Optimisation des données et stratégie d’entreprise : l'intelligence est un privilège

La force de ChatGPT réside dans sa rapidité et, bien que de nombreuses critiques remettent en question la profondeur de ses connaissances et sa précision, c'est son manque de pertinence individuelle qui donne un indice sur sa marge de progression. Il ne fait aucun doute que l'IA et le Machine Learning (ML) continueront à faire évoluer l'analyse et la gestion des données. L’analyse composable est une tendance émergente dans le domaine de la Business Intelligence (BI) permettant aux entreprises d’unifier leurs données et de les exploiter de manière efficace. L’approche de l’analyse composable repose sur l’utilisation d’API (Application Programming Interface) modernes pour exposer les capacités des produits BI, de sorte que les développeurs d'applications professionnelles de nouvelle génération puissent les intégrer facilement dans d’autres applications.

La Business Intelligence au service de la prise de décision

Les déploiements réussis de Business Intelligence vont au-delà de l'information sur les performances de l'entreprise. Ils permettent également aux principales parties prenantes, y compris les clients, de prendre des décisions éclairées et offrent des possibilités de monétisation des données. La réduction des coûts, un élément clé de la monétisation des données, en est un exemple, et les relevés électroniques interactifs constituent un cas d'utilisation dans le secteur bancaire. Outre la réduction des coûts, les relevés numériques améliorent l'expérience et la satisfaction des clients. Il s'agit d'utiliser les données et l'intelligence non seulement pour prendre des décisions organisationnelles, mais aussi pour innover et obtenir des résultats ayant un impact sur les bénéfices.

La veille stratégique joue un rôle essentiel dans l’enrichissement de la prise de décision grâce aux données. Cette approche permet aux organisations d'exploiter les données provenant de divers domaines de leur activité pour prendre des décisions plus éclairées et alignées sur leurs objectifs stratégiques. Les avantages concrets se font déjà sentir dans un certain nombre de secteurs, notamment l'industrie manufacturière, les services financiers et même le sport automobile, où l'équipe de Formule 1 Mercedes-AMG Petronas utilise des données visualisées et connectées pour répondre à des besoins complexes en matière de conception de voitures.

La Business Intelligence révolutionne le reporting et les tableaux de bord en rendant les données de performance accessibles à l’ensemble des parties prenantes, sans nécessiter l’intervention de data scientist pour interpréter les résultats. Une plateforme de BI offre une approche conviviale et facile d’utilisation pour accéder aux données de performance et générer des analyses significatives.

L'avenir est déjà là

La capacité de prédire et de planifier en utilisant les tendances des données change bien sûr la donne, mais les organisations ont toujours besoin de capacités d'échelle, de gouvernance et de reporting en BI pour ancrer fermement toute décision dans le tissu de l'entreprise. L’IA générative peut ajouter une autre couche d'intelligence, en exploitant des données non structurées, telles que des notes, des articles, des commentaires, pour fournir d’avantage d'informations et de contexte. Cependant, il est essentiel que le cœur de la solution repose sur plateforme de BI solide, offrant automatisation et analyse convergente, permettant des informations immersives et intelligentes pour tous les utilisateurs, des responsables des ressources humaines et du marketing aux PDG.

À l'heure où les organisations tentent de faire face à des conditions économiques volatiles et aux pressions constantes de la supply chain et de l'acquisition de talents, la capacité à visualiser les tendances et à effectuer l’analyse des performances devient extrêmement précieuse pour les organisations.

C'est la raison d'être de la Business Intelligence. Qu'il s'agisse d'une banque analysant des fraudes potentielles, des anomalies dans le système détectées par le ML, ou d'un fabricant travaillant sur une usine intelligente, ou d'un détaillant optimisant ses achats après avoir prédit un été chaud, les données ont la capacité de permettre la prise de décision, à condition de disposer des outils nécessaires à son analyse. Après tout, la veille stratégique n'est pas un droit, c'est un privilège.