5 tendances significatives de la Business Intelligence pour 2018
Publié: 2022-05-07Alors que 2017 touche à sa fin, les propriétaires d'entreprise du monde entier recherchent la « prochaine nouveauté » en intelligence d'affaires qui les aidera à battre la concurrence en 2018.
Au cours de l'année à venir, de nouvelles technologies pourront fournir des informations meilleures et plus rapides sur les données, de nouvelles utilisations pour les anciens outils de BI et un changement de stratégie d'analyse pour les analyseurs de données du monde entier.
Voulez-vous découvrir ce qui est nouveau, en développement et ancien dans le monde de l'informatique décisionnelle ? Jetez un coup d'œil aux cinq tendances de l'intelligence d'affaires pour 2018 que nous avons mises en évidence ci-dessous.
1. L'essor de l'analyse augmentée
Qu'est-ce que c'est?
Imaginez pouvoir soumettre une requête verbale à votre logiciel d'analyse de données et non seulement obtenir des données pertinentes, mais également des recommandations précieuses qui changent la stratégie.
L'analyse augmentée est la combinaison de plusieurs processus de données qui pourraient finalement vous fournir une réponse simple, exploitable et basée sur les données.
Ces processus incluent :
- Préparation de données augmentée
- Découverte de données augmentée (anciennement découverte de données intelligente)*
- Science des données augmentée et apprentissage automatique
*Recherche disponible uniquement pour les clients de Gartner
En quoi est-ce important?
Selon le vice-président de Gartner, David Cleary, "l'analyse augmentée est un domaine en croissance particulièrement stratégique qui utilise l'apprentissage automatique pour automatiser la préparation des données, la découverte et le partage d'informations pour un large éventail d'utilisateurs professionnels, de travailleurs opérationnels et de scientifiques des données citoyens".
L'analyse augmentée offre à votre équipe d'analyse du temps. Les analyses traditionnellement gourmandes en ressources et chronophages peuvent être considérablement réduites en utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse médiatisée par le traitement du langage naturel.
Surveillez les grands ensembles de données mis à genoux par les scientifiques des données citoyens utilisant des analyses augmentées pour tirer des conclusions à des vitesses sans précédent. Si vous voulez rester compétitif, vous devrez exploiter vos données plus rapidement que vos concurrents, et l'analyse augmentée sera l'outil dont vous avez besoin pour y parvenir. Demandez à votre fournisseur actuel de logiciels de BI comment il va gérer l'analyse augmentée, et s'il n'a pas de réponse, il est peut-être temps de changer.
2. L'intelligence artificielle utilise des fusées éclairantes
Qu'est-ce que c'est?
Non, nous ne parlons pas d'un robot omniscient qui peut vous donner les réponses à toutes les questions les plus brûlantes de la vie.
L'intelligence artificielle (IA) existe depuis un certain temps maintenant et est récemment devenue un mot à la mode que les gens lancent lors de réunions d'affaires.
Pour l'informatique décisionnelle, l'IA désigne une série de processus informatiques étroitement définis qui aident à augmenter les données avec une tâche spécifique à l'esprit. Associée un peu à tort aux robots, l'IA fournit une machine d'apprentissage qui pense (espérons-le) comme un humain, ce qui aide à percer certains mystères des données d'entreprise.
En quoi est-ce important?
Vos concurrents se penchent déjà sur l'IA et l'adoptent dans leurs programmes d'analyse.
"Une récente enquête de Gartner a montré que 59 % des organisations collectent encore des informations pour élaborer leurs stratégies d'IA, tandis que les autres ont déjà progressé dans le pilotage ou l'adoption de solutions d'IA", déclare Cleary de Gartner.
Premièrement, une augmentation de l'adoption de la technologie de l'IA dans toutes les tailles d'entreprise. Deuxièmement, une augmentation du nombre d'intégrations App/IA qui facilitent la résolution des problèmes de BI.
3. Plus de nuages, moins de danger
Qu'est-ce que c'est?
À l'heure actuelle, n'importe qui dans l'industrie de la technologie devrait connaître "le cloud", qui fait référence à vos données stockées sur le serveur de quelqu'un d'autre.
En quoi est-ce important?
L'utilisation du cloud est une source d'inquiétude pour les experts en informatique décisionnelle depuis des années, compte tenu des risques potentiels de cybersécurité que pose le stockage cloud hors site. La bonne nouvelle est que nous verrons certaines modifications des architectures cloud typiques en 2018 qui réduiront les risques de cybersécurité en fournissant un stockage de données à la fois sur site et hors site. Vous pourrez choisir les données que vous placez dans le cloud et les données propriétaires ou sensibles que vous souhaitez conserver sur les serveurs de votre entreprise.
Un bonus supplémentaire à la mise en œuvre du stockage de données dans le cloud est l'augmentation de la vitesse, de l'évolutivité et de la flexibilité. Le cloud devenant une méthode plus pratique pour stocker de grands ensembles de données propriétaires, les experts en intelligence d'affaires seront en mesure de fournir des stratégies commerciales astucieuses à un rythme plus rapide.
