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Tendances BI 2019
03

Les analyses exploitables contextualisent les données

  • Tendances BI 2019
  • 01 L'avènement de l'IA transparente
  • 02 Le langage naturel humanise vos données
  • 03 Les analyses exploitables contextualisent les données
  • 04 La collaboration autour des données a un impact positif important sur le plan social
  • 05 Les codes de déontologie se mettent à jour sur les questions relatives aux données
  • 06 La gestion des données converge avec les plates-formes BI modernes
  • 07 La mise en récit des données est le nouveau langage des entreprises
  • 08 Les entreprises vont plus loin en matière d'adoption de l'analytique
  • 09 La démocratie des données élève le rôle du data scientist
  • 10 L'accélération de la migration de données dans le cloud favorise l'adoption de la BI moderne
  • 11 Votez pour la 11e tendance

Les plates-formes BI évoluent pour placer les données au cœur des actions des utilisateurs.

Dans le domaine de l'analytique, les utilisateurs ont besoin d'avoir une visualisation de données sous la main lorsqu'ils souhaitent agir. Plutôt que d'avoir un fonctionnement cloisonné avec la réalisation des analyses d'un côté et la prise de décision de l'autre, les utilisateurs doivent pouvoir effectuer ces deux tâches dans le contexte de leurs processus métier et de leurs workflows. Les plates-formes BI répondent à ce besoin en s'intégrant aux opérations, workflows et processus métier fondamentaux. Elles y parviennent grâce à des fonctionnalités comme l'analyse mobile, l'analytique embarquée, les extensions de tableau de bord (également connues sous le nom de « compléments ») et les API. En conséquence, l'analytique et les insights qu'elle permet accélèrent le processus de prise de décision pour les employés spécialisés ou non.

Ces fonctionnalités permettent aux utilisateurs d'analyser les données et d'agir après avoir décelé des informations exploitables sans faire d'allers-retours. Les analyses intégrées illustrent parfaitement la convergence des informations exploitables et du passage à l'action. Avec les analyses intégrées, les utilisateurs accèdent à leurs données et à leurs informations exploitables à l'endroit même où ils travaillent. Ainsi, ils n'ont pas à accéder à une autre application ou à un serveur partagé. Les analyses peuvent être intégrées à des portails internes (comme SharePoint) ou au sein d'autres applications communes.

Par exemple, de nombreuses entreprises intègrent l'analytique à un outil de gestion de la relation client (CRM) comme Salesforce. Les commerciaux peuvent y consulter en contexte de précieuses données relatives à un compte, par exemple les préférences de produit ou les dépenses dans le temps. Ces informations leur permettent de mieux préparer leur discussion ou de déterminer les prochaines actions à entreprendre avec le client.

Les extensions de tableau de bord abordent cette convergence sous un autre angle. Destinées aux utilisateurs qui passent la majorité de leur temps sur la plate-forme analytique, elles leur permettent d'accéder à d'autres systèmes sans quitter le tableau de bord. Les employés peuvent désormais agir sans avoir à quitter leur workflow analytique.

Par exemple, les responsables IT qui s'appuient sur l'analytique pour surveiller la file d'attente des tickets peuvent utiliser une extension pour modifier les informations relatives à un dossier ou effectuer des actions directement depuis leur tableau de bord. Ainsi, ils n'ont plus à repasser sur leur système de gestion des tickets. N'ayant pas à se disperser, ils restent mieux focalisés, ce qui leur permet d'agir plus rapidement.

Pour que les analyses soient exploitables, nous devons nous assurer de transmettre le bon message, à la bonne personne, au bon moment et d'une manière compréhensible.
Peter Benson, responsable des alliances stratégiques, Automated Insights

Alors que les extensions de tableau de bord et les analyses intégrées rassemblent les actions et les informations exploitables au sein d'une même plate-forme ou d'un même outil, les analyses mobiles, quant à elles, mettent physiquement ces fonctionnalités à disposition des utilisateurs à tout moment. Les consultants peuvent exploiter les données clients lorsqu'ils sont sur site et les mécaniciens peuvent utiliser des données relatives à l'Internet des objets (IoT) pour réparer un appareil sur le terrain.

Contextualiser les analyses est d'autant plus important que cela permet de personnaliser leur application pour une unité métier ou un secteur d'activité particulier. La convergence des analyses et des actions réduit le temps et l'effort à fournir entre la découverte d'informations exploitables et la prise de décision. Elle démocratise également l'accès aux données au sein des workflows métier, ce qui encourage davantage d'employés à intégrer les données à leurs prises de décisions quotidiennes.

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