Pour une Business Intelligence agile

De nos jours, moins de 15 % des entreprises ont désigné un Chief Data Officer (CDO) et moins de 10 % un Chief Analytics Officer (CAO). D’ici deux ans ça ne sera plus le cas. Malgré cela au cœur des nouveaux enjeux économiques, la data est souvent mal utilisée, voire mal dirigée par les entreprises, alors que toutes les études convergent vers une explosion de l’IoT et du Big Data à l’horizon 2020.

Dans cette situation, les solutions de Business Intelligence traditionnelles, dirigées par les services IT, ne répondent plus aux besoins des utilisateurs qui maîtrisent leurs données et veulent réaliser des analyses métiers adaptées à leurs besoins. Pour les entreprises, cette mutation représente un fort défi de compétitivité.

Business Intelligence : un marché en pleine transformation

Le terme Business Intelligence rassemble l’ensemble des méthodes et outils permettant de mettre en place une stratégie d’aide à la décision dans une entreprise.

Souvent, les entreprises structurent leur stratégie BI autour d’un entrepôt de données et/ou d’un cube décisionnel, l’existence de ce point problématique les rendant mécaniquement très dépendantes de leur DSI. En effet, chaque besoin remonté par les métiers doit d’abord être rassemblé, centralisé et validé par le service IT, ce qui rallonge les délais de traitement.

Si ce modèle, très structurant, est encore fortement utilisé, un besoin apparait néanmoins progressivement chez les utilisateurs métier : celui de s’approprier les outils décisionnels.

Cette nécessiter ne date pas d’hier mais jusqu’à maintenant, les outils étaient plutôt dédiés à des utilisateurs techniques. En pleine mutation, la Business Intelligence se transforme donc pour gagner en modernité et en efficacité : plus agile, plus souple et plus accessible, elle se met au service des métiers pour redonner le pouvoir à ses utilisateurs. La croissance des solutions disponibles en mode SaaS, permettant de structurer le modèle de données selon l’utilisation métier que l’on désire en faire, a permis de démocratiser l’outil décisionnel au sein de l’entreprise.

Cette transformation de la Business Intelligence vers un modèle « sur-mesure » minimise considérablement le cycle d’analyse de données et permet, désormais, de prototyper très rapidement rapports et tableaux de bords.

Aujourd’hui, les deux modèles de Business Intelligence, classique et moderne cohabitent. Le modèle moderne intègre des algorithmes d’intelligence artificielle et est d’ores et déjà prêt pour le marché du Big Data et propose des modes de diffusion des rapports ajustés au déploiement à grande échelle. Un avantage non négligeable qui devrait pousser les entreprises à sauter le pas pour rester compétitives.

La Business Intelligence, appui économique pour les entreprises

La popularisation de la Business Intelligence, désormais entre les mains des utilisateurs métier, a profondément converti le rôle de ces derniers au sein des entreprises. Auparavant utilisateurs finaux des solutions de Business Intelligence, ils sont désormais acteurs de la mise en œuvre de ces solutions, tant au niveau de la réalisation de rapports et de tableaux de bord qu’au niveau de la structuration du modèle de données.

Dans ce contexte, l’appui pour les entreprises est celui de la compétitivité économique. En apportant de l’agilité, la Business Intelligence permet d’accélérer le processus de diffusion des rapports décisionnels et d’avoir ainsi davantage de réactivité. Grâce à une analyse des données plus rapide, les décisions stratégiques peuvent être prises plus vite, sans perdre en efficacité.

Donc, la Business Intelligence moderne (également appelée « self-service » BI), répartisse les rôles au sein de l’entreprise : au sein d’une petite équipe, les collaborateurs peuvent par exemple réunir plusieurs rôles, mais une croissance de rapports à grande échelle peut aussi nécessiter une séparation claire et précise de ceux-ci. Néanmoins, si elle donne aux utilisateurs métier un accès au pilotage des analyses de données, la Business Intelligence moderne ne doit pas pousser ces derniers à se lancer seuls dans la assistance du modèle de données décisionnelles, plus difficile que la création de rapports et qui demande donc des connaissances pointues pour rester efficace. En cela, la BI moderne est un vecteur fort de coopération entre les services d’une même entreprise : elle pousse les utilisateurs métier à travailler de concert avec d’autres collaborateurs, plus transversaux, afin de déboucher les DSI et de s’assurer une réactivité décisive dans un marché toujours plus pressé.

La modification de la Business Intelligence est toujours en cours. L’étape suivante à appréhender sera l’intégration de plus en plus forte des outils collaboratifs dans les entreprises. A terme, la réunion de plusieurs « business apps » permettra la création de systèmes de Business Intelligence complets, capable de réaliser des simulations basées sur des hypothèses saisies directement dans l’outil d’analyse de données.

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