Les tendances émergentes de la Business Intelligence

Depuis plus de 40 ans, la Business Intelligence (BI) a façonné le paysage informatique des entreprises. Son évolution, étroitement liée à celle de l'informatique, a révolutionné la façon dont les organisations exploitent leurs données.  

Les responsables d’entreprise font toujours face à une pression sans cesse croissante, qui est la nécessité de prendre des décisions plus efficaces, plus précises et surtout plus rapides. Et pour relever ce défi, la BI devient un atout majeur et émerge comme une réponse essentielle à ce défi.  

Dans le même contexte, les responsables informatiques sont également confrontés à un défi de taille : rester à la pointe des dernières avancées technologiques dans le domaine de la BI afin de répondre aux besoins métiers futurs en matière d'analyse ainsi que les attentes vis-à-vis de leur efficacité opérationnelle sont en constante augmentation. 

Cependant, aujourd'hui, l'attention se porte davantage sur l'utilisation la plus avancée de la BI. Il ne s'agit plus seulement de retracer son histoire, mais plutôt de comprendre comment elle est utilisée et exploitée au plus haut niveau au sein des entreprises. 

Cela soulève des questions cruciales :  

• Quelles seront les exigences métiers en matière d'analyse à l'avenir ?  
• Quelle architecture et quels outils seront nécessaires pour répondre à ces besoins croissants ?  
• Et surtout, quels profils professionnels seront essentiels pour mettre en place et maintenir efficacement le cycle de vie des data dans un environnement en constante évolution ? 

Dans cet article, nous explorerons ces questions en profondeur, en nous penchant sur les tendances actuelles et les meilleures pratiques dans le domaine de la BI. 

Notre objectif est de fournir aux responsables informatiques les connaissances et les perspectives nécessaires pour aborder ces défis avec confiance et succès. 

          1. Représentation de l'évolution de la BI  

L'évolution de la Business Intelligence (BI) est souvent représentée par des graphiques démontrant une progression à travers différentes étapes. Ces étapes vont de la simple collecte de données jusqu'à l'analyse prédictive, qui représente le niveau le plus mature en termes d'exploitation de la donnée. 

• Gestion des Données et Traitement ETL (Extraction, Transformation, Chargement) : Cette première étape consiste en la collecte et la préparation des données, qui peuvent être décrites comme une base indispensable. Les outils ETL à leur tour jouent un rôle crucial en extrayant la data à partir de différentes sources, en les transformant afin de les rendre cohérentes et exploitables, puis en les chargeant dans un entrepôt de data centralisée. De ce fait, cette étape est considérée comme essentielle car elle garantit que les données sont prêtes à être analysées et exploitées pour prendre des décisions éclairées. 
• L'Ère de la BI d'Entreprise : Avec l'avènement de la BI d'entreprise, les entreprises se sont rendu compte de l’importance de la donnée dans la prise de décision, ce qui les a amenés à investir dans des outils plus avancés pour analyser leurs données. Les logiciels graphiques facilitent la création de rapports et de tableaux de bord, tandis que les couches sémantiques permettent une modélisation des données plus avancée. Les fonctionnalités de type "glisser-déposer" rendent l'exploration des données plus intuitive et facile, permettant aux utilisateurs de découvrir des informations précieuses sans avoir besoin de disposer des compétences techniques avancées. 
• L'avènement de la BI Agile : La BI Agile répond à la nécessité d'agilité et de flexibilité dans l'analyse de la data. De ce fait, les entreprises ont commencé à chercher des solutions qui permettent aux utilisateurs de manipuler les données de manière autonome et rapide, sans dépendre des équipes informatiques. Ces outils offrent aux entreprises ce qu’ils recherchent : une interface conviviale et des fonctionnalités de visualisation avancées qui permettent aux utilisateurs de créer rapidement des rapports et des analyses personnalisées. Ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées en s'appuyant sur les données. 
• L'Analyse prédictive : L'analyse prédictive quant à elle marque une évolution majeure dans la manière dont les entreprises exploitent leurs données. Plutôt que de simplement traiter les données d’une façon traditionnelle, l'analyse prédictive utilise des techniques d'analyse avancées pour anticiper les tendances futures et prendre des décisions proactives. Ce qui a permis aux entreprises de mieux comprendre leurs enjeux commerciaux, d'identifier les opportunités émergentes et de prévoir les défis potentiels. Donc l’analyse prédictive ouvre aux entreprises de nouvelles possibilités en leur permettant d'adopter une vision proactive de la gestion des données.

     Source : DeciVision

          2. Évolution de l’architecture des systèmes de prise de décision 

Au fil des années, il est devenu évident que l'efficacité des analyses dépend largement de l'architecture des systèmes de prise de décision. Traditionnellement centrée sur les ERP (Enterprise Resource Planning), cette approche, nommée architecture ERP-centrique, mettait l'accent sur les processus internes de l'entreprise. 

Cependant, face à l'évolution des besoins du marché et à l'importance croissante des données clients récentes, les entreprises se sont donc orientées vers une architecture plus focus client, axée sur une vision centrée client, souvent appelée vue 360° du client. La raison principale de ce changement de d'orientation d’architecture est que celle déjà existante n'était plus suffisante pour répondre aux besoins changeants du marché.  

