{"id":15613,"date":"2021-12-29T16:07:07","date_gmt":"2021-12-29T15:07:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?p=11861"},"modified":"2024-02-07T16:33:12","modified_gmt":"2024-02-07T15:33:12","slug":"business-intelligence-que-nous-reserve-le-monde-de-la-data-en-2022","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/business-intelligence\/business-intelligence-que-nous-reserve-le-monde-de-la-data-en-2022\/","title":{"rendered":"Business Intelligence : que nous r\u00e9serve le monde de la data en 2022 ?"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 l&rsquo;approche de 2022, la <\/span><b>Business Intelligence<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> continue de se transformer et de se r\u00e9inventer pour r\u00e9pondre aux enjeux de demain. Entre innovations technologiques, contraintes r\u00e9glementaires et d\u00e9fis \u00e9conomiques, le monde de la BI s&rsquo;appr\u00eate \u00e0 vivre de nombreux changements.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour aider votre entreprise \u00e0 faire les meilleurs choix et \u00e0 exploiter tout le potentiel de l&rsquo;informatique d\u00e9cisionnelle, <\/span><b>DigDash vous propose un tour d&rsquo;horizon des tendances cl\u00e9s qui marqueront l&rsquo;ann\u00e9e 2022<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p>Au sommaire :<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"#dataviz\">La visualisation des donn\u00e9es pour tous<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#bi-collaborative\">Une BI plus collaborative gr\u00e2ce au self-service<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#analyse-predictif\">L&rsquo;analyse et le reporting pr\u00e9dictifs<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#securite-donnees\">La s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ia\">L&rsquo;intelligence artificielle<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#bi-dans-cloud\">La BI dans le cloud<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#data-quality-management\">Data quality management (DQM)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#auto-donnees\">L&rsquo;automatisation des donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#embedded-analytics\">Embedded analytics<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#data-literacy\">La data literacy<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/content.digdash.com\/lb-fr-business-intelligence-data-2022\"><strong>\u00c0 d\u00e9couvrir ci-dessous, ou \u00e0 t\u00e9l\u00e9charger au format PDF pour plus tard :<\/strong><\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/content.digdash.com\/lb-fr-business-intelligence-data-2022\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-19103 size-full\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/cta-telecharger-7.png\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"200\" srcset=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/cta-telecharger-7.png 600w, https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/cta-telecharger-7-300x100.png 300w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/a><\/p>\n<h2 id=\"dataviz\"><strong>1) La d\u00e9couverte et la visualisation des donn\u00e9es pour tous<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La <\/span><b>data discovery<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, consiste \u00e0 collecter des donn\u00e9es provenant de sources multiples, \u00e0 les r\u00e9unir, puis \u00e0 les visualiser pour mieux les comprendre.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Elle se d\u00e9compose en trois \u00e9tapes cl\u00e9s :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>La pr\u00e9paration de la data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, qui permet de nettoyer les donn\u00e9es et de les rassembler au sein d&rsquo;une source unique.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>L&rsquo;analyse visuelle<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, bas\u00e9e sur l&rsquo;utilisation de graphiques et de tableaux de bord dynamiques.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>L&rsquo;analyse avanc\u00e9e<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, qui vise \u00e0 explorer la data en profondeur afin de d\u00e9tecter des mod\u00e8les ou des tendances plus complexes.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le concept de d\u00e9couverte des donn\u00e9es est \u00e9troitement li\u00e9 \u00e0 la <\/span><b>data visualisation<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, qui permet aux utilisateurs m\u00e9tiers d&rsquo;analyser et de manipuler la data de mani\u00e8re intuitive, afin d&rsquo;en extraire des informations exploitables.