{"id":18485,"date":"2023-03-13T14:20:50","date_gmt":"2023-03-13T13:20:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?p=18485"},"modified":"2024-02-06T14:27:21","modified_gmt":"2024-02-06T13:27:21","slug":"les-tendances-de-business-intelligence-2023","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/non-classe\/les-tendances-de-business-intelligence-2023\/","title":{"rendered":"Les tendances de la Business Intelligence en 2023"},"content":{"rendered":"<p>Dans un contexte \u00e9conomique marqu\u00e9 par l&rsquo;inflation et la baisse des investissements IT, les organisations se tournent de plus en plus vers la\u00a0<strong>Business Intelligence<\/strong>\u00a0afin d&rsquo;exploiter leurs donn\u00e9es et de gagner en efficacit\u00e9 au quotidien.<\/p>\n<p>Dans le m\u00eame temps, les\u00a0<strong>entreprises<\/strong>\u00a0revoient leurs priorit\u00e9s et se focalisent davantage sur les\u00a0<strong>b\u00e9n\u00e9fices<\/strong>\u00a0r\u00e9els de la\u00a0<strong>data<\/strong>\u00a0pour leur activit\u00e9. Sans oublier les questions li\u00e9es \u00e0 la\u00a0<strong>souverainet\u00e9<\/strong>, \u00e0 la\u00a0<strong>confidentialit\u00e9<\/strong>\u00a0et \u00e0 la\u00a0<strong>s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong>, qui sont toujours au c\u0153ur de l\u2019actualit\u00e9.<\/p>\n<p>C\u2019est pourquoi DigDash a compil\u00e9 <strong>11 tendances <\/strong>de la Business Intelligence d\u00e9j\u00e0 \u00e0 l\u2019\u0153uvre en <strong>2023.<\/strong><\/p>\n<p><strong>Au sommaire :<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"#le-libre-service-devient-la-norme\">Self-service BI<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#analyse-predictive\">L&rsquo;analyse predictive<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#souverainete-numerique\">La souverainet\u00e9 num\u00e9rique<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#data-privacy\">La data privacy<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#data-governance\">La data governance<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#multi-cloud\">Le multi-cloud<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#langage-naturel\">Le traitement du langage naturel<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ia-automatisation\">L&rsquo;IA et l&rsquo;automatisation<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#data-viz\">La dataviz<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#utilisateurs-metiers\">La BI au sein des utilisateurs m\u00e9tiers<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#la-business-intelligence-de-plus-en-plus-mobile\">La Business Intelligence sur mobile<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/content.digdash.com\/tendances-de-business-intelligence-2023-expliquees#download\"><strong>\u00c0 d\u00e9couvrir ci-dessous, ou \u00e0 t\u00e9l\u00e9charger au format PDF pour plus tard :<\/strong><\/a><\/p>\n<p><strong><a href=\"https:\/\/content.digdash.com\/tendances-de-business-intelligence-2023-expliquees#download\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/telecharger-1.png\" alt=\"\" width=\"594\" height=\"198\" \/><\/a><\/strong><\/p>\n<h2 id=\"le-libre-service-devient-la-norme\"><strong>1) Le libre service devient la norme<\/strong><\/h2>\n<p>Longtemps cantonn\u00e9e \u00e0 un cercle restreint, la Business Intelligence tend \u00e0 devenir accessible \u00e0 tous les niveaux de l\u2019organisation.<\/p>\n<p>Une petite r\u00e9volution rendue possible par le d\u00e9veloppement du self-service BI, qui permet \u00e0 chaque collaborateur d\u2019effectuer lui-m\u00eame ses propres analyses de donn\u00e9es, en s\u2019appuyant sur des outils con\u00e7us \u00e0 cet effet.<\/p>\n<p>Cette <strong>BI en libre-service <\/strong>pr\u00e9sente deux principaux avantages :<\/p>\n<ul>\n<li>D\u2019abord, elle facilite le travail des \u00e9quipes m\u00e9tiers et am\u00e9liore leur productivit\u00e9.