrètes à partir de la data est plus facile à dire qu’à faire. En effet, les analystes doivent transmettre les informations aux décideurs sous une forme compréhensible et exploitable. Plus important encore, ils doivent pouvoir décrire comment les données brutes se sont transformées en informations. Des compétences qui convergent vers un processus connu sous le nom de data storytelling.
Raconter une histoire avec les données : c’est tout l’enjeu de cette approche, qui utilise la narration pour ajouter une touche de contexte aux statistiques et fournir le récit nécessaire pour appuyer la prise de décision.
Plus que jamais, les solutions d’informatique décisionnelle doivent donc aider leurs utilisateurs à transformer les chiffres en informations compréhensibles, voire en histoires captivantes.
10) L’usage de la BI s’étend aux utilisateurs métiers
Pendant longtemps, les données complexes sont restées l’apanage d’une équipe de spécialistes, chargés de rédiger des rapports destinés aux directions métiers : marketing, ressources humaines, finance, etc. Toutefois, les analyses effectuées ne correspondaient pas forcément aux besoins réels de leurs destinataires.
Aujourd’hui, de plus en plus de chefs d’entreprise réalisent l’importance de former leurs équipes à l’analyse de la data. La Business Intelligence n’est plus seulement réservée aux décisionnaires et aux experts : son usage se développe dans tous les services de l’organisation, afin d’accompagner les utilisateurs métier dans leurs missions quotidiennes.
Le boom du self-service BI n’y est pas étranger. Les entreprises disposent maintenant de solutions modernes permettant d’intégrer facilement la data et d’obtenir des visualisations interactives, tout cela à partir d’une interface conviviale. Sans oublier la possibilité de travailler sur de grands volumes de données, sans aucune perte de performance.
Tout cela avec de nombreux bénéfices à la clé : accélération de la transition numérique, gain de productivité et d’agilité, soutien à l’innovation… En effet, l’autonomisation des collaborateurs dans l’usage de la data leur permet de mettre à profit leurs compétences et stimule leur motivation.
11) La Business Intelligence de plus en plus mobile
Les travailleurs sont plus nomades que jamais et les solutions d’analyse de données mobiles arrivent enfin à maturité.
Grâce à la BI mobile, les collaborateurs peuvent désormais :
- Accéder à la data depuis n’importe quel appareil et l’analyser en toute simplicité.
- Consulter et modifier leurs tableaux de bord où qu’ils soient.
- Filtrer et explorer les données pour trouver les réponses à leurs questions, y compris en déplacement.
- Partager rapidement des informations avec leurs collègues.
Simple d’utilisation et disponible en permanence, la BI mobile connaît un taux d’adoption supérieur à celui de la Business Intelligence traditionnelle. En effet, les utilisateurs ont accès aux analytics dont ils ont besoin à tout moment et peuvent prendre des décisions immédiates, sans l’aide d’un spécialiste de la data.
Outre sa rapidité, la Business Intelligence sur mobile représente un véritable gain d’efficacité. Les collaborateurs peuvent non seulement consulter les données en temps réel, mais ils peuvent aussi les annoter, les commenter et les partager en quelques minutes grâce à leur smartphone, ce qui améliore considérablement la communication d’équipe.
C’est pourquoi la demande d’outils de BI mobile en libre-service ne fait qu’augmenter, notamment au sein des organisations qui ne disposent pas de compétences analytiques avancées ou de ressources internes conséquentes. Désormais, tous les utilisateurs sont en capacité de transformer des données complexes en informations accessibles et pertinentes.
En 2023, la Business Intelligence connaît d’importantes avancées, soutenues par l’intelligence artificielle et l’automatisation : traitement du langage naturel, self-service BI, analyse prédictive… Autant de fonctionnalités qui montrent aujourd’hui toute l’étendue de leur potentiel.
En parallèle, les questions liées à la souveraineté et à la confidentialité des données restent au cœur de l’actualité. D’où la nécessité de prendre des mesures fortes en matière de data governance, de sécurité et d’éthique.
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