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Or, la demande d&rsquo;outils de data discovery est de plus en plus forte au sein des organisations, ce qui traduit un v\u00e9ritable tournant dans le monde de la Business Intelligence. \u00c0 l&rsquo;avenir, l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es et l&rsquo;extraction d&rsquo;informations vont se g\u00e9n\u00e9raliser, en devenant <\/span><b>accessibles au plus grand nombre<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ainsi, les entreprises de toutes tailles se tournent vers des solutions permettant non seulement d&rsquo;int\u00e9grer la data, mais aussi de <\/span><b>cr\u00e9er des visualisations interactives<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Tout cela avec une interface conviviale et flexible, permettant de travailler efficacement sur de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Une ressource inestimable pour produire des informations pertinentes et construire un processus de prise de d\u00e9cision durable.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans ce contexte, <\/span><b>la facilit\u00e9 d&rsquo;utilisation et la r\u00e9duction du temps d&rsquo;analyse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> deviennent des crit\u00e8res essentiels pour les solutions BI. Des d\u00e9cideurs aux utilisateurs m\u00e9tiers, chacun doit \u00eatre en mesure de cr\u00e9er et d&rsquo;interagir avec des graphiques et des rapports personnalis\u00e9s.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En 2022, le tableau de bord restera donc un support de communication visuelle incontournable, mais aussi un v\u00e9ritable atout pour la collaboration entre les \u00e9quipes. Plus qu&rsquo;un simple outil de data visualisation, <\/span><b>le dashboard de demain se veut plus interactif<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, en exploitant l&rsquo;intelligence artificielle, mais aussi l&rsquo;actualisation des donn\u00e9es en temps r\u00e9el.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"bi-collaborative\"><strong>2) Une BI plus collaborative gr\u00e2ce au self-service<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La d\u00e9mocratisation de la data discovery et de la dataviz soul\u00e8ve un probl\u00e8me de taille : <\/span><b>l&rsquo;autonomie des utilisateurs<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de la solution BI.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Historiquement, les plateformes de Business Intelligence s\u2019articulaient autour d&rsquo;un <\/span><b>entrep\u00f4t de donn\u00e9es central<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, permettant le stockage de la data. Toutefois, cette approche centralis\u00e9e ne permet plus de r\u00e9pondre aux nouvelles attentes des utilisateurs, qui ont besoin de plus de libert\u00e9 et d&rsquo;ind\u00e9pendance en mati\u00e8re d&rsquo;acc\u00e8s aux donn\u00e9es.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">C&rsquo;est dans ce contexte qu&rsquo;a \u00e9merg\u00e9 la <\/span><b>self-service BI<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, un nouveau paradigme qui permet aux utilisateurs non experts d&rsquo;acc\u00e9der aux donn\u00e9es en toute s\u00e9curit\u00e9 et d&rsquo;en extraire facilement des informations. Et l&rsquo;analyse en libre-service a encore de beaux jours devant elle, puisqu&rsquo;elle devrait poursuivre son ascension en 2022.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un ph\u00e9nom\u00e8ne qui entra\u00eenera dans son sillage une mont\u00e9e en puissance de la <\/span><b>BI collaborative<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En effet, les outils en libre-service facilitent le partage de rapports automatis\u00e9s, qui peuvent \u00eatre programm\u00e9s \u00e0 des moments pr\u00e9cis et adress\u00e9s \u00e0 des personnes sp\u00e9cifiques. En outre, ils ne n\u00e9cessitent pas l&rsquo;intervention d&rsquo;une \u00e9quipe informatique pour acc\u00e9der aux donn\u00e9es, les interpr\u00e9ter et les comprendre.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les utilisateurs m\u00e9tiers peuvent donc <\/span><b>explorer la data, cr\u00e9er des alertes personnalis\u00e9es, g\u00e9n\u00e9rer des tableaux de bord avec un niveau d&rsquo;interactivit\u00e9 flexible<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, en toute autonomie. Ces fonctionnalit\u00e9s, accessibles depuis tous les supports, permettent d&rsquo;am\u00e9liorer sensiblement les processus de prise de d\u00e9cision et de r\u00e9solution de probl\u00e8mes au sein de l&rsquo;organisation.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ainsi, le d\u00e9veloppement du self-service contribue \u00e0 d\u00e9mystifier la BI et \u00e0 mettre la data au service de toutes les parties prenantes. Par cons\u00e9quent, les solutions BI de demain accorderont une place de plus en plus importante \u00e0 la <\/span><b>prise de d\u00e9cision collaborative<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, impliquant l&rsquo;ensemble des utilisateurs.