<\/li>\n<li>De plus, elle r\u00e9duit leur d\u00e9pendance vis-\u00e0-vis de la direction informatique (DSI) et des data analysts, qui ne sont pas constamment sollicit\u00e9s pour interpr\u00e9ter les donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En parall\u00e8le, on assiste \u00e0 l\u2019av\u00e8nement de la <strong>guided analytics<\/strong>, qui consiste \u00e0 accompagner les collaborateurs dans l\u2019utilisation de la data. Concr\u00e8tement, <strong>l\u2019analyse guid\u00e9e<\/strong> permet aux employ\u00e9s de comprendre rapidement les id\u00e9es et les informations pr\u00e9sent\u00e9es dans leurs sources de donn\u00e9es. Les tableaux de bord sont plus informatifs et plus conviviaux, pour que chacun puisse se plonger dans les donn\u00e9es et les interpr\u00e9ter rapidement. Par exemple, des graphiques interactifs permettent d\u2019attirer l\u2019attention sur les points cl\u00e9s, tandis que les termes et les KPI essentiels peuvent \u00eatre expliqu\u00e9s \u00e0 l\u2019aide de glossaires.<\/p>\n<p>Enfin, les utilisateurs disposent de plusieurs options pour trier et segmenter la data, afin d&rsquo;obtenir des informations plus approfondies.<\/p>\n<h2 id=\"analyse-predictive\"><strong>2) L\u2019analyse pr\u00e9dictive monte en puissance<\/strong><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/conseils-et-astuces\/utiliser-lanalyse-predictive\/\">L\u2019analyse pr\u00e9dictive<\/a> est une technique permettant de faire des hypoth\u00e8ses et des pr\u00e9dictions sur des \u00e9v\u00e9nements \u00e0 venir, en s&rsquo;appuyant \u00e0 la fois sur des donn\u00e9es actuelles et historiques. Or, on assiste au d\u00e9veloppement de <b>mod\u00e8les pr\u00e9dictifs de plus en plus avanc\u00e9s<\/b>, poss\u00e9dant de multiples applications potentielles.<\/p>\n<p>L\u2019une d\u2019entre elles est <b>l\u2019anticipation des ruptures de la supply chain<\/b>. Ces \u00e9v\u00e9nements, qui peuvent arriver n\u2019importe quand et n\u2019importe o\u00f9, n\u00e9cessitent une r\u00e9ponse imm\u00e9diate. Toutefois, mettre en place un plan d\u2019urgence lorsque le pire s\u2019est d\u00e9j\u00e0 produit est une solution peu satisfaisante\u2026<\/p>\n<p>D\u2019o\u00f9 l\u2019int\u00e9r\u00eat d\u2019agir de mani\u00e8re proactive, avant m\u00eame que la rupture ne survienne, en se basant sur des pr\u00e9visions et des sc\u00e9narios \u00e9tablis en amont. Aujourd\u2019hui, il est possible de <b>g\u00e9rer les donn\u00e9es en temps r\u00e9el<\/b> et de <b>d\u00e9tecter rapidement les signes avant-coureurs<\/b>\u00a0: rar\u00e9faction d\u2019une mati\u00e8re premi\u00e8re, livraisons perturb\u00e9es\u2026<\/p>\n<p>En d\u2019autres termes, tous les goulets d\u2019\u00e9tranglement susceptibles d&rsquo;entraver la cha\u00eene logistique peuvent \u00eatre identifi\u00e9s, ce qui permet d\u2019agir avant qu\u2019il ne soit trop tard.<\/p>\n<p>Un autre champ d\u2019application important de l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive est celui de la <b>maintenance<\/b>. En effet, cette technique permet d\u2019anticiper d&rsquo;\u00e9ventuelles d\u00e9faillances avant qu\u2019elles n\u2019affectent une machine ou tout autre \u00e9quipement.<\/p>\n<p>L\u2019enjeu est de taille\u00a0: l\u2019immobilisation d\u2019un syst\u00e8me de production suite \u00e0 une panne peut engendrer des pertes faramineuses pour une entreprise. Heureusement, le recueil et l\u2019analyse permanente de la data permettent d\u2019intervenir avant que la panne ne se produise.<\/p>\n<p>Cela se traduit par\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Une diminution du nombre d\u2019interventions de maintenance, qu\u2019elles soient planifi\u00e9es ou non.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Une baisse des co\u00fbts de maintenance.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Une hausse de la production.