Encore de beaux jours pour la BI en libre-service
Le self service BI s’est développé pour répondre aux nouveaux besoins des utilisateurs en termes de liberté, d’indépendance, d’accessibilité et d’utilisation des données.
Ces outils en libre-service facilitent le travail des utilisateurs qui n’ont plus besoin d’équipes informatiques pour explorer les données, les interpréter, générer des tableaux de bord interactifs, permettant de les comprendre. Ce phénomène contribue à démystifier la BI. Mettre la data au service de tous les utilisateurs métiers va permettre à tous de prendre part aux différentes décisions d’une entreprise, entraînant des prises de décisions collaboratives.
Analyse et rapports prédictifs en forte hausse
Longtemps, l’exploration de la data ne concernait que les données enregistrées dans le passé. Les solutions de BI sont aujourd’hui capables de prédire des tendances grâce au Big Data. A partir de données existantes mais surtout de données futures estimées, l’analyse prédictive permet aux entreprise une meilleure évaluation des risques, tout en ayant différentes solutions alternatives à la résolution d’une problématique (meilleure évaluation de solvabilité d’un client pour les banques, ajustement des tarifs de billets pour optimiser les taux de remplissage des avions…)
Le recours à l’Intelligence Artificielle pour des analyses plus proactives
Etablir des rapports sachant alerter sur d’éventuelles anomalies et tout événement inattendu : c’est aujourd’hui possible grâce à l’IA. De plus en plus utilisée pour les outils de BI, elle permet d’améliorer les capacités d’analyses de l’ensemble d’une data. Les utilisateurs, sans l’aide de data scientist, peuvent créer des prévisions, tendances, corrélations, mais surtout détecter des anomalies avec une rapidité inégalée.
Qualité des données : enjeu majeur de la BI
Perçu comme l’un des développements les plus prometteurs de la BI, le data quality management (DQM), permet de prévenir les risques liés à la qualité des données, mais aussi de garantir leur conformité aux normes et lois internationales. Un enjeu majeur tant les conséquences d’une mauvaise qualité de données peuvent être catastrophiques pour une entreprise (budgets erronés, mauvaise compréhension des attentes clients, mauvais investissements…). Face à des exigences en conformité de plus en plus strictes, le data quality management s’impose comme une tendance BI incontournable pour 2022.
L’automatisation des données pour collecter et analyser d’énormes quantités de données
Déjà adoptée par 30% des entreprises, l’automatisation des données est l’une des technologies phares de cette année. Elle leur permet de fluidifier l’ensemble des processus de découverte, d’analyse et de surveillance des données, en exploitant d’autres technologies comme l’IA et le machine learning.
Data literacy
La littératie des données, qui permet de comprendre, lire, écrire et communiquer des données dans un contexte spécifique, s'impose aussi comme une tendance. Il s’agit d’assimiler les techniques et méthodes utilisées pour analyser la data. Elle complète l’accessibilité des outils BI au plus grand nombre en proposant à tous la formation et les outils nécessaires à l’ensemble d’une entreprise pour que chacun puisse manipuler et analyser ses données.
Le self service BI s’est développé pour répondre aux nouveaux besoins des utilisateurs en termes de liberté, d’indépendance, d’accessibilité et d’utilisation des données.
Ces outils en libre-service facilitent le travail des utilisateurs qui n’ont plus besoin d’équipes informatiques pour explorer les données, les interpréter, générer des tableaux de bord interactifs, permettant de les comprendre. Ce phénomène contribue à démystifier la BI. Mettre la data au service de tous les utilisateurs métiers va permettre à tous de prendre part aux différentes décisions d’une entreprise, entraînant des prises de décisions collaboratives.
Analyse et rapports prédictifs en forte hausse
Longtemps, l’exploration de la data ne concernait que les données enregistrées dans le passé. Les solutions de BI sont aujourd’hui capables de prédire des tendances grâce au Big Data. A partir de données existantes mais surtout de données futures estimées, l’analyse prédictive permet aux entreprise une meilleure évaluation des risques, tout en ayant différentes solutions alternatives à la résolution d’une problématique (meilleure évaluation de solvabilité d’un client pour les banques, ajustement des tarifs de billets pour optimiser les taux de remplissage des avions…)
Le recours à l’Intelligence Artificielle pour des analyses plus proactives
Etablir des rapports sachant alerter sur d’éventuelles anomalies et tout événement inattendu : c’est aujourd’hui possible grâce à l’IA. De plus en plus utilisée pour les outils de BI, elle permet d’améliorer les capacités d’analyses de l’ensemble d’une data. Les utilisateurs, sans l’aide de data scientist, peuvent créer des prévisions, tendances, corrélations, mais surtout détecter des anomalies avec une rapidité inégalée.
Qualité des données : enjeu majeur de la BI
Perçu comme l’un des développements les plus prometteurs de la BI, le data quality management (DQM), permet de prévenir les risques liés à la qualité des données, mais aussi de garantir leur conformité aux normes et lois internationales. Un enjeu majeur tant les conséquences d’une mauvaise qualité de données peuvent être catastrophiques pour une entreprise (budgets erronés, mauvaise compréhension des attentes clients, mauvais investissements…). Face à des exigences en conformité de plus en plus strictes, le data quality management s’impose comme une tendance BI incontournable pour 2022.
L’automatisation des données pour collecter et analyser d’énormes quantités de données
Déjà adoptée par 30% des entreprises, l’automatisation des données est l’une des technologies phares de cette année. Elle leur permet de fluidifier l’ensemble des processus de découverte, d’analyse et de surveillance des données, en exploitant d’autres technologies comme l’IA et le machine learning.
Data literacy
La littératie des données, qui permet de comprendre, lire, écrire et communiquer des données dans un contexte spécifique, s'impose aussi comme une tendance. Il s’agit d’assimiler les techniques et méthodes utilisées pour analyser la data. Elle complète l’accessibilité des outils BI au plus grand nombre en proposant à tous la formation et les outils nécessaires à l’ensemble d’une entreprise pour que chacun puisse manipuler et analyser ses données.
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