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"analyse-predictif\"><strong>3) L&rsquo;analyse pr\u00e9dictive se g\u00e9n\u00e9ralise<\/strong><\/h2>\n<p><b>L&rsquo;analyse et le reporting pr\u00e9dictifs<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> font partie des sujets les plus en vogue dans le domaine de la Business Intelligence. Et pour cause, leurs applications potentielles sont nombreuses, qu&rsquo;il s&rsquo;agisse d&rsquo;\u00e9valuer la valeur vie d&rsquo;un client ou de construire des projections de ventes fiables et r\u00e9alistes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">D\u00e9sormais, les solutions de Business Intelligence sont capables de pr\u00e9dire les tendances futures sur la base de mod\u00e8les de donn\u00e9es existants, <\/span><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/business-intelligence\/big-data-et-business-intelligence-quelles-differences\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">en s&rsquo;appuyant notamment sur le Big Data<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Un v\u00e9ritable bond en avant : traditionnellement, l&rsquo;exploration de la data concernait uniquement des donn\u00e9es inscrites dans le pass\u00e9. L&rsquo;analyse pr\u00e9dictive, quant \u00e0 elle, consiste \u00e0 extraire des informations \u00e0 partir d&rsquo;ensembles de donn\u00e9es existants, mais aussi de <\/span><b>donn\u00e9es futures estim\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bien entendu, cette approche a l&rsquo;inconv\u00e9nient d&rsquo;impliquer une marge d&rsquo;erreur plus ou moins importante. Toutefois, ce risque diminue \u00e0 mesure que les logiciels deviennent plus intelligents, plus puissants et capables de <\/span><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/conseils-et-astuces\/data-management-6-conseils-pour-gerer-dimportants-volumes-de-donnees\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">g\u00e9rer d&rsquo;importants volumes de data<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. L&rsquo;analyse pr\u00e9dictive permet donc de sugg\u00e9rer ce qui pourrait se produire \u00e0 l&rsquo;avenir avec un niveau de fiabilit\u00e9 acceptable, tout en fournissant <\/span><b>des sc\u00e9narios alternatifs et une \u00e9valuation des risques<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;analyse avanc\u00e9e, les entreprises sont donc en mesure de <\/span><b>mieux comprendre leurs clients, leurs produits et leurs partenaires<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, mais aussi d&rsquo;identifier les risques et les opportunit\u00e9s qui se pr\u00e9sentent \u00e0 elles. Elle offre ainsi une myriade d&rsquo;applications concr\u00e8tes, qui peuvent varier fortement d&rsquo;un secteur \u00e0 l&rsquo;autre :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Une banque peut \u00e9valuer plus facilement la solvabilit\u00e9 d&rsquo;un client afin de lui attribuer une cote de cr\u00e9dit.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Une compagnie a\u00e9rienne peut ajuster les tarifs de ses billets pour optimiser le taux de remplissage de ses avions.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, le service marketing d&rsquo;une entreprise peut s&rsquo;appuyer sur l&rsquo;analyse des donn\u00e9es clients afin de mettre en place des actions promotionnelles pertinentes.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En 2022, l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive devrait \u00e9galement devenir de plus en plus accessible. Alors que les fonctionnalit\u00e9s de self-service BI se d\u00e9veloppent, les utilisateurs auront bient\u00f4t \u00e0 leur disposition des <\/span><b>mod\u00e8les pr\u00e9dictifs cl\u00e9 en main<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ils pourront ainsi pr\u00e9voir des \u00e9v\u00e9nements futurs \u00e0 partir des donn\u00e9es existantes, sans avoir besoin de comp\u00e9tences sp\u00e9cifiques en mati\u00e8re de data analytics.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"securite-donnees\"><strong>4) La s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es : plus importante que jamais<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Depuis d\u00e9j\u00e0 plusieurs ann\u00e9es, la <\/span><b>s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> est une pr\u00e9occupation majeure pour les gouvernements, les entreprises et les particuliers. La l\u00e9gislation en la mati\u00e8re a d&rsquo;ailleurs connu d&rsquo;importantes \u00e9volutions, la derni\u00e8re en date \u00e9tant le R\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es (RGPD).