8 tendances Business Intelligence 2019

Comme chaque année, les éditeurs d’outils décisionnels et quelques cabinets de conseil publient les tendances BI à venir. J’ai compilé, autour de trois thématiques, certaines des tendances citées avec des convictions que nous avons acquises chez Smartview. Découvrez les 8 tendances Business Intelligence 2019.

Étendre les usages

1 - Le développement du langage naturel

tendances business intelligence 2019 - language naturel

L'un des principales tendance business intelligence 2019 concerne l'interrogation en langage naturel (Natural Language Processing), une fonctionnalité que les utilisateurs de Power BI connaissent bien. Elle s'adresse particulièrement aux utilisateurs métiers. Cela leur permet en effet de disposer d'une analyse visuelle simplement en interrogeant les sources de données avec du texte. Ainsi la question "CA par ville" vous permettra d'afficher le Chiffre d'affaires par ville sous la forme d'un histogramme.

Pour que l'interrogation en langage naturel atteigne sa plénitude fonctionnelle, celle-ci devra permettre de répondre à des questions plus complexes ou de pouvoir rebondir sur les réponses à une première question. Elle devra aussi savoir gérer des demandes grammaticalement différentes ou ayant des syntaxes particulières.

Ainsi, l'outil devrait pouvoir répondre à la question suivante : "je souhaite connaître le classement de la ville de Nantes sur le CA. " de la même manière que "Je veux visualiser la position de Nantes dans le classement par CA".

Il s'agit d'un enjeu important dans l'utilisation des données en libre-service par les métiers, car il sera plus facile de s'affranchir de compétences techniques liées à l'outil. L'autonomie de conception sera donc accrue et la réactivité décisionnelle n'en sera que meilleure.

2 - Le décisionnel embarqué

Il s'agit ici d'un besoin des opérationnels de disposer d'indicateurs directement dans leurs outils ou workflows opérationnels et non plus uniquement sur une interface dissociée des applications opérationnelles. L'objectif étant de centraliser tous les éléments qui leur permettent de prendre les bonnes décisions opérationnelles soit via la présence d'indicateurs classiques de BI soit à travers de préconisations apportées par le machine learning ou l'IA via les data de l'entreprise. Cela ne doit pas dispenser de centraliser au maximum les datas sur une seule plateforme. C'est ici la data viz qui serait concernée par une présence dans les workflows et outils opérationnels.

3 - Le self-service appliqué à la préparation des données

La notion de self-service BI s'applique essentiellement à la data visualisation. Néanmoins, nous devrions assister dans les mois à venir à l'émergence d'un self-service appliqué à la préparation des données.

Les métiers, qu'ils aient accès à un système décisionnel ou non, collectent des données directement dans certains outils et ont besoin de manipuler, transformer et nettoyer les données avec des outils simples et intuitifs. Ils sont pour le moment peu nombreux, mais tendent à se multiplier comme c'est le cas pour la partie data visualisation.

4 - La transparence des méthodes de calcul de l'Intelligence Artificielle

tendances business intelligence 2019 - intelligence artificielle

L'utilisation de l'intelligence artificielle ne cesse de croitre. Néanmoins les algorithmes utilisés ne sont en général pas connus des métiers et cela représente un grand frein à l'usage. En effet, selon une étude réalisée par McKinsey, seuls 16% des employés s'appuient  sur les résultats fournis par l'Intelligence artificielle… Ils peuvent en effet légitimement se poser la question de la fiabilité des données ou même simplement de la pertinence de l'indicateur et des règles de gestion générées dans l'algorithme. Sans connaître les modes de calcul, difficile d'être certain des leviers à actionner.

Favoriser l'adoption et gagner en maturité BI

5 - La datalphabétisation

La datalphabétisation représente la capacité d'un individu à appréhender la donnée et l'analyser. Des études au sein d'entreprises ont révélé que plus le niveau de datalphabétisation était élevé, plus les indicateurs principaux de l'entreprise tendaient à s'améliorer avec le temps (Marge, volume d'affaires...). De là à dire qu'il n'y a qu'un pas entre l'usage massif et intelligent de la BI et les performances de l'entreprise...C'est en tout cas un pré-requis pour devenir une société data driven.

6 - Rendre accessible la lecture des indicateurs

Il existe différents types d'indicateurs, ceux que l'on utilise pour prendre nos propres décisions et ceux sur lesquels on communique ou sur lesquels nous devons nous justifier. Tous ne sont en général pas très éloignés, mais ce sont sur les seconds que nous serons jugés et, quels que soient les résultats, il convient de rendre notre argumentaire chiffré le plus lisible possible. Pour répondre à ce besoin, les directions métiers vont petit à petit s'orienter davantage vers des outils leur permettant de communiquer plus clairement avec des interfaces intuitives, faciles à prendre en main et disposant de représentations visuelles favorisant les analyses chiffrées, comme Power BI. C’est donc une nécessité pour les opérationnels, mais également une véritable attente des managers qui, en tant que public lors d’explications, ont besoin de clarté. Favoriser l’utilisation de ces outils améliore, à terme, les échanges hiérarchiques.

7 - Impliquer davantage les employés

tendances business intelligence 2019 - travail équipe

Disposer d'un nombre important d'utilisateurs de l'outil décisionnel n'est pas suffisant pour affirmer que la data est au cœur de l'entreprise. La fréquence d'utilisation l’est davantage, mais les deux principaux indicateurs, mesurables ou non, restent le degré de pertinence des indicateurs à suivre et la capacité à tirer des enseignements et mettre en place des actions.

C'est dans cette optique que l'année 2019 va aussi être pour beaucoup une année d'accompagnement des équipes opérationnelles avec la mise en place de dispositifs favorisant l'utilisation rationnelle et pertinente de la donnée. C'est ainsi que des communautés data vont être mises en place et des formations aux outils et tableaux de bord fixés plus régulièrement. Les référents métiers seront également plus nombreux et plus sensibilisés à la data.

Tout cela sera optimisé par l'utilisation plus courante des outils et solution BI favorisant l'utilisation de la data en self-service comme QlikSense, Power BI ou Tableau Software.

Gouvernance

8 - La mise en pratique de la RGPD

Si la RGPD a fait son apparition en 2018 et qu'un travail important a déjà été réalisé par de nombreuses entreprises pour se mettre en conformité, celle-ci va forcément bousculer le stockage, mais également la collaboration, l'utilisation et la diffusion des données et indicateurs. Une certaine déontologie va se mettre en place comme pour le secteur médical ou juridique avec la rédaction de plus en plus fréquente de règlements liés à l'utilisation des datas. On peut prendre l'exemple d’une DSI qui pourrait mettre à disposition d'un service client, pour le bien de l'entreprise ET du client, de nombreuses informations sur les commandes de ce client dans une application tout en verrouillant les accès et possibilités de diffusion de ces infos auprès d'autres services.

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Business Intelligence

À propos de l'auteur : Jérémie AURAND

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