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Une augmentation de la dur\u00e9e de vie utile des composants les plus co\u00fbteux.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Une r\u00e9duction des risques de s\u00e9curit\u00e9 li\u00e9s aux d\u00e9faillances des machines.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Et ce n\u2019est qu\u2019un aper\u00e7u des nombreux usages potentiels de l\u2019analyse pr\u00e9dictive, qui peut \u00e9galement servir \u00e0 <b>anticiper une hausse des co\u00fbts<\/b> ou \u00e0 <b>mieux comprendre le cycle de vie d&rsquo;un produit<\/b>.<\/p>\n<h2 id=\"souverainete-numerique\"><strong>3) La souverainet\u00e9 num\u00e9rique est au c\u0153ur des d\u00e9bats<\/strong><\/h2>\n<p>Le cloud fait partie int\u00e9grante de l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me num\u00e9rique des entreprises, qui tendent \u00e0 \u00ab\u2009d\u00e9mat\u00e9rialiser\u2009\u00bb leurs diff\u00e9rents outils depuis d\u00e9j\u00e0 plusieurs ann\u00e9es. D\u2019ailleurs, la majorit\u00e9 des <b>solutions de Business Intelligence<\/b> proposent d\u00e9sormais une <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/offre-cloud\/\"><b>version cloud<\/b><\/a> \u00e0 leurs utilisateurs, souhaitant b\u00e9n\u00e9ficier de services plus flexibles et plus performants.<\/p>\n<p>Toutefois, le sujet de la <a href=\"https:\/\/www.consilium.europa.eu\/fr\/policies\/a-digital-future-for-europe\/\">souverainet\u00e9 num\u00e9rique<\/a> est aujourd\u2019hui sur toutes les l\u00e8vres. En effet, la gestion des donn\u00e9es personnelles de certains h\u00e9bergeurs cloud est remise en cause, notamment les fournisseurs originaires des \u00c9tats-Unis.<\/p>\n<p>Pourquoi\u2009? Car les autorit\u00e9s am\u00e9ricaines pourraient th\u00e9oriquement consulter les donn\u00e9es stock\u00e9es sur les serveurs de ces soci\u00e9t\u00e9s, quand bien m\u00eame elles concerneraient des ressortissants europ\u00e9ens. En effet, les donn\u00e9es h\u00e9berg\u00e9es par une soci\u00e9t\u00e9 am\u00e9ricaine, y compris dans des data centers bas\u00e9s sur le territoire europ\u00e9en, sont assujetties au <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/CLOUD_Act\">Cloud Act am\u00e9ricain<\/a>.<\/p>\n<p>D\u2019o\u00f9 la n\u00e9cessit\u00e9 pour les administrations publiques, mais aussi pour toutes les entreprises du territoire europ\u00e9en, de recourir \u00e0 un h\u00e9bergeur europ\u00e9en.<\/p>\n<p>\u00c0 cet enjeu de souverainet\u00e9, il faut ajouter la <b>s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/b>, particuli\u00e8rement importante pour les outils de Business Intelligence, qui doivent souvent g\u00e9rer d&rsquo;importants volumes de data.<\/p>\n<p>Les \u00e9diteurs doivent donc proposer des m\u00e9canismes de s\u00e9curit\u00e9 conformes aux contraintes et aux normes auxquelles sont soumises les entreprises, sans pour autant alourdir la migration vers le cloud.<\/p>\n<h2 id=\"data-privacy\"><strong>4) L\u2019utilisation des donn\u00e9es prend une dimension \u00e9thique<\/strong><\/h2>\n<p>Comme nous l\u2019avons \u00e9voqu\u00e9 au point pr\u00e9c\u00e9dent, la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es continuera d\u2019\u00eatre au centre des regards en 2023. Mais la question de la <b>confidentialit\u00e9<\/b> prend \u00e9galement une place importante dans les d\u00e9bats.<\/p>\n<p>La mise en \u0153uvre de r\u00e9glementations sur la protection de la vie priv\u00e9e, comme le <b>r\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es (RGPD)<\/b> dans l&rsquo;Union europ\u00e9enne, a d\u00e9fini des \u00e9l\u00e9ments de base pour la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es et la gestion des informations personnelles des citoyens.