\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il n&rsquo;est donc pas \u00e9tonnant que cette question occupe une place de plus en plus centrale dans le monde de la Business Intelligence. Les solutions BI sont aujourd&rsquo;hui dans l&rsquo;obligation d&rsquo;offrir \u00e0 leurs clients une garantie de s\u00e9curit\u00e9, <\/span><b>en pr\u00e9servant la confidentialit\u00e9 de leurs informations<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ceci est d&rsquo;autant plus vrai pour les logiciels SaaS bas\u00e9s sur le cloud, qui sont naturellement expos\u00e9s \u00e0 certains risques.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, le transfert des donn\u00e9es depuis le syst\u00e8me de l&rsquo;utilisateur vers le cloud est une \u00e9tape sensible, qui pr\u00e9sente des vuln\u00e9rabilit\u00e9s potentielles. La connexion de nombreux appareils avec l&rsquo;outil BI peut \u00e9galement s&rsquo;av\u00e9rer dangereuse, car certains d&rsquo;entre eux sont susceptibles d&rsquo;\u00eatre mal prot\u00e9g\u00e9s et donc expos\u00e9s \u00e0 des attaques. Enfin, la n\u00e9cessit\u00e9 de fournir des informations en temps r\u00e9el peut mener \u00e0 un traitement trop rapide des donn\u00e9es, ne respectant pas n\u00e9cessairement toutes les r\u00e8gles de conformit\u00e9.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 l&rsquo;avenir, les outils de Business Intelligence devront donc prendre \u00e0 bras-le-corps la question de la s\u00e9curit\u00e9. Pour ce faire, ils adopteront notamment une nouvelle approche baptis\u00e9e <\/span><b>\u00ab\u00a0cybersecurity mesh\u00a0\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que l&rsquo;on pourrait traduire par \u00ab\u00a0maillage de la cybers\u00e9curit\u00e9\u00a0\u00bb.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De quoi s&rsquo;agit-il ? D&rsquo;un contr\u00f4le de s\u00e9curit\u00e9 \u00e9volutif qui vise \u00e0 prot\u00e9ger tous les actifs num\u00e9riques pr\u00e9sents dans les applications, dans le cloud ou encore dans l&rsquo;internet des objets (IoT). Autrement dit, il consiste \u00e0 \u00e9tablir un p\u00e9rim\u00e8tre de s\u00e9curit\u00e9 autour d&rsquo;une personne ou d&rsquo;un point pr\u00e9cis, avec une approche modulaire.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/articles\/the-top-8-cybersecurity-predictions-for-2021-2022\"><span style=\"font-weight: 400;\">D&rsquo;apr\u00e8s le cabinet Gartner<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, les organisations qui adopteront une architecture de maillage de la cybers\u00e9curit\u00e9 <\/span><b>r\u00e9duiront l&rsquo;impact financier des incidents de s\u00e9curit\u00e9 d&rsquo;environ 90 % d&rsquo;ici 2024<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2 id=\"ia\"><strong>5) De nouvelles fonctionnalit\u00e9s li\u00e9es \u00e0 l\u2019intelligence artificielle<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans les ann\u00e9es \u00e0 venir, <\/span><b>l&rsquo;intelligence artificielle<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sera de plus en plus sollicit\u00e9e par les entreprises pour leurs besoins li\u00e9s \u00e0 la Business Intelligence. En effet, ces derni\u00e8res d\u00e9laissent de plus en plus les rapports statiques et passifs, bas\u00e9es sur des donn\u00e9es historiques, afin de passer \u00e0 des analyses plus proactives.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Avec l&rsquo;intelligence artificielle, il devient possible de cr\u00e9er des <\/span><b>tableaux de bord actualis\u00e9s en permanence<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, capables de rep\u00e9rer automatiquement d&rsquo;\u00e9ventuelles anomalies et de donner l&rsquo;alerte en temps r\u00e9el. Ainsi, tout \u00e9v\u00e9nement inattendu est imm\u00e9diatement consign\u00e9 et le syst\u00e8me se charge d&rsquo;en informer l&rsquo;utilisateur.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mais l&rsquo;IA a aussi le potentiel d&rsquo;<\/span><b>am\u00e9liorer consid\u00e9rablement la capacit\u00e9 d&rsquo;analyse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> d&rsquo;un outil de Business Intelligence, tout en simplifiant la vie de l&rsquo;utilisateur. Concr\u00e8tement, ce dernier n&rsquo;a qu&rsquo;\u00e0 s\u00e9lectionner une source de donn\u00e9es et les variables de son choix. L&rsquo;intelligence artificielle se charge ensuite d&rsquo;analyser l&rsquo;ensemble de cette data en profondeur, sans aucun effort humain \u00e0 fournir.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De quoi \u00e9tablir des pr\u00e9visions, des tendances, des corr\u00e9lations, mais aussi d\u00e9tecter des anomalies avec une rapidit\u00e9 sans pr\u00e9c\u00e9dent. Les utilisateurs m\u00e9tiers peuvent ainsi <\/span><b>acc\u00e9der \u00e0 des informations de haute qualit\u00e9<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, sans pour autant poss\u00e9der les comp\u00e9tences d&rsquo;un data scientist.