Business Intelligence en libre-service, avènement de l'Intelligence Artificielle, amélioration de la Dataviz : DigDash fait un tour d'horizon des tendances 2021

Business intelligence en libre-service
Jugés trop complexes et rigides, les outils BI en place ne font pas l'unanimité auprès de nombreux utilisateurs. Le recours à des data scientists pour l'analyse des données implique des coûts supplémentaires, et les utilisateurs métiers attendent plus de flexibilité et d'accessibilité dans l'analyse et le reporting.
Placée dans les 5 principales priorités des entreprises par le BARC, le self-service BIpermet de réaliser des tâches de manière autonome, sans l'intervention de spécialistes de la data ou de l'IT.

Gouvernance, qualité et accessibilité des données
Les données sont de plus en plus nombreuses et diversifiées, leur gestion et leur exploitation se complexifient, leur accès est de plus en plus contrôlé.
Dans un tel contexte, il est indispensable d'avoir une vue d'ensemble des flux de données et de leurs transformations. Les administrateurs doivent avoir à leur disposition différents outils pour assurer la maintenance des plateformes BI et pouvoir visualiser toutes les étapes de transformation d'une donnée.
Même si la qualité des données n'a cessé d'augmenter, il reste encore beaucoup d'efforts à faire. De mauvaises données impliquent de mauvaises prises de décision. La gestion de la qualité des données est sans nul doute la solution qui permet aux entreprises d'avoir des données plus qualitatives et des analyses plus précises et fiables, tout en s'appuyant sur la BI pour détecter des anomalies.
Trop peu utilisées, les données alternatives, venant de sources extérieures à l'organisation sont pourtant un atout pour l'entreprise qui peut réaliser des analyses encore plus pointues, s'en servir pour en faire de véritables facteurs de différenciation.
Alors que les données sont aujourd'hui accessibles et adaptées au plus grand nombre, il est possible aujourd'hui d'aller encore plus loin en améliorant les mises à jour et l'immédiateté des données.
Aujourd'hui, actualisée à intervalles réguliers, la data serait mise à jour en permanence, sans latence. Des analyses en temps réel dans les solutions métier des utilisateurs permettraient de mesurer immédiatement les conséquences des actions mises en œuvre.

Data visualisation et collaboration
L'utilisation de la data visualisation a explosé, notamment en 2020 avec la crise sanitaire et l'importance de comprendre l'actualité. Collaboration à distance, conférences web, formations en ligne sont devenus la norme. La Data visualisation permet de représenter clairement des informations complexes grâce à des infographies, des graphiques ou des représentations visuelles.
Mais mieux représenter la data ne suffit pas : il faut aussi mieux la raconter. Avec l'aide du Data storytelling, les collaborateurs doivent pouvoir interagir entre eux et partager leurs analyses. Les solutions BI doivent maintenant faciliter le partage et l'exportation des données, limiter le cloisonnement entre les analystes et les utilisateurs métier. Des univers différents devraient ainsi se fondre.

Adoption massive du cloud
L'adoption massive du cloud présente des défis majeurs tels que la sécurité et la confidentialité. Un cloud sûr, respectueux de la réglementation en vigueur s'avère primordial.
Membre de l'Open Trusted Cloud et partenaire d'OVHcloud, DigDash s'engage dans cette démarche. L'entreprise propose un cloud européen, non soumis au Cloud Act américain, offrant ainsi un niveau de sécurité et de confidentialité élevé. Certifié HDS, DigDash est capable d'analyser les données de santé, soumises à des normes de sécurité très élevées.

Développement de l'analyse prédictive
Il est désormais possible d'exploiter ses données actuelles pour deviner des données futures, tout en estimant leur probabilité. L'enjeu pour 2021 est de rendre les modèles prédictifs accessibles à un large public. Grâce au self-service BI, à une meilleure Data visualisation, et en utilisant les données passées et actuelles, chaque utilisateur va pouvoir générer des rapports prédictifs et dessiner de grandes tendances.

L'IA explicable : l'avenir de la BI
Capable de traiter de très gros volumes de données, d'identifier des informations qui passent actuellement inaperçues et même d'évaluer rapidement la pertinence d'une information : l'Intelligence Artificielle est sur le point de révolutionner la manière dont nous interagissons avec la data et les analytics. Mais, les systèmes d'IA et de machine learning ne sont pas capables de comprendre la logique derrière leurs propres décisions. C'est pour cette raison qu'a été créée l'IA explicable. Il s'agit de techniques permettant à l'Homme de comprendre les raisons qui ont amené une IA à faire certains choix.

Une nouvelle ère s'ouvre donc pour la Business Intelligence. Bien plus qu'un simple traitement de données, elle est en passe de devenir actrice dans les prises de décisions. Elle devrait permettre aux entreprises de mieux appréhender l'avenir, de faire les meilleurs choix stratégiques, avec des analyses basées sur de très forts niveaux de probabilité.