<\/p>\n<p>Ainsi, une <b>data privacy<\/b> d\u00e9faillante peut avoir des cons\u00e9quences d\u00e9sastreuses pour les entreprises. Sanctions financi\u00e8res, r\u00e9putation d\u00e9grad\u00e9e, perte de client\u00e8le\u2026 Le prix \u00e0 payer est souvent tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9. C\u2019est pourquoi les organisations doivent s\u2019engager, au plus vite, dans une <b>d\u00e9marche d\u2019utilisation \u00e9thique des donn\u00e9es<\/b>.<\/p>\n<p>De quoi s\u2019agit-il\u2009? D\u2019une approche visant \u00e0 offrir plus de valeur aux clients, sans pour autant les exposer \u00e0 un risque accru. Dans un environnement num\u00e9rique de plus en plus mena\u00e7ant, cette d\u00e9marche \u00e9thique consiste \u00e0 <b>am\u00e9liorer continuellement la data privacy<\/b>, tout en se conformant aux r\u00e8gles de confidentialit\u00e9 en vigueur.<\/p>\n<p>L\u2019enjeu est encore plus grand pour les informations sensibles, comme les donn\u00e9es de sant\u00e9. Ici, l\u2019usage d\u2019un <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/lactualite-de-digdash\/cloud-bi-digdash-certifie-hds\/\">h\u00e9bergement cloud certifi\u00e9 HDS<\/a> s\u2019av\u00e8re indispensable pour garantir un niveau optimal de s\u00e9curit\u00e9, de confidentialit\u00e9 et d\u2019accessibilit\u00e9 de la data.<\/p>\n<h2 id=\"data-governance\"><strong>5) La data governance devient un enjeu de s\u00e9curit\u00e9 majeur<\/strong><\/h2>\n<p>La <b>data governance<\/b>, qui d\u00e9signe les proc\u00e9dures mises en place pour encadrer la collecte et l\u2019utilisation des donn\u00e9es, joue un r\u00f4le toujours plus strat\u00e9gique au sein des entreprises.<\/p>\n<p>En effet, la gouvernance des donn\u00e9es permet de <b>garantir la s\u00e9curit\u00e9 et l\u2019exactitude de la data<\/b>, tout en mettant \u00e0 la disposition des dirigeants tous les \u00e9l\u00e9ments dont ils ont besoin pour une prise de d\u00e9cision \u00e9clair\u00e9e.<\/p>\n<p>Toutefois, <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/si-clasificacion\/pourquoi-et-comment-mettre-en-place-une-politique-de-data-governance\/\">le d\u00e9ploiement d\u2019une strat\u00e9gie de data governance<\/a> ne peut pas se faire en un claquement de doigt. C\u2019est une d\u00e9marche rigoureuse qui doit \u00eatre effectu\u00e9e en plusieurs \u00e9tapes.<\/p>\n<h3>1. Les objectifs de la gouvernance des donn\u00e9es<\/h3>\n<p>Une strat\u00e9gie de data governance doit \u00eatre align\u00e9e avec la strat\u00e9gie globale de l\u2019organisation. Rappelons que la data n\u2019est pas une fin en soi\u00a0: c\u2019est une ressource qui permet \u00e0 l\u2019entreprise de cr\u00e9er de la valeur et d\u2019\u00eatre plus comp\u00e9titive. D\u2019o\u00f9 la n\u00e9cessit\u00e9 de bien d\u00e9finir<b> les b\u00e9n\u00e9fices attendus de la gouvernance des donn\u00e9es.<\/b><\/p>\n<h3>2. La cartographie des donn\u00e9es<\/h3>\n<p>Pour mettre en place une politique de gouvernance des donn\u00e9es, l\u2019entreprise doit pr\u00e9alablement <b>faire l\u2019inventaire de la data<\/b> qu\u2019elle poss\u00e8de. Elle peut ensuite la cartographier, ce qui lui apporte une vision claire de ses donn\u00e9es, de leur nature et de leur quantit\u00e9. Cela lui permet de structurer plus efficacement sa strat\u00e9gie de data governance, mais aussi de mieux d\u00e9finir ses objectifs et sa port\u00e9e.<\/p>\n<h3>3. La mise en place d\u2019une nouvelle organisation<\/h3>\n<p>Le succ\u00e8s de la data governance repose d\u2019abord sur la mise en place de r\u00e8gles strictes, garantissant <b>la conformit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/b>. Mais il faut aussi instaurer de nouvelles m\u00e9thodes de travail pour mieux g\u00e9rer ces donn\u00e9es et am\u00e9liorer leur qualit\u00e9.