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;apparition des <\/span><b>assistants IA<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> contribue \u00e9galement \u00e0 rendre l&rsquo;analyse des donn\u00e9es toujours plus accessible. Ces derniers permettent notamment aux utilisateurs de soumettre \u00e0 leur logiciel des requ\u00eates en langage naturel. L&rsquo;IA se charge ensuite de leur fournir la meilleure r\u00e9ponse possible.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"bi-dans-cloud\"><strong>6) L\u2019av\u00e8nement de la BI dans le cloud<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les plateformes cr\u00e9\u00e9es et optimis\u00e9es pour le cloud serviront de socle \u00e0 plus de <\/span><b>95 % des nouvelles initiatives num\u00e9riques<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00e0 l&rsquo;horizon 2025. C\u2019est ce que r\u00e9v\u00e8le Gartner dans ses <\/span><a href=\"https:\/\/www.lemondeinformatique.fr\/actualites\/lire-le-gartner-devoile-ses-tendances-technologiques-2022-84541.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">pr\u00e9visions annuelles sur les tendances technologiques 2022<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Et le domaine de la Business Intelligence ne fait pas exception, puisque les solutions cloud natives gagnent de plus en plus de terrain sur les solutions on-premise traditionnelles.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour <\/span><b>acqu\u00e9rir un v\u00e9ritable avantage concurrentiel<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;analyse des donn\u00e9es et \u00e0 la BI, les entreprises ont d&rsquo;ailleurs tout int\u00e9r\u00eat \u00e0 se tourner vers une solution cloud, ne serait-ce que pour compl\u00e9ter leur plateforme on-premise existante. En effet, les outils de Business Intelligence traditionnels n\u00e9cessitaient la mise en place d&rsquo;un \u00e9cosyst\u00e8me complet, mais aussi le recrutement de sp\u00e9cialistes pour g\u00e9rer l&rsquo;ensemble du d\u00e9ploiement.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le cloud a totalement chang\u00e9 la donne, puisque les entreprises n&rsquo;ont plus besoin de consacrer du temps, de l&rsquo;argent et de l&rsquo;\u00e9nergie \u00e0 <\/span><b>la mise en \u0153uvre d&rsquo;infrastructures co\u00fbteuses<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Par ailleurs, elles n&rsquo;ont plus \u00e0 se soucier de <\/span><b>la maintenance de la solution<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ce qui constitue \u00e9galement une source d&rsquo;\u00e9conomies.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mais les solutions BI bas\u00e9es sur le cloud se distinguent \u00e9galement par <\/span><b>leur scalabilit\u00e9 et leur agilit\u00e9<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Le d\u00e9ploiement de nouvelles fonctionnalit\u00e9s, par exemple, est beaucoup plus simple, ce qui permet \u00e0 l&rsquo;entreprise de s&rsquo;adapter en permanence \u00e0 ses besoins \u00e9mergents, mais aussi aux \u00e9volutions de son environnement.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Par ailleurs, avec le cloud, l&rsquo;ensemble des donn\u00e9es de l&rsquo;organisation sont stock\u00e9es dans un seul et m\u00eame endroit, <\/span><b>\u00e9vitant ainsi les risques de duplication<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Moins volumineuse et plus qualitative, cette data permet d&rsquo;obtenir des informations fiables \u00e0 partir d&rsquo;une source unifi\u00e9e.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Enfin, le cloud permet d&rsquo;acc\u00e9der \u00e0 l&rsquo;outil de Business Intelligence \u00e0 tout moment, depuis n&rsquo;importe o\u00f9 et depuis n&rsquo;importe quel type d&rsquo;appareil. Les utilisateurs peuvent ainsi g\u00e9n\u00e9rer leurs propres rapports et collecter librement des informations, sans avoir recours au service informatique. En d\u00e9finitive, <\/span><b>les solutions bas\u00e9es sur le cloud simplifient et acc\u00e9l\u00e8rent l&rsquo;analyse de la data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, tout en offrant des fonctionnalit\u00e9s d&rsquo;analyse visuelle avanc\u00e9es : diagrammes, graphiques, arbres de d\u00e9cision&#8230;<\/span><\/p>\n<h2 id=\"data-quality-management\"><strong>7) Le d\u00e9veloppement du data quality management (DQM)<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Indispensable pour obtenir des informations fiables et prendre les meilleures d\u00e9cisions, <\/span><b>la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sera l&rsquo;un des enjeux majeurs de la BI en 2022. Un d\u00e9fi de taille, tant les crit\u00e8res permettant de d\u00e9finir une donn\u00e9e qualitative sont nombreux : exhaustivit\u00e9, validit\u00e9, unicit\u00e9, coh\u00e9rence, exactitude&#8230;\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Heureusement, le <\/span><b>data quality management (DQM)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> appara\u00eet comme l&rsquo;un des d\u00e9veloppements les plus prometteurs de la Business Intelligence. Une d\u00e9marche qui permet non seulement de pr\u00e9venir les risques li\u00e9s \u00e0 la qualit\u00e9 de la data, mais aussi de garantir sa conformit\u00e9 aux normes et aux lois internationales.