La Business Intelligence : du reporting à l’analyse prédictive

Business Intelligence

Ce n’est un secret pour personne : la Business Intelligence (BI) n’est pas une discipline nouvelle. Et pourtant, malgré une cinquantaine d’années d’existence, elle cristallise encore, en 2018, de nombreux enjeux hautement stratégiques pour les entreprises.

Si elle fut un temps purement descriptive, la Business Intelligence est aujourd’hui prédictive. Face au potentiel que cela représente, la Business Intelligence est plus que jamais un sujet d’actualité.

Pour y voir plus clair sur ce sujet en pleine mutation, CONIX revient pour vous sur les évolutions techniques et stratégiques de la Business Intelligence au cours de ces 25 dernières années et envisage même la suite…

 

Business Intelligence classique, orientée sur l’analyse du passé

Les outils de BI avaient pour principale mission d’organiser, de synthétiser et de permettre l’exploitation des données collectées.

Les principales technologies utilisées sont les outils de traitement de données de type ETL, les bases de données relationnelles, les cubes OLAP et les outils de restitution.

Ces données étaient alors utilisées le plus souvent dans le cadre de reporting opérationnel et d’analyse multi dimensionnelle pour des besoins de pilotage.

 

Evolution de la BI, orientation vers le métier et un modèle prédictif

En complément de la pratique « classique » de la BI, toujours d’actualité, de nouveaux usages se répandent.

– Certains sont basés sur une orientation plus métier :

La mise en place d’agilité (« BI Agile ») permet de répondre toujours plus vite aux demandes métier, la BI « Self Service » pour une exploitation des données sans intervention IT.

Impactant les décisions métiers, la gestion de la qualité des données (« Data Quality ») devient un enjeu primordial et est de plus en plus traitée au niveau de l’entreprise (Data Management/Gouvernance).

De nouvelles façons d’accéder aux données par l’utilisateur sont également apparues, comme l’accès aux données dans un but exploratoire (« Data Discovery ») ou sous forme narrative (« Data Visualisation »).

– D’autres sur de nouvelles technologies :

L’apparition des écosystèmes BIG DATA et l’explosion des capacités de stockage ont bouleversé les usages traditionnels, en permettant l’analyse de données jusque-là inexploitables en terme de volume, de véhicule (flux par exemple) et de structure.

A partir de ces données historiques réelles et d’algorithmes statistiques complexes et distribués, l’analyse prédictive est capable de proposer une représentation future des données. Basé sur ces écosystèmes, l’apprentissage automatique (machine learning) commence à complémenter le Data-Mining.

Grâce à une mutualisation des moyens, les plateformes Cloud permettent elles une diminution des coûts, un accès aux différentes technologies sans expertise IT, et la concentration des ressources sur l’activité métier.

Le but de ces nouveaux usages : dégager de nouveaux axes de développement, capter des connaissances métier et construire des modèles prédictifs non seulement à partir des données de l’entreprise mais aussi de toutes les données disponibles générées par notre écosystème hyper connecté (Open Data, Réseaux sociaux, IoT, …), le tout dans un environnement toujours plus agile et réactif.

 

La Business Intelligence de demain : vers l’ère cognitive

A l’heure où l’intelligence artificielle est l’un des sujets les plus débattus du moment, l’analyse cognitive se prépare à prendre la relève de l’analyse prédictive.

Ainsi, la BI des prochaines années sera capable de permettre aux ordinateurs de construire des modèles prédictifs intelligents, capables d’apprentissages autonomes et d’interactions directes avec l’humain.

Une évolution drastique qui aura sans nul doute d’importantes conséquences sur la société de demain.

Auteur : Olivier CHEVALLIER

 

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