<\/p>\n<p>Enfin, <b>les droits et les responsabilit\u00e9s de chaque utilisateur<\/b> doivent \u00eatre clairement d\u00e9finis, en ce qui concerne les donn\u00e9es de l\u2019entreprise. De m\u00eame, il est important d&rsquo;attribuer des r\u00f4les pr\u00e9cis aux collaborateurs impliqu\u00e9s dans la politique de data governance,<\/p>\n<h3>4. L\u2019int\u00e9gration d\u2019outils de data governance performants<\/h3>\n<p>Le d\u00e9ploiement d\u2019une strat\u00e9gie de data gouvernance \u00e0 grande \u00e9chelle requiert des outils performants et adapt\u00e9s aux besoins de l\u2019organisation. Une <b>solution de Business Intelligence<\/b>, en particulier, s\u2019av\u00e8re incontournable pour exploiter tout le potentiel des donn\u00e9es, mais aussi pour garantir leur qualit\u00e9, leur s\u00e9curit\u00e9 et leur transparence.<\/p>\n<p>Les outils de BI ont d\u2019ailleurs \u00e9volu\u00e9 en ce sens, en proposant notamment des fonctionnalit\u00e9s permettant de savoir pr\u00e9cis\u00e9ment qui a consult\u00e9 quel contenu. C\u2019est par exemple le cas du <b>module d&rsquo;audit int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 DigDash Enterprise<\/b>. Avec lui, un administrateur peut conna\u00eetre rapidement la liste des cubes de donn\u00e9es et des flux, ainsi que l&rsquo;historique des sessions utilisateurs.<\/p>\n<h2 id=\"multi-cloud\"><strong>6) Le cloud fait place aux strat\u00e9gies hybrides<\/strong><\/h2>\n<p>De plus en plus d\u2019entreprises se tournent vers des <b>outils de Business Intelligence full web<\/b>, avec plusieurs b\u00e9n\u00e9fices \u00e0 la cl\u00e9. En premier lieu, l&rsquo;absence d&rsquo;administrateur en interne se traduit par une diminution des co\u00fbts. De plus, un h\u00e9bergement externalis\u00e9 r\u00e9duit les risques de pertes de donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Certaines organisations optent \u00e9galement pour une <b>strat\u00e9gie hybride<\/b>, combinant services sur site, cloud priv\u00e9 et cloud public. Ici, chaque \u00e9l\u00e9ment fonctionne de mani\u00e8re compl\u00e9mentaire, en toute transparence, afin de s\u2019adapter pr\u00e9cis\u00e9ment aux besoins de l\u2019entreprise.<\/p>\n<p>En plein d\u00e9veloppement, cette approche hybride offre un compromis id\u00e9al entre les avantages respectifs des diff\u00e9rents types de cloud. En effet, le <b>multi-cloud<\/b> permet un meilleur contr\u00f4le de la gestion des ressources, un d\u00e9ploiement rapide des applications, une s\u00e9curit\u00e9 sup\u00e9rieure, mais aussi une optimisation des co\u00fbts.<\/p>\n<p>L\u2019un de ses principaux cas d\u2019usage est la <b>division des donn\u00e9es<\/b>, dont une partie est stock\u00e9e en interne, tandis que l\u2019autre est h\u00e9berg\u00e9e en externe. En effet, certains jeux de data contiennent des informations sensibles ou confidentielles, qu\u2019il s\u2019agisse de donn\u00e9es financi\u00e8res, de donn\u00e9es de sant\u00e9 ou de donn\u00e9es client.<\/p>\n<p>Mais, si ces donn\u00e9es sensibles sont soumises \u00e0 des exigences de s\u00e9curit\u00e9 \u00e9lev\u00e9es, ce n\u2019est pas le cas de la majorit\u00e9 de la data poss\u00e9d\u00e9e par l&rsquo;entreprise. Une strat\u00e9gie hybride permet alors d\u2019h\u00e9berger les informations les plus confidentielles dans un <b>cloud priv\u00e9<\/b>, tandis que les autres donn\u00e9es sont stock\u00e9es dans un <b>cloud public<\/b>.<\/p>\n<h2 id=\"langage-naturel\"><strong>7) Le traitement du langage naturel arrive \u00e0 maturit\u00e9<\/strong><\/h2>\n<p>Encore aujourd&rsquo;hui, la plupart des employ\u00e9s ne poss\u00e8dent pas les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour interpr\u00e9ter les donn\u00e9es et mod\u00e9liser des <b>indicateurs de performance (KPI)<\/b> pertinents. Un v\u00e9ritable manque \u00e0 gagner, car tous les collaborateurs pourraient profiter de la data pour \u00e9clairer leurs d\u00e9cisions au quotidien.