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour une entreprise, les cons\u00e9quences potentielles d&rsquo;une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es sont nombreuses : erreurs dans l&rsquo;\u00e9tablissement des budgets, mauvaise compr\u00e9hension des comportements des clients, choix d&rsquo;investissements contestables&#8230; Le data quality management s&rsquo;impose donc comme une solution efficace pour <\/span><b>mieux traiter les informations et prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, bas\u00e9es sur des donn\u00e9es exactes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es d\u00e9pend largement de l&rsquo;entreprise, de son secteur d&rsquo;activit\u00e9 et de son contexte, elle repose toutefois sur quelques principes fondamentaux. L&rsquo;organisation doit notamment pr\u00eater une attention particuli\u00e8re \u00e0 certains \u00e9l\u00e9ments :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Les doublons<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, c&rsquo;est-\u00e0-dire les donn\u00e9es identiques qui apparaissent deux fois ou plus.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Les valeurs manquantes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Les donn\u00e9es obsol\u00e8tes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, trop anciennes pour \u00eatre pertinentes dans le cadre d&rsquo;une analyse.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Les donn\u00e9es incoh\u00e9rentes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Par exemple, la somme des employ\u00e9s de chaque service de l&rsquo;entreprise ne doit pas exc\u00e9der le nombre total de collaborateurs.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Chaque jour, les organisations collectent des donn\u00e9es de plus en plus complexes \u00e0 partir de sources multiples, qui doivent \u00eatre soigneusement g\u00e9r\u00e9es \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;outils et de processus ad\u00e9quats. Dans le m\u00eame temps, les exigences en mati\u00e8re de <\/span><b>conformit\u00e9 des donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> se font de plus en plus strictes. Le data quality management s&rsquo;impose donc comme une tendance incontournable pour 2022 et pour les ann\u00e9es qui suivront.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"auto-donnees\"><strong>8) Des donn\u00e9es de plus en plus automatis\u00e9es<\/strong><\/h2>\n<p><b>L&rsquo;automatisation des donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, \u00e9galement connue sous le nom d&rsquo;hyper-automatisation, est l&rsquo;une des technologies les plus prometteuses pour l&rsquo;ann\u00e9e 2022. D&rsquo;ailleurs, <\/span><a href=\"https:\/\/www.zdnet.fr\/actualites\/les-7-principales-tendances-qui-faconneront-la-transformation-numerique-en-2022-39931851.htm\"><span style=\"font-weight: 400;\">30 % des entreprises ont d&rsquo;ores et d\u00e9j\u00e0 mis en \u0153uvre des initiatives d&rsquo;automatisation<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, afin de surmonter un obstacle majeur : consolider et analyser l&rsquo;ensemble de leur data tout en utilisant une grande vari\u00e9t\u00e9 de sources de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les outils de Business Intelligence ont fourni aux organisations les moyens pour d\u00e9couvrir, analyser, mesurer, surveiller et \u00e9valuer les donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle. Mais l&rsquo;automatisation de la data va permettre de fluidifier davantage ces processus, en exploitant diff\u00e9rentes technologies comme l&rsquo;IA et le machine learning. Ainsi, il sera possible <\/span><b>de collecter et d&rsquo;analyser sans effort d&rsquo;\u00e9normes quantit\u00e9s de data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mais comment cette automatisation des donn\u00e9es se traduit-elle concr\u00e8tement ? D&rsquo;abord, par une disparition progressive des barri\u00e8res qui s\u00e9parent les experts de la data et les utilisateurs m\u00e9tiers. Ainsi, <\/span><b>tous les besoins li\u00e9s aux donn\u00e9es convergent vers un seul et m\u00eame endroit<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : collecte et analyse de la data, cr\u00e9ation de reportings, partage des indicateurs&#8230;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Par ailleurs, l&rsquo;av\u00e8nement de l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive et des rapports automatis\u00e9s permettront aux utilisateurs non experts d&rsquo;<\/span><b>automatiser eux-m\u00eames les donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Pour autant, les comp\u00e9tences des data scientists seront toujours n\u00e9cessaires pour r\u00e9aliser des analyses complexes, n\u00e9cessitant une intervention manuelle.