Nous entamons actuellement la troisième année de pandémie. Les entreprises de toute taille confondue font face à une période incertaine. Pour pouvoir affronter les éventuelles situations qui peuvent se présenter cette année, elles utilisent des outils BI (Business Intelligence) & Data qui leur permettent de prendre les meilleures décisions stratégiques et opérationnelles. Quelles sont alors les tendances à surveiller en matière de BI & Data pour cette année ?

L’apparition du « Collaboration Mining »

L’épidémie a rapproché la collaboration et la BI. L’intégration rapide de la BI dans les flux de travail et les applications de productivité telles que Teams, Slack et Zoom a été rendue nécessaire par le passage massif au télétravail. Cette collaboration ne s’est pas limitée aux équipes internes et elle s’est peu à peu étendue aux partenaires extérieurs, plus faciles à intégrer dans ce mode de travail à distance.

L’adoption du tableau de bord

De nombreuses personnes considèrent le tableau de bord comme un outil dépassé. Toutefois, une analyse approfondie au sein des applications interactives démontre qu’il a encore sa place dans la BI & Data. Le tableau de bord permet aux entreprises de traduire des données plus complexes en données plus accessibles et faciles à comprendre pour les néophytes. Ils sont de plus en plus contextualisés grâce à l’IA et aux alertes qui permettent d’obtenir instantanément des informations lorsque les données changent. Qlik a justement développé une fonctionnalité Qlik Sense, nommé « Qlik Alerting ». Qlik Alerting fournit des alertes pour votre déploiement Qlik Sense. Il offre des fonctionnalités en libre-service permettant aux utilisateurs de créer leurs propres alertes sur les données auxquelles ils ont accès dans Qlik Sense.

Pour la collaboration, les tableaux de bord sont un hub analytique qui rassemble des données et des informations dispersées. Ils permettent aux ordinateurs, aux procédures et à l’intelligence collaborative de cohabiter.