<\/p>\n<p>Heureusement, le <b>traitement du langage naturel (NLP)<\/b> et les interfaces conversationnelles sont en train de changer les choses. Gr\u00e2ce \u00e0 ces nouvelles technologies, n\u2019importe qui peut aujourd\u2019hui interroger les donn\u00e9es, que ce soit \u00e0 l\u2019\u00e9crit ou \u00e0 l\u2019oral.<\/p>\n<p>Ainsi, le NLP permet de proposer aux utilisateurs les visualisations les plus adapt\u00e9es en fonction des donn\u00e9es s\u00e9lectionn\u00e9es, mais aussi de charger automatiquement les donn\u00e9es les plus pertinentes en fonction de la requ\u00eate soumise.<\/p>\n<p>Malgr\u00e9 tout, ces outils n\u2019en sont qu\u2019\u00e0 leurs balbutiements\u00a0et de nombreuses entreprises sont \u00ab\u2009en retard\u2009\u00bb dans l\u2019utilisation de <b>l\u2019analytique augment\u00e9e<\/b> et du <a href=\"https:\/\/doc.digdash.com\/xwiki\/wiki\/dd2021r2\/view\/Digdash\/user_guide\/dashboard\/text_query\/?language=fr\"><b>requ\u00eatage en langage naturel<\/b><\/a>.<\/p>\n<p>Le NLP devrait donc progresser fortement au cours des prochaines ann\u00e9es, les organisations s\u2019appuyant de plus en plus sur<b> l\u2019intelligence artificielle (IA)<\/b> pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 et la d\u00e9couverte des donn\u00e9es. Gr\u00e2ce aux progr\u00e8s rapides dans ce domaine rattach\u00e9 au machine learning, les outils de Business Intelligence deviennent accessibles \u00e0 un nombre grandissant d\u2019utilisateurs.<\/p>\n<h2 id=\"ia-automatisation\"><strong>8) L\u2019IA et l\u2019automatisation se mettent au service du data management<\/strong><\/h2>\n<p><b>L\u2019analyse des donn\u00e9es, l\u2019intelligence artificielle et l\u2019automatisation<\/b> connaissent actuellement une phase de convergence. Or, cette hybridation jouit d\u2019un immense potentiel, puisqu\u2019elle permet d\u2019obtenir des informations qui \u00e9taient jusqu\u2019ici inaccessibles.<\/p>\n<p>Ainsi, l\u2019IA s\u2019av\u00e8re particuli\u00e8rement utile lorsqu\u2019elle est mise au service du <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/conseils-et-astuces\/data-management-6-conseils-pour-gerer-dimportants-volumes-de-donnees\/\"><b>data management<\/b><\/a>. On dit souvent que 80\u00a0% du temps est consacr\u00e9 \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, tandis que 20\u00a0% seulement est consacr\u00e9 \u00e0 leur analyse. Mais l\u2019intelligence artificielle est en train de changer les r\u00e8gles, en permettant aux data scientists de se concentrer sur des missions \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n<p>En effet, il est d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 possible d\u2019automatiser de nombreuses t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives li\u00e9es \u00e0 la <b>pr\u00e9paration de la data<\/b>, mais aussi le <b>reporting<\/b> ou la <b>d\u00e9tection d\u2019anomalies<\/b>. Par exemple, il suffit \u00e0 l\u2019utilisateur de charger un fichier pour que le logiciel reconnaisse la nature des donn\u00e9es et le sujet concern\u00e9.<\/p>\n<p>En d\u00e9finitive, l\u2019IA et l\u2019automatisation sont les cl\u00e9s d\u2019un data management plus performant au sein des organisations.<\/p>\n<h2 id=\"data-viz\"><strong>9) La data visualisation se d\u00e9mocratise<\/strong><\/h2>\n<p>La <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/perspectives-dentreprises\/data-vizualisation-5-benefices-concrets-pour-votre-entreprise\/\">data visualisation<\/a> s\u2019est impos\u00e9e comme la solution num\u00e9ro 1 pour r\u00e9unir de nombreuses repr\u00e9sentations visuelles sur un seul \u00e9cran. Gr\u00e2ce \u00e0 la <b>dataviz<\/b>, les \u00e9quipes ont la possibilit\u00e9 de rep\u00e9rer des grandes tendances ou des anomalies dans les chiffres en quelques minutes seulement.<\/p>\n<p>\u00c0 l\u2019avenir, le <b>tableau de bord<\/b> continuera d&rsquo;\u00eatre un outil de communication visuelle incontournable, renfor\u00e7ant la collaboration entre les \u00e9quipes. Personnalis\u00e9 pour r\u00e9pondre aux besoins de chacun, il offrira aussi une exp\u00e9rience utilisateur sans faille.