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Nouvelle année, nouvelles tendances BI (Business Intelligence)… En 2019, nous vous promettions des analyses encore plus précises et des possibilités d’utilisation encore plus étendues ! Qu’en sera-t-il cette année ?! Voici le top 5 des tendances BI pour 2020 !
Master Data et Data Quality Management
De l’importance de la qualité des données
Avec la démocratisation de la Business Intelligence, l'extraction et l'analyse de données issues de multiples sources de données sont de plus en plus pointues et précises. Les utilisateurs sont en effet de plus en plus compétents sur le sujet et peuvent par conséquent détecter plus facilement et plus rapidement les erreurs, les anomalies et les incohérences dans les données. De ce fait, il est désormais beaucoup plus aisé d’évaluer la qualité des données à disposition et d’identifier les freins qui en gêneront l’exploitation.
Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûterait en moyenne 15 millions de dollars par an aux entreprises. Les conséquences d'une mauvaise qualité des données sont nombreuses : imprécision, incompréhension du client, résultats d’actions biaisés, opérations erronées, mauvaise prise de décision ou encore, non respect des normes RGPD. Le constat est donc évident : pour faciliter et optimiser l’utilisation de la BI, la qualité de la donnée est primordiale.
La solution ? Des processus de management de la qualité des données (Data Quality Management ou DQM) à l’échelle de l’entreprise. Ce processus est à mettre en place pour la BI et par la BI. En effet, quoi de mieux qu'une solution de BI pour analyser et alerter sur des anomalies de données ?! La DQM, ce sont les processus et les indicateurs à prendre en compte pour garantir la qualité des données (format de date ou nombre, format de nom (capitalisation), standardisation d’adresse, taux de saisie, cohérence de valeur entre plusieurs champs, remonter de données obsolètes / non mise à jour…). De son côté, la BI met en oeuvre ces indicateurs et obtient globalement des données plus qualitatives.
En 2020, avec la DQM, les entreprises vont pouvoir encore plus tirer partie de la BI grâce à des analyses plus précises et fiables. De cette façon, elles bénéficieront d'un avantage concurrentiel supplémentaire non négligeable !
Real time/Continuous Intelligence
La mise à jour des données en temps réel
L'année dernière, l'une de nos tendances BI était l'Embedded Analytics, cette capacité à intégrer des analyses avancées directement dans les applications métier (logiciel financier, marketing automation, ERP, CRM, intranet, extranet, ...) pour que les utilisateurs trouvent les données là où ils en ont le plus besoin. Une façon supplémentaire de répondre toujours plus précisément aux besoins métiers qui favorise également la démocratisation de l’accès à la data.
Et c’est chose faite ! L'Embedded Analytics est bel et bien arrivé au cœur des projets BI en 2019. Il a même parfois été stratégique dans l'adoption des plateformes BI. Mais maintenant que la donnée atteint le plus grand nombre exactement là où il faut, il faut aller plus loin dans l’optimisation de son utilisation à travers notamment la “fraîcheur” des données. De manière générale, dans la BI, les datas sont actualisées à intervalle régulier, plusieurs fois par jour. Mais, désormais, les utilisateurs souhaitent une mise à jour en temps réel.
D’où cette nouvelle grande tendance BI de 2020 : l'Intelligence Continue (ou Continuous Intelligence) sur laquelle toutes les solutions de BI sont attendues ! L'objectif ? Intégrer les analyses en temps réel aux solutions métier ! Ainsi, les réponses aux actions mises en oeuvre pour n’importe quel métier seront immédiates et visibles sur leurs indicateurs. Le flux sera continu entre la création de la donnée et son analyse. Tout se fera sans latence ! Ce qui favorisera une plus grande précision et efficacité dans les actions des différents services de l’entreprise.
Predictive analytics
La prédiction de l’avenir accessible à tous
La BI traditionnelle se focalise sur l'exploitation des données actuelles avec des calculs mathématiques "standards" (les sommes, les moyennes, les tris ou encore les filtres) et sur un but précis : optimiser le pilotage et la compréhension de ce qu'il c'est passé. C'est globalement ce que toute entreprise va mettre en oeuvre dans son premier projet de BI.