Adoption généralisée d'architectures cloud hybrides qui offrent le meilleur des deux mondes : certaines données dans le cloud et d'autres hébergées directement sur vos serveurs sur site. Cela vous permet de conserver vos données propriétaires en interne, tout en vous donnant la possibilité d'utiliser le cloud pour vos tâches de données banales en même temps.
4. Plus de fonctionnalités de visualisation des données signifient qu'une analyse correcte des données sera plus importante qu'auparavant
Qu'est-ce que c'est?
Bien plus que de jolies images, les visualisations de données sont des représentations d'informations qui résument et expliquent des données complexes à un public ciblé.
En quoi est-ce important?
De nombreuses personnes peuvent rendre les données attrayantes. Peu de gens peuvent vous dire ce que signifient les données.
Encore moins peuvent créer des visualisations claires et concises qui transmettent le bon message à partir de leurs données.
« Ce que je vois souvent, ce sont des personnes formées aux outils de visualisation, et non à l'analyse », déclare Johnny Lee, principal et responsable national de la pratique des technologies médico-légales chez Grant Thornton LLP. "Ce que cela engendre, c'est une confiance injustifiée dans les données sous-jacentes, et [la] conviction que la seule 'analyse' requise pour de telles données est de les embellir."
Considérez la visualisation suivante :
Selon l'image, le taux de croissance indique une croissance massive pour la société X.
Considérez le taux de croissance tel qu'il est présenté sur une plage modifiée :
Les données sont exactement les mêmes dans les deux cas, mais la distorsion de l'axe des ordonnées peut conduire à des conclusions différentes sur ce qui est présenté.
En 2018, de plus en plus d'outils métiers vont proposer des visualisations de données.
Pourquoi? Les propriétaires d'entreprise exigeants veulent un aperçu facile de leurs données.
Ne laissez pas la présence d'une fonctionnalité de visualisation de données vous tromper. De jolis tableaux et graphiques ne peuvent pas remplacer une analyse judicieuse des données concrètes.
Cela étant dit, toutes les visualisations de données ne sont pas mauvaises. Lors d'une récente conférence, Edward Tufte, professeur émérite à l'Université de Yale et pionnier dans le domaine de la visualisation de données, a résumé la manière de créer une bonne visualisation de données ; "Faites tout ce qu'il faut pour faire passer votre message." Cela signifie éviter les graphiques à barres ho-hum, les graphiques linéaires et le diagramme à secteurs diabolique au lieu de créer des visuels qui non seulement transmettent le bon message à votre public, mais leur permettent de interagir également avec vous. Pour les utilisateurs de logiciels de BI, il sera important de regarder ce que les graphiques et les diagrammes vous disent vraiment sur vos données. Ne vous laissez pas berner par une jolie photo.
5. Intelligence économique moderne et accessible
Qu'est-ce que c'est?
Lorsque vous pensez à l'informatique décisionnelle, imaginez-vous un groupe de scientifiques des données, d'experts SQL et d'analystes système assis dans leurs cabines en train de battre les données pour les soumettre ?
Jetez complètement cette visualisation de votre tête en 2018 (et au-delà) alors que l'intelligence d'affaires devient hautement automatisée et donc plus facilement utilisée par les scientifiques des données citoyens.
L'informatique décisionnelle moderne signifie moins de spécialisation, plus d'automatisation et une approche globale de l'analyse de données gratuite.
En quoi est-ce important?
L'intelligence d'affaires moderne créera des processus automatisés rationalisés pour accéder au cœur des données d'entreprise. Cela signifie une augmentation de la productivité et par la suite, une croissance du nombre d'actions liées aux données.
« Rendre les produits de science des données plus faciles à utiliser pour les scientifiques des données citoyens augmentera la portée des fournisseurs dans toute l'entreprise et aidera à combler le déficit de compétences », déclare Alexander Linden, vice-président de la recherche chez Gartner. "La clé de la simplicité est l'automatisation des tâches qui sont répétitives, manuelles et ne nécessitent pas d'expertise approfondie en science des données."
Gartner prédit que 40 % des tâches de science des données seront automatisées d'ici 2020, et en 2018, vous pouvez vous attendre à voir le début de cette tendance. Le titre de poste vénéré de data scientist est-il en train de se démoder avec l'intelligence économique moderne ? Probablement pas d'ici 2018. Mais, selon Linden, d'ici 2020, "il faudra moins de scientifiques des données pour effectuer la même quantité de travail, mais chaque projet avancé de science des données nécessitera toujours au moins un ou deux scientifiques des données".
Les data scientists ont intérêt à affiner d'autres compétences sur leur CV pour rester pertinents.
Selon vous, que va-t-il se passer dans l'intelligence d'affaires en 2018 ?
Il semble que 2018 sera une année pleine d'innovations en matière d'intelligence d'affaires et de perfectionnement de certaines technologies existantes.
Que pensez-vous de ces prédictions ? Y a-t-il une tendance à ajouter à cette liste ? Faites-le moi savoir dans les commentaires ci-dessous, ou discutons de ces tendances plus en détail sur le compte Twitter de Capterra Business Intelligence @CapterraBI.