<\/p>\n<p>Mais, plus qu&rsquo;un simple outil de visualisation, le dashboard se dote de fonctionnalit\u00e9s toujours plus interactives, avec des <b>donn\u00e9es mises \u00e0 jour en temps r\u00e9el<\/b> et des syst\u00e8mes d\u2019alarme bas\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n<p>Cependant, <b>prendre des d\u00e9cisions concr\u00e8tes \u00e0 partir de la data<\/b> est plus facile \u00e0 dire qu\u2019\u00e0 faire. En effet, les analystes doivent transmettre les informations aux d\u00e9cideurs sous une forme compr\u00e9hensible et exploitable. Plus important encore, ils doivent pouvoir d\u00e9crire comment les donn\u00e9es brutes se sont transform\u00e9es en informations. Des comp\u00e9tences qui convergent vers un processus connu sous le nom de <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/business-intelligence\/data-storytelling\/\"><b>data storytelling<\/b><\/a>.<\/p>\n<p>Raconter une histoire avec les donn\u00e9es\u00a0: c\u2019est tout l\u2019enjeu de cette approche, qui utilise la narration pour ajouter une touche de contexte aux statistiques et fournir le r\u00e9cit n\u00e9cessaire pour<b> appuyer la prise de d\u00e9cision<\/b>.<\/p>\n<p>Plus que jamais, les <b>solutions d\u2019informatique d\u00e9cisionnelle <\/b>doivent donc aider leurs utilisateurs \u00e0 transformer les chiffres en informations compr\u00e9hensibles, voire en histoires captivantes.<\/p>\n<h2 id=\"utilisateurs-metiers\"><strong>10) L\u2019usage de la BI s\u2019\u00e9tend aux utilisateurs m\u00e9tiers<\/strong><\/h2>\n<p>Pendant longtemps, les donn\u00e9es complexes sont rest\u00e9es l\u2019apanage d\u2019une \u00e9quipe de sp\u00e9cialistes, charg\u00e9s de r\u00e9diger des <b>rapports destin\u00e9s aux directions m\u00e9tiers<\/b>\u00a0: marketing, ressources humaines, finance, etc. Toutefois, les analyses effectu\u00e9es ne correspondaient pas forc\u00e9ment aux besoins r\u00e9els de leurs destinataires.<\/p>\n<p>Aujourd\u2019hui, de plus en plus de chefs d&rsquo;entreprise r\u00e9alisent l&rsquo;importance de <b>former leurs \u00e9quipes \u00e0 l&rsquo;analyse de la data<\/b>. La Business Intelligence n\u2019est plus seulement r\u00e9serv\u00e9e aux d\u00e9cisionnaires et aux experts\u00a0: son usage se d\u00e9veloppe dans tous les services de l\u2019organisation, afin d\u2019accompagner les utilisateurs m\u00e9tier dans leurs missions quotidiennes.<\/p>\n<p>Le boom du <b>self-service BI <\/b>n\u2019y est pas \u00e9tranger. Les entreprises disposent maintenant de solutions modernes permettant d\u2019int\u00e9grer facilement la data et d\u2019obtenir des visualisations interactives, tout cela \u00e0 partir d\u2019une interface conviviale. Sans oublier la possibilit\u00e9 de <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/conseils-et-astuces\/data-management-6-conseils-pour-gerer-dimportants-volumes-de-donnees\/\">travailler sur de grands volumes de donn\u00e9es<\/a>, sans aucune perte de performance.<\/p>\n<p>Tout cela avec de nombreux b\u00e9n\u00e9fices \u00e0 la cl\u00e9\u00a0: acc\u00e9l\u00e9ration de la transition num\u00e9rique, gain de productivit\u00e9 et d\u2019agilit\u00e9, soutien \u00e0 l\u2019innovation\u2026 En effet, <b>l&rsquo;autonomisation des collaborateurs dans l\u2019usage de la data<\/b> leur permet de mettre \u00e0 profit leurs comp\u00e9tences et stimule leur motivation.<\/p>\n<h2 id=\"la-business-intelligence-de-plus-en-plus-mobile\"><strong>11) La Business Intelligence de plus en plus mobile<\/strong><\/h2>\n<p>Les travailleurs sont plus nomades que jamais et les <b>solutions d&rsquo;analyse de donn\u00e9es mobiles<\/b> arrivent enfin \u00e0 maturit\u00e9.