Les entreprises sont donc désormais suffisamment équipées et depuis assez longtemps pour comprendre ce qu'il s'est passé. Aujourd'hui, le besoin est plutôt de prévoir le futur : que va-t-il se passer ? Comment atteindre un objectif ? Depuis longtemps, les industries (retail, tourisme...) réclament les analyses prédictives (qui sont une branche spécifique de l'IA) sans grand succès… Mais fini d’attendre : 2020 sera l'année de la consécration ! Une année durant laquelle chacun pourra tirer profit de ses volumes de data pour estimer des données futures et leur probabilité.
Actuellement, les modèles prédictifs sont principalement de complexes algorithmes mathématiques maitrisés par des data scientists. En 2020, les solutions de BI feront en sorte de les rendre accessibles à tous ! A partir de ses données historiques et actuelles, on peut imaginer qu’il sera possible de générer des tendances et des prédictions claires et précises tout en ayant une notion des risques et des chances que cela se produise. Vous pourriez désormais répondre à toutes les questions qui sont restées en suspens jusqu’à aujourd’hui : qu'est ce que mes clients vont potentiellement acheter lors de leur prochain achat ? Quelle quantité de stock faut-il prévoir ? Quel prix de vente dois-je appliquer le trimestre prochain pour optimiser ma marge ? (...)
Intelligence Artificielle
Encore un long chemin à parcourir
L'Intelligence Artificielle était le maître mot des tendances BI de 2019… Mais utilisons-nous tous aujourd'hui de l’IA ? Bien entendu, non. Nous n’en sommes en effet pour l'instant qu’aux prémices ! Chaque éditeur a sorti ses fonctionnalités d'analyse automatique, de préconisation de visuels et d’indicateurs mais les utilisateurs ne sont pas encore convaincus… Et les résultats ne sont pas toujours ceux escomptés, que cela concerne les performances d'analyses automatiques des grands volumes de données (big data) ou la pertinence et la clarté des indicateurs générés. Les utilisateurs ne font pas suffisamment confiance aux propositions de l'IA et n'ont pas encore l'automatisme de l'interroger.
Plus que jamais, les solutions de BI doivent donc perfectionner leur transparence en matière d'IA et inciter les utilisateurs à faire appel à ces fonctionnalités. Sans cela, le machine learning n'aura jamais l'occasion d'apprendre des retours utilisateurs et de s'améliorer. Maintenant que les fonctionnalités d'IA sont en place, il est donc essentiel de les placer au cœur de l'utilisation des solutions BI. Un long chemin reste donc à parcourir, et il devrait se faire, espérons-le, en 2020 ! D'où notre choix de l'intégrer dans nos tendances BI de l'année !
Data Governance
Voir plus loin que la data
Si la qualité de la donnée va être primordiale en 2020 comme nous l’avons évoqué précédemment, son encadrement de manière plus globale va l’être tout autant ! C’est ce que l’on appelle la Data Governance !
Les utilisateurs de la BI sont de plus en plus nombreux, les données de plus en plus éparses et les normes de sécurité et d'accès aux données de plus en plus strictes… Il est donc tout aussi essentiel d'assurer la fiabilité de la donnée (data quality) que d’en encadrer la gestion, l’accès et l’exploitation. Des processus doivent être mis en oeuvre et suivis pour permettre d'avoir une visibilité d'ensemble du flux de données, de leurs transformation et des utilisateurs finaux qui y ont accès. En 2020, certaines solutions BI vont probablement se spécialiser dans ce domaine tant les besoins sont vastes.
Il s’agira notamment d’être en mesure de visualiser rapidement qui a accès à quelle données, de cartographier ses données pour s’assurer que chaque utilisateur ai accès à la donnée dont il peut avoir besoin. Cela améliore la satisfaction des utilisateurs et favorise ainsi plus globalement l'adoption des solutions de BI.
Pour favoriser la maintenance des plateformes de BI complexes, les administrateurs auront besoin de pouvoir obtenir rapidement et en toute simplicité l’ensemble des étapes de transformation d’une données, de son extraction à son rendu final.
Il faudra également savoir tenir toujours plus compte de la RGPD et des règles de sécurité afin de savoir notamment qui accède à quelle donnée (notamment sur les données personnelles) et quel traitement il en fait.
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