Data Intelligence : comment tirer parti des données avec les outils de BI

Les outils logiciels actuels visent à aider les entreprises à se servir de l’informatique décisionnelle et des modèles d’analyse afin de rentabiliser les données de leur organisation. Dans ce support sur l'analyse de données, nous nous pencherons sur l’utilisation d’applications de data discovery (aussi appelée ‘découverte des données’ en français), de location intelligence (‘intelligence de localisation’), et d’operational intelligence (‘intelligence opérationnelle’), dans le but d’obtenir des bénéfices opérationnels et stratégiques.

De nos jours, les organisations ont à leur portée une multitude de données qu’elles cherchent à mieux gérer et à utiliser à leur avantage. L'utilisation de données de manière opérationnelle et stratégique est importante pour les entreprises de tous les secteurs et de toutes les tailles sur le marché concurrentiel d'aujourd'hui, et les outils logiciels actuels visent à aider les entreprises à tirer parti de l’informatique décisionnelle (BI, pour Business Intelligence) et des modèles d’analyse pour maximiser l'utilité des données organisationnelles.

Trois applications du secteur de la BI et de l’analyse gagnent de l'importance dans le monde de la data intelligence grâce à leurs capacités à aider les organisations à tirer profit des informations en leur possession et à faire face aux problèmes commerciaux qui leur sont propres. Mais avant d’examiner de plus près ces applications, nous allons d'abord nous intéresser à certains critères généraux pour évaluer les applications de BI et d'analyse sur le marché actuel. Pour utiliser efficacement les données pour des considérations opérationnelles et stratégiques, les organisations devraient rechercher des applications qui puissent :

• être faciles à installer, à configurer et à utiliser
• proposer des outils en libre-service (SaaS), pour que les utilisateurs puissent analyser leurs données avec peu ou pas d'assistance technique
• incorporer de nouvelles technologies pour accélérer le processus d'analyse et d'interprétation des données, telles que la mobilité, l'accès facilité à un plus grand nombre de sources, les capacités de recherche de contenu, les capacités en temps réel, etc.
• incorporer des fonctionnalités spécifiques au marché vertical

Au-delà de ces critères de base, il y a de nombreux aspects à considérer pour faire une évaluation de BI, car aujourd’hui ses applications offrent de nombreuses fonctions très utiles pour des aspects propres aux opérations d’entreprise, parmi lesquels la recherche de modèles d'information (avec les applications de data discovery), la compréhension des relations entre la localisation et les données (location intelligence) et l'interprétation de la performance de l'entreprise (operational intelligence). Dans cet article, nous vous donnerons un aperçu de ces trois principaux types d'applications de BI, nous vous expliquerons de quelle manière l’analyse qu’elles font des informations peut améliorer les processus et les stratégies commerciales, et enfin nous détaillerons quelles devraient être les fonctionnalités spécifiques destinées à chaque type de solution.

Les applications de data discovery (découverte des données) visent spécifiquement à fournir aux utilisateurs la possibilité de se connecter et d'explorer une grande variété de sources. L'absence de pistes de recherche de données prédéfinies permet aux utilisateurs d'interagir avec les données et d’en tirer facilement des représentations claires. Les utilisateurs peuvent tirer parti de ces outils non seulement pour créer rapidement des prototypes, mais aussi pour fournir, si nécessaire, des projets d'exploration et de représentation de données plus solides.

Avec la « facilité d'utilisation » et la « liberté » comme base de fonctionnement de ces solutions, les applications de data discovery permettent aux organisations d'accéder rapidement à un large éventail de sources de données et de commencer à explorer, à analyser et à acquérir une connaissance approfondie des informations en leur possession.