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"embedded-analytics\"><strong>9) Toujours plus d\u2019analytique embarqu\u00e9e<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Incorporer des outils d\u2019analyse et de data visualisation directement dans l\u2019interface d\u2019un site ou d\u2019un logiciel : c&rsquo;est tout l&rsquo;int\u00e9r\u00eat de <\/span><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/lactualite-de-digdash\/embedded-analytics-digdash\/\"><b>l&#8217;embedded analytics<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, qui devrait continuer \u00e0 se d\u00e9mocratiser en 2022. En effet, de plus en plus d&rsquo;entreprises prennent conscience du potentiel de cette technologie, qui permet d&rsquo;int\u00e9grer la Business Intelligence de fa\u00e7on naturelle dans le flux de travail de l&rsquo;utilisateur.<\/span><\/p>\n<p><b>L\u2019utilisation de tableaux de bord et de rapports int\u00e9gr\u00e9s <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">est un v\u00e9ritable atout pour am\u00e9liorer les processus de prise de d\u00e9cision, mais aussi pour augmenter la productivit\u00e9 de l&rsquo;organisation. Mais l&#8217;embedded analytics permet \u00e9galement \u00e0 l&rsquo;entreprise de communiquer plus efficacement aupr\u00e8s de sa client\u00e8le, en lui fournissant des dashboards personnalis\u00e9s par le biais d&rsquo;un portail client.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Quant aux \u00e9diteurs de logiciels, ils y trouvent de nombreux b\u00e9n\u00e9fices. L&rsquo;analytique embarqu\u00e9e leur permet notamment d&rsquo;am\u00e9liorer <\/span><b>le taux d&rsquo;utilisation de leurs applications<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, tout en satisfaisant et en fid\u00e9lisant leurs utilisateurs.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mais l&#8217;embedded analytics va plus loin que la simple int\u00e9gration d&rsquo;un tableau de bord ou de fonctionnalit\u00e9s BI \u00e0 une application : c&rsquo;est aussi un vecteur de collaboration, qui permet d&rsquo;<\/span><b>impliquer toutes les parties prenantes de l&rsquo;entreprise dans l&rsquo;analyse de la data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En offrant aux clients et aux employ\u00e9s la possibilit\u00e9 de manipuler les donn\u00e9es dans un environnement connu, l&rsquo;entreprise favorise l&rsquo;extraction d&rsquo;informations pertinentes dans de nombreux domaines.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"data-literacy\"><strong>10) La data literacy : pour une meilleure ma\u00eetrise des donn\u00e9es<\/strong><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les donn\u00e9es sont aujourd&rsquo;hui le socle des d\u00e9cisions strat\u00e9giques des entreprises de toutes tailles. Toutefois, la capacit\u00e9 \u00e0 comprendre ces donn\u00e9es et \u00e0 en faire un outil collaboratif, utilisable par l&rsquo;ensemble des collaborateurs, devient primordiale. Dans ce contexte, la <\/span><b>data literacy<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> s&rsquo;impose comme une tendance \u00e0 ne pas sous-estimer dans le domaine de la Business Intelligence.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La litt\u00e9ratie des donn\u00e9es peut se d\u00e9finir comme la capacit\u00e9 \u00e0 comprendre, lire, \u00e9crire et communiquer des donn\u00e9es dans un contexte sp\u00e9cifique. Concr\u00e8tement, il s&rsquo;agit d&rsquo;<\/span><b>assimiler les techniques et les m\u00e9thodes utilis\u00e9es pour analyser la data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, mais aussi les outils et les technologies mis en \u0153uvre. L&rsquo;enjeu est de taille : selon Gartner,<\/span><a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/smarterwithgartner\/a-data-and-analytics-leaders-guide-to-data-literacy\"><span style=\"font-weight: 400;\"> la ma\u00eetrise des donn\u00e9es deviendra essentielle pour g\u00e9n\u00e9rer de la valeur commerciale<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> d&rsquo;ici 2023.