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BI : Quelle valeur dans ce monde de l’analytique moderne
Il peut certes y avoir des différences entre les outils de BI et les outils analytiques, mais une vue d'ensemble peut rendre chaque domaine plus efficace.
La Business Intelligence (BI) traditionnelle n'est pas la technologie la plus passionnante dans les mondes de la BI et de l'analyse de données. Toutefois, mais cela ne montre pas pour autant que la valeur de la BI a diminué dans les entreprises.
« La BI est en train de changer. Et pour être compétitifs, nous avons constaté que nous devions changer avec elle », explique Rory Abbazio, directeur des solutions d'analyse de données et de l'innovation Cloud chez National Grid.
Dans la BI, le plus grand changement intervenu ces dernières années est le passage au libre-service, une approche qui est devenue la norme de facto dans l'industrie. Ce changement a ainsi dévalué le reporting standard, aux yeux de certains utilisateurs, pour donner davantage de valeur à une approche où les utilisateurs manipulent les données..
Pour autant, les rapports traditionnels ne sont pas morts. Par exemple, Rory Abbazio, qui s'est exprimé lors du Gartner Data and Analytics Summit la semaine dernière, et son équipe continuent toujours de produire et de tenir à jour des rapports et des tableaux de bord pré-définis. Mais pour que cela fonctionne, ils doivent être intégrés à une plateforme globale qui inclut des outils en libre-service et des outils analytiques plus avancés, a-t-il dit.
« Nous voulions disposer de toutes les capacités analytiques au lieu de nous concentrer uniquement sur les rapports. Nous souhaitions aussi nous ouvrir à d’autres technologies émergentes comme l'intelligence artificielle et l'intelligence augmentée », ajoute-t-il.
Son équipe a alors construit un portail d'entreprise dédié à l’analytique. Cette plateforme Web fonctionne comme un guichet unique pour répondre aux besoins de chacun. Il propose des rapports décisionnels standards et des fonctions d'exploration de données en libre-service développées avec Tableau. Il intègre également des outils de préparation des données bâtis sur Alteryx. Il comprend également des outils de Data Scienced comme R, Python et H2O.
Selon lui, réunir ces deux mondes, c’est en fait accepter que les anciens rôles, comme les utilisateurs de l’information et les développeurs de rapports de BI fusionnent avec des Data Scientists. Pour que la valeur de la BI perdure, il faut être en mesure d'obtenir l'information et surtout de pouvoir mener les bonnes analyses, au bon moment, et ce, quel que soit le rôle dans l’entreprise. « Seuls les rôles d'utilisateurs finaux comptent peu. Il s’agit aussi de prendre en compte de nombreux rôles qui doivent aussi être encouragés », souligne le responsable.
Les nouveaux rôles exigent de nouveaux modèles d’exécution
Les entreprises, tous secteurs d'activités confondus, font face à ce genre de changement de rôles dans l'utilisation de la BI et de l'analytique. Avec la montée en puissance de l’usage des données dans les entreprises, le nombre d’utilisateurs métier qui ont besoin d'accéder aux données a lui-aussi augmenté, et avec, les besoins en analytique.
Pour James Richardson, analyste chez Gartner, cette tendance pousse les entreprises à adopter de nouveaux modèles pour fournir ces capacités analytiques.
Le modèle historique du reporting BI, délivré par l’IT, ne fonctionne pas dans l'entreprise moderne car il faut trop de temps pour développer et délivrer ces rapports. De plus, les rapports statiques ont une utilité limitée, soutient encore l’analyste. Le Shadow IT crée des redondances et des silos.
James Richardson recommande alors une approche hybride. Cela implique la création d'une équipe analytique centralisée qui gère la gouvernance, les bonnes pratiques et les outils. Ensuite, des équipes décentralisées, intégrées aux métiers et qui rapportent au groupe centralisé, conduisent elles-mêmes des projets de BI et d’analytique pour le compte des métiers.
La flexibilité est la clé de la valeur de la BI et de l’analytique
Pour Joao Tapadinhas, un autre analyste de Gartner, proposer des plateformes d'analyse plus flexibles est aussi essentiel pour maximiser la valeur de la BI. La fonction principale de la BI, le suivi des indicateurs clés de performance, reste certes importante. Mais cela ne va pas révolutionner une entreprise. Il est donc recommandé de l'intégrer à d'autres fonctions de plus grande valeur.
L'automatisation va changer la donne. Avec l’intégration de Machine Learning et autre AI avancées dans les applications, les entreprises pourront automatiser certaines fonctions de BI. Cela permettra de se cantonner à vérifier certaines métriques lorsque nécessaire plutôt que de demander à des rapports ad hoc.
« Les outils que vous utilisez aujourd'hui - Qlik, Power BI, Tableau - supporteront à terme un large éventail de capacités d'analyse », a déclaré Joao Tapadinhas.