Parmi les fonctionnalités clés des applications de data discovery, on peut citer :

• Leur capacité d'intégration des données
• Leurs outils d’exploration et leurs fonctionnalités avancées d'exploration transversale
• Leurs capacités d'exploration pour les données à la fois structurées et non structurées
• Leurs puissants et pratiques outils de modélisation et de représentation de données
• Leurs capacités de recherche de données d'entreprise et de contenu

Personne ne serait surpris d’apprendre que, pour certains types d’entreprises, il peut être capital d’avoir la capacité de détecter et de désigner l’endroit exact où se trouvent certaines informations très spécifiques. Par exemple, la capacité pour un distributeur de détecter où se trouvent certaines catégories de clients et de connaître leur comportement d’acheteurs peut aider à déterminer s'il est judicieux d'établir une nouvelle succursale ou un magasin dans une zone déterminée. Autre exemple, pouvoir évaluer la fréquence des crimes commis dans un lieu précis peut être extrêmement utile au commissariat de police pour adopter des mesures de sécurité là où elles sont réellement nécessaires.

En raison des besoins et des demandes des utilisateurs, les éditeurs de logiciels de BI ont amélioré leurs solutions d'analyse de données avec des informations de géolocalisation et des représentations géographiques. De plus, la disponibilité d’applications sophistiquées de mapping (cartographie), telles que celles fournies par Esri ou les services de mapping plus populaires (comme celui de Google), a encouragé et augmenté l'utilisation des informations géographiques à des fins nombreuses et variées, y compris la BI.

Les applications de location intelligence contiennent les éléments suivants :

• Des options d'intégration des données, en particulier à partir de sources en temps réel (flux RSS, capteurs, transactions, etc.)
• Des outils de représentation puissants, y compris des cartes et autres informations associées
• Une analyse des relations dans l’espace
• Des outils pour incorporer des figures géométriques standards ou personnalisées, telles que des points, des lignes, des polygones ou autres figures, afin d’identifier les données associées à des lieux/régions spécifiques sur les cartes
• Un recalcul et des mises à jour dynamiques des données basés sur la navigation sur une carte ou sur de la position GPS de l'utilisateur, détectable sur les dispositifs qu’il utilise
• Des fonctionnalités de réalité augmentée comme l'association d'objets réels avec des informations pertinentes

Les solutions d’operational intelligence (‘intelligence opérationnelle’) ont été créées pour apporter de la visibilité aux fonctions commerciales. En recueillant des informations générées en temps réel, ce type d'outil donne accès aux données générées directement depuis la source, avant de les analyser puis d’observer les activités commerciales afin d’en déterminer les performances et d’en détecter les risques et les opportunités.

De nombreuses organisations travaillent avec des quantités gigantesques de données qui doivent être recueillies, surveillées et interprétées en temps réel. Dans de telles organisations, l'analyse de l'information en temps réel est essentielle pour fournir aux parties impliquées (travailleurs de l'information et décideurs clés) les informations nécessaires pour prendre les bonnes décisions, avant de les mettre en pratique dans des délais raisonnables.

L'intelligence opérationnelle aide les entreprises à prendre ces décisions grâce à des analyses commerciales dynamiques (en temps réel), qui permettent une réelle visibilité sur les données opérationnelles et, in extenso, sur les opérations commerciales.

Les applications d'operational intelligence contiennent les fonctionnalités suivantes :

• Des options d'intégration des données, en particulier depuis des sources en temps réel (par exemple, flux RSS, capteurs et transactions)
• Des outils pour l'exploration de données et de grosses capacités de détection
• Des outils de représentation
• Des options d'analyse multidimensionnelle
• Des outils de surveillance de données en temps réel
• La capacité de créer des combinaisons (mashups) de données
• Des outils de reporting d'entreprise

Les solutions de Business Intelligence vont au-delà de ce qui était possible auparavant en utilisant et en manipulant des données organisationnelles pour atteindre des objectifs opérationnels et stratégiques. La data discovery, la location intelligence et l’operational intelligence sont trois types importants de Business Intelligence qui donnent aux organisations d’aujourd’hui des moyens nouveaux et plus complets de connaître en profondeur leur activité.

Pour en savoir plus sur la façon dont les données et les analyses sont utilisées pour réussir dans les affaires, lisez Jorge Garcia, analyste en Business Intelligence et Data Management de chez TEC, qui a récemment publié un rapport qui explique comment combiner le Big Data et les modèles analytiques pour réussir commercialement, en donnant un aperçu de la manière dont les entreprises peuvent exploiter le Big Data à l’aide de services analytiques avancés afin d’améliorer leur diagnostic d’activités, le marketing, le service à la clientèle et les stratégies financières.