SommaireL’année 2024 s’annonce intéressante pour le monde de la Business Intelligence. De nouvelles technologies et innovations émergent, offrant aux entreprises des outils pour exploiter leurs données et prendre des décisions censées être plus éclairées. Voici quelques-unes des tendances les plus marquantes à surveiller.
Intelligence artificielle et machine learning
L’IA et le Machine Learning amènent des changements dans le domaine de la BI. Rappelons qu’ils permettent d’automatiser des tâches répétitives, d’analyser des volumes de données massifs et de générer des prédictions.
La Business Intelligence et l’intelligence artificielle peuvent se retrouver dans un outil de Business Intelligence comme le logiciel de recouvrement LeanPay. Celui-ci va chercher les données à différents endroits. Par exemple, auprès des factures venant des logiciels de facturation, ou directement auprès des clients, ou encore auprès des paiements venant des banques, ou encore auprès des contacts email.
L’Intelligence artificielle et le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par « apprentissage statistique ») par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. permettent d’apprendre et d’analyser en temps réel ces données. Cela peut permettre de savoir par exemple quelles sont les factures en retard de paiement. Le logiciel LeanPay permet aussi de centraliser toutes les données dans un seul lieu. L’utilisateurPersonne qui consomme et/ou se sert d’un produit et/ou utilise une prestation de service. peut les observer facilement grâce à un tableau de bord. Les données sont mises à jour en temps réel. L’occasion de connaitre par exemple le délai de mon paiement moyen, le prévisionnel d’encaissement ou encore de la balance pour une entreprise.
L‘intelligence artificielle est aussi utilisée pour permettre le scoring. Cette technique associe un score au comportement de paiement. Grâce à l’intelligence artificielle, les datas sont analysées pour comprendre les comportements de paiement associés à des risques ou à des défaillances. Le score qui en résulte peut avertir l’équipe de finance de la société en question.
Notons cependant que l’intelligence artificielle et le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par « apprentissage statistique ») par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. ne doivent pas ignorer les capacités de l’être humain pour gérer la Business Intelligence. Que ce soit au niveau du sens critique, de l’intelligence émotionnelle ou du relationnel, il est très important d’avoir des humains dans la boucle.
Analyse augmentée
L’analyse augmentée va encore plus loin en utilisant l’IA pour enrichir les données avec des informations contextuelles et des suggestions automatiques. Cela permet aux utilisateurs de gagner du temps et de se concentrer sur l’analyse et la prise de décision.
L’analyse augmentée est utilisée par les utilisateurs professionnels, les analystes et les data scientists. Cela doit leur permettre d’avoir des informations de première qualité. Le logiciel SAS présente par exemple des services d’analyse augmentée. L’utilisateurPersonne qui consomme et/ou se sert d’un produit et/ou utilise une prestation de service. peut s’en servir de façon aisée grâce à des interfaces de type «drag and drop». Il bénéficie aussi d’analyses incorporées.
Data Storytelling
Le data storytelling permet de transformer les données en histoires engageantes et faciles à comprendre. Cela permet de communiquer les résultats de l’analyse à un large public et de générer un impact concret.
Le Data storing s’associe avec la Business Intelligence pour l’intérêt qu’il procure. Il ne parle pas seulement aux spécialistes mais aussi à ceux qui ne connaissent pas grand-chose au domaine de la donnée. Le Data storing permet ainsi de faciliter la lecture et l’interprétation des datas.
Par exemple, Coheris Liberty, une solution de Business Intelligence agile adaptée aux métiers, permet de mettre en place des présentations dynamiques, interactives et connectées aux données. Une façon de rendre plus agréable et plus compréhensible par les utilisateurs les informations délivrées.
Gouvernance des données
La gouvernance des données devient de plus en plus importante pour garantir leur qualité, leur sécurité et leur confidentialité. L’utilisation d’outils de Data Governance appropriés peut être intéressant pour une gouvernance de données réussie sur le long terme.
Par exemple, Alation, une société de logiciels d’entreprise B2B, propose une plateforme de catalogue de données pour identifier, comprendre et gérer les actifs de données. L’Alation Data Governance App est un logiciel qui permet de simplifier le processus de fourniture d’un accès sécurisé aux données fiables dans les systèmes IT. Il prend notamment en compte les systèmes déployés sur des environnements de cloudSe dit aussi Cloud Computing. Espace virtuel accessible à partir d’internet utilisé par exemple pour le stockage d’informations. hybride et de multi-cloud. Il est ainsi intéressant dans un certain nombre de situations.
Sécurité des données
La sécurité des données est une préoccupation majeure pour les entreprises. Les logiciels de BI doivent offrir des fonctionnalités de sécurité robustes pour protéger les données contre les accès non autorisés. Par exemple, Power BI se sert des clusters, ou d’une architecture sécurisée de stockage des données pour aider à protéger les informations.
Cloud Computing
Le cloud computingSe dit aussi Cloud. Espace virtuel accessible à partir d’internet utilisé par exemple pour le stockage d’informations. Par convention on subdivise le Cloud Computing en trois catégories : SaaS, PaaS et IaaS. est devenu la norme pour la BI. Il offre aux entreprises une grande flexibilité et une évolutivité à moindre coût.