<\/p>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 la BI mobile, les collaborateurs peuvent d\u00e9sormais\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Acc\u00e9der \u00e0 la data depuis n\u2019importe quel appareil et l\u2019analyser en toute simplicit\u00e9.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Consulter et modifier leurs tableaux de bord o\u00f9 qu\u2019ils soient.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Filtrer et explorer les donn\u00e9es pour trouver les r\u00e9ponses \u00e0 leurs questions, y compris en d\u00e9placement.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Partager rapidement des informations avec leurs coll\u00e8gues.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Simple d&rsquo;utilisation et disponible en permanence, <b>la BI mobile conna\u00eet un taux d&rsquo;adoption sup\u00e9rieur \u00e0 celui de la Business Intelligence traditionnelle<\/b>. En effet, les utilisateurs ont acc\u00e8s aux analytics dont ils ont besoin \u00e0 tout moment et peuvent prendre des d\u00e9cisions imm\u00e9diates, sans l&rsquo;aide d&rsquo;un sp\u00e9cialiste de la data.<\/p>\n<p>Outre sa rapidit\u00e9, <b>la Business Intelligence sur mobile repr\u00e9sente un v\u00e9ritable gain d&rsquo;efficacit\u00e9<\/b>. Les collaborateurs peuvent non seulement consulter les donn\u00e9es en temps r\u00e9el, mais ils peuvent aussi les annoter, les commenter et les partager en quelques minutes gr\u00e2ce \u00e0 leur smartphone, ce qui am\u00e9liore consid\u00e9rablement la communication d&rsquo;\u00e9quipe.<\/p>\n<p>C&rsquo;est pourquoi la demande d&rsquo;outils de BI mobile en libre-service ne fait qu&rsquo;augmenter, notamment au sein des organisations qui ne disposent pas de comp\u00e9tences analytiques avanc\u00e9es ou de ressources internes cons\u00e9quentes. D\u00e9sormais, <b>tous les utilisateurs sont en capacit\u00e9 de transformer des donn\u00e9es complexes en informations accessibles et pertinentes<\/b>.<\/p>\n<p><strong><a href=\"https:\/\/content.digdash.com\/tendances-de-business-intelligence-2023-expliquees#download\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/telecharger-1.png\" alt=\"\" width=\"597\" height=\"199\" \/><\/a><\/strong><\/p>\n<p><b><i>En 2023, la Business Intelligence conna\u00eet d\u2019importantes avanc\u00e9es, soutenues par l\u2019intelligence artificielle et l&rsquo;automatisation\u00a0: traitement du langage naturel, self-service BI, analyse pr\u00e9dictive\u2026 Autant de fonctionnalit\u00e9s qui montrent aujourd\u2019hui toute l&rsquo;\u00e9tendue de leur potentiel.\u00a0<\/i><\/b><\/p>\n<p><b><i>En parall\u00e8le, les questions li\u00e9es \u00e0 la souverainet\u00e9 et \u00e0 la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es restent au c\u0153ur de l\u2019actualit\u00e9. D\u2019o\u00f9 la n\u00e9cessit\u00e9 de prendre des mesures fortes en mati\u00e8re de data governance, de s\u00e9curit\u00e9 et d\u2019\u00e9thique.<\/i><\/b><\/p>\n<p><b><i>Avec DigDash Enterprise, faites le choix d\u2019une solution BI de pointe, \u00e9voluant constamment au gr\u00e9 des progr\u00e8s technologiques, tout en apportant une r\u00e9ponse fiable aux probl\u00e9matiques de data privacy et de gouvernance des donn\u00e9es. <\/i><\/b><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/demonstration\/\"><b><i>Demandez votre d\u00e9mo<\/i><\/b><\/a><b><i> d\u00e8s maintenant\u2009!<\/i><\/b><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans un contexte \u00e9conomique marqu\u00e9 par l&rsquo;inflation et la baisse des investissements IT, les organisations se tournent de plus en plus vers la\u00a0Business Intelligence\u00a0afin d&rsquo;exploiter leurs donn\u00e9es et de gagner en efficacit\u00e9 au quotidien. Dans le m\u00eame temps, les\u00a0entreprises\u00a0revoient leurs priorit\u00e9s et se focalisent davantage sur les\u00a0b\u00e9n\u00e9fices\u00a0r\u00e9els de la\u00a0data\u00a0pour leur activit\u00e9. 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