La démocratisation de l’analytique est en marche…

Natan Meekers, spécialiste découverte de données et de rapports chez SAS.

 

Si vous pensez que la business intelligence et l’analytique sont encore réservées aux grandes Entreprises et aux experts, c’est que l’on ne vous a pas encore parlé de la business intelligence en libre-service et de l’analytique accessible à tous!

 

Disruption digitale

 

La multiplication des flux de données ne concerne pas que les grandes organisations, mais jusqu’à i y a encore peu, ceci créait une forte inégalité entre celles qui pouvaient disposer des infrastructures, des compétences et des outils pour en tirer de la valeur, et celles qui n’avaient pas les ressources pour les exploiter. Désormais, toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, les départements d’entreprise ou les analystes métier qui ne disposent pas du support d’un département informatique, peuvent tirer parti de la BI et de l’analytique sans investissements coûteux, et sans avoir à recourir à une expertise technique ou analytique.

Selon leur taille et leurs objectifs, ces différentes structures peuvent également choisir parmi différentes formules et méthodes de déploiement (sur site ou dans le Cloud) afin d’exploiter leurs données pour améliorer leurs processus métiers.

 

Démocratiser l’information pour une révolution du savoir

 

On distingue classiquement deux types d’outils d’analyse. Les solutions de BI, d’une part, qui offrent des rapports structurés et reproductibles. Ils fournissent des aperçus intéressants, mais opèrent dans un cadre contraint et le libre-service ad hoc représente souvent un défi. En bref, la plupart des outils de BI sont faciles à utiliser, mais ont des possibilités limitées. Les solutions big data, d’autre part, offrent des perspectives radicalement nouvelles et sont la source de modèles économiques innovants et potentiellement disruptifs. Mais ils sont complexes et ne peuvent être manipulés que par des data scientists dont la rareté sur le marché a tendance à créer des goulets d’étranglement dans les organisations

 

«L’essor des outils de découverte de données va permettre la démocratisation de l’information au vrai sens du terme : la rendre accessible à tous, sous une forme abordable et adaptable que chacun peut s’approprier. Ces outils vont aussi déclencher une évolution significative de l’analyse des big data. Aurons-nous alors encore besoin de data scientists ? Oui, mais leur rôle va considérablement évoluer. Ils deviendront les orchestrateurs de cette nouvelle génération de l’analyse : pour la préparer, l’installer et faciliter le libre-service, tout en restant actifs pour piloter la qualité du système. Ce sont les « utilisateurs «ordinaires » qui procéderont à l’extraction de l’information. »

 

L’analytique accessible vous permet d’entrer dans le monde de l’analytique bien au-delà de ce que vous pensiez possible. Vous prenez confiance et cela suscite votre intérêt pour faire plus. Des techniques comme les prévisions, les corrélations, les arbres de décision et l’analyse de réseaux deviennent aisées.

 

Combiner l’intelligence d’affaires et analytique en mode de libre-service

 

Vous disposez désormais d’une autonomie pour accéder à des niveaux de connaissance qui vous permettent d’aller bien plus loin et en profondeur pour prendre des décisions et des orientations.

 

Ces quelques exemples peuvent vous donner un spectre d’usages possible :

Examinez les évolutions du chiffre d’affaires sur une période et identifiez des facteurs associés à l’attrition client.

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Identifiez les clients qui ont une probabilité de vous quitter dans les six prochains mois et découvrez quelles en sont les motivations.

Explorez le comportement d’achat des clients dans différents micro-segments en vous basant sur la connaissance métier de votre entreprise et les données disponibles

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Laissez les données parler d’elles-mêmes en exploitant les interactions complexes de vos données pour créer et explorer les segments qui en découlent.

Evaluez l’efficacité globale d’un équipement et enquêtez sur les facteurs qui contribuent à une panne sur une machine en utilisant des arbres de décision.

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Ayez un meilleur contrôle sur la façon dont les arbres de décision sont construits et comparez les résultats à d’autres méthodes prédictives.

 

Un accès depuis tout lieu et à tout moment

 

Les utilisateurs métiers peuvent manipuler leurs données et visualiser des rapports sur leur smartphone ou tablette, quel que soit l’endroit où ils se situent.

Grâce aux derniers développements de la technologie « in-memory », l’analyse est instantanée et les changements sur des éléments calculés, des mesures agrégées, des hiérarchies personnalisées, etc. sont disponibles immédiatement, sans transiter par un long cycle de développement et de déploiement. L’information est ainsi partageable instantanément et les décisions peuvent être prises dès que nécessaire.

 

Développer la curiosité analytique

 

Les outils de business intelligence avancée fournissent des analyses en libre-service, à la portée de chacun. En réalisant simplement des analyses complexes (prévisions, corrélations, arbres de décision), vous allez déclencher la curiosité de votre hiérarchie, constituée d’utilisateurs en puissance. Après tout, la curiosité est l’étape logique suivante lorsque l’on travaille sur des données et en particulier lorsque la représentation visuelle aide les décideurs à comprendre ce qu’ils voient. Ces décideurs qui s’intéressent aux analyses et qui vont satisfaire leurs besoins d’information au travers de modèles en libre-service peuvent commencer à explorer visuellement les données et appliquer certaines analyses avec peu ou pas de connaissances statistiques.

 

Aller au-delà de la BI classique et appliquer des analyses statistiques fait croître votre degré de connaissance et améliore votre avantage concurrentiel.

A mesure que vos besoins analytiques évoluent, vous pouvez investir dans des compétences statistiques ou dans des outils plus avancés qui répondent au niveau d’analyse requis par votre organisation.