En effet, cette nouvelle architecture centrée client vise à intégrer toutes ses données disponibles, quelle que soit leur source dans l'entreprise, pour fournir une vision complète et précise. En adoptant cette approche, les entreprises peuvent améliorer leurs performances opérationnelles et offrir une expérience client plus personnalisée, répondant ainsi à leurs besoins individuels. 

Ce changement d'architecture marque une transition significative dans la manière dont les entreprises conçoivent et utilisent leurs systèmes de BI. En mettant l'accent sur une approche orientée client, elles peuvent mieux répondre aux attentes changeantes du marché et rester compétitives dans un environnement commercial en constante évolution. 

          3. Évolution des outils self BI 

Par le passé, la Business Intelligence (BI) était une discipline complexe, réservée uniquement aux experts du domaine. Le développement des outils self-BI a changé la donne, offrant une accessibilité à tous les niveaux du débutant aux avancés. Désormais, même les novices de la Data peuvent analyser des données, générer des rapports et créer des tableaux de bord interactifs avec plus de facilité. Ces outils ont fait tomber les barrières, rendant ainsi l’exploitation des données accessible à tous les collaborateurs d’une entreprise, où qu'ils soient et à tout moment grâce à l'hébergement dans le Cloud. 

L'évolution des outils de Business Intelligence (BI) a considérablement impacté la manière dont les entreprises appréhendent l'analyse des données. Si la datavisualisation est devenue essentielle, les outils de self-BI, tels que Power BI, ont révolutionné cette approche, comme illustré dans notre article sur "Self-Service PowerBI : la solution de Data Visualization de Microsoft". Mais au-delà de la simple représentation graphique des données, l'utilisation de méthodes prédictives devient de plus en plus courante. Cette tendance amène les entreprises à opter pour des solutions statistiques et analytiques, adoptant des langages de programmation comme Python et R pour développer des modèles prédictifs précis. Parallèlement, les plateformes cloud, telles que Azure de Microsoft, investissent dans le développement de modules d'intelligence artificielle, offrant des solutions de BI intégrées et avancées. Cette évolution reflète la nécessité croissante pour les entreprises de tirer parti de l'analyse prédictive et de l'intelligence artificielle pour rester compétitives dans un marché en constante évolution. 

          4. Évolution des métiers de la BI 

Portée par le data boom, tout va vite, très vite, dans le domaine des data. Avec l’avènement du Big Data qui a redessiné le paysage de la Business Intelligence. De nombreux acteurs, des grandes entreprises aux PME et ETI, ont saisi les opportunités offertes par ce changement. Cette évolution s'accompagne d'une demande accrue pour des profils qualifiés capables d'exploiter au maximum les données et de guider la prise de décision dans une approche centrée data. Cela se traduit par une montée en puissance de métiers spécialisés dans la gestion et l'analyse des données. 

Le Data Analyst est devenu un acteur clé dans ce domaine en constante évolution. Chargé de l'analyse des données de son entreprise, le Data Analyst agit en tant que guide de la data, produisant ainsi des analyses avancées et des recommandations pour les décideurs à partir des informations stockées dans les bases de données. Pour exceller dans ce métier, une maîtrise des outils et langages tels que Python ou SQL est essentielle, tout comme des compétences en mathématiques et une haute capacité d'analyse critique et de modélisation. 

Le Data Engineer, quant à lui, joue un rôle crucial dans la gestion de la data. Premier maillon de la chaîne de traitement des données, l'ingénieur de données est chargé de la définition, du développement, du déploiement et de la maintenance de solutions destinées à l'analyse de données. Le Data Engineer doit maîtriser les langages structurés (Python, Scala, etc.) et posséder une expertise en conception de bases de données. Doté d'un grand sens de l'organisation, d'un esprit analytique et de synthèse de pointe, le Data Engineer est également un communicateur efficace. 

L'évolution des métiers dans la Business Intelligence se traduit également par une transition des rôles traditionnels vers des postes plus axés sur la manipulation, l'analyse et l'exploitation des données. Par exemple, le rôle de l'Ingénieur BI a évolué vers celui de Data Engineer, intégrant une expertise en ingénierie des données, en traitement distribué et en gestion de flux de données en temps réel. Cette transformation reflète la montée en puissance de la donnée en tant que ressource stratégique pour les entreprises, et la nécessité d'adapter les compétences et les fonctions pour répondre aux exigences d'un environnement en constante évolution. 

En conclusion, l'évolution rapide du domaine de la Business Intelligence témoigne de l'importance croissante des données dans le monde du business. Les métiers traditionnels évoluent pour s'adapter à cette nouvelle réalité, mettant en avant des profils spécialisés tels que les Data Analysts et les Data Engineers. Ces profils jouent un rôle essentiel dans la gestion, l'analyse et l'exploitation des données, offrant ainsi aux entreprises la possibilité de prendre des décisions éclairées et de rester compétitives sur le marché. 

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