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Malgr\u00e9 la mont\u00e9e en puissance des outils de self-service BI, qui se veulent accessibles au plus grand nombre, la data literacy reste le fondement d&rsquo;une <\/span><b>culture d&rsquo;entreprise ax\u00e9e sur les donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ainsi, les dirigeants ont la responsabilit\u00e9 de fournir la formation et les outils n\u00e9cessaires \u00e0 l&rsquo;ensemble de l&rsquo;organisation, afin que chacun soit en mesure de manipuler et d&rsquo;analyser la data.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour r\u00e9ussir une d\u00e9marche de data literacy, une <\/span><b>\u00e9valuation minutieuse des comp\u00e9tences des employ\u00e9s et des managers<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> doit \u00eatre effectu\u00e9e, afin d&rsquo;identifier les points faibles et les lacunes de chacun. En premier lieu, il convient de d\u00e9tecter les collaborateurs qui utilisent les donn\u00e9es avec le plus d&rsquo;aisance. Ces derniers peuvent alors servir de \u00ab\u00a0m\u00e9diateurs\u00a0\u00bb aupr\u00e8s des utilisateurs moins qualifi\u00e9s. Une fois ces connaissances r\u00e9unies, le mise en place de sessions de formation cibl\u00e9es devient une t\u00e2che beaucoup plus ais\u00e9e.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><em><strong>De la d\u00e9couverte des donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;analyse avanc\u00e9e, <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/business-intelligence\/top-10-definitions-business-intelligence\/\">les diff\u00e9rentes fonctionnalit\u00e9s de la Business Intelligence<\/a> poursuivent leur \u00e9volution avec un seul mot d&rsquo;ordre : rendre la data accessible au plus grand nombre. Le d\u00e9veloppement rapide de la self-service BI ne fait que confirmer cette tendance de fond, tout comme les nouvelles applications li\u00e9es \u00e0 l&rsquo;intelligence artificielle et \u00e0 l&rsquo;automatisation.<\/strong><\/em><\/p>\n<p><em><strong>En parall\u00e8le, les outils de data visualisation devront relever de nombreux d\u00e9fis dans les ann\u00e9es \u00e0 venir. La s\u00e9curit\u00e9 et la gestion de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, en particulier, sont au centre de tous les regards. Des probl\u00e9matiques qui trouvent un \u00e9cho particulier alors que les solutions bas\u00e9es sur le cloud connaissent une ascension irr\u00e9sistible.<\/strong><\/em><\/p>\n<p><em><strong>Conscient des enjeux de l&rsquo;ann\u00e9e \u00e0 venir, DigDash continue de faire \u00e9voluer son outil de Business Intelligence vers toujours plus d&rsquo;autonomie des utilisateurs et toujours plus de performance, pour le traitement d&rsquo;une volum\u00e9trie de donn\u00e9es croissante. Quel que soit votre secteur d&rsquo;activit\u00e9 ou la taille de votre organisation, notre solution BI est con\u00e7ue pour couvrir tous les usages de votre entreprise, tout en mettant la communication des donn\u00e9es au service de tous.<\/strong><\/em><\/p>\n<p><em><strong>Vous souhaitez exploiter tout le potentiel de la BI ? <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/perspectives-dentreprises\/reussir-votre-projet-de-business-intelligence-en-entreprise-le-guide-complet\/\">D\u00e9couvrez nos conseils pour r\u00e9ussir votre projet de Business Intelligence.<\/a><\/strong><\/em><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/content.digdash.com\/lb-fr-business-intelligence-data-2022\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-19103 size-full\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/cta-telecharger-7.png\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"200\" srcset=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/cta-telecharger-7.png 600w, https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/cta-telecharger-7-300x100.png 300w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c0 l&rsquo;approche de 2022, la Business Intelligence continue de se transformer et de se r\u00e9inventer pour r\u00e9pondre aux enjeux de demain. Entre innovations technologiques, contraintes r\u00e9glementaires et d\u00e9fis \u00e9conomiques, le monde de la BI s&rsquo;appr\u00eate \u00e0 vivre de nombreux changements. Pour aider votre entreprise \u00e0 faire les meilleurs choix et \u00e0 exploiter tout le potentiel &#8230; <a title=\"Business Intelligence : que nous r\u00e9serve le monde de la data en 2022 ?\" class=\"read-more\" href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/business-intelligence\/business-intelligence-que-nous-reserve-le-monde-de-la-data-en-2022\/\" aria-label=\"En savoir plus sur Business Intelligence : que nous r\u00e9serve le monde de la data en 2022 ?\">Lire plus<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":16103,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[10],"tags":[],"class_list":["post-15613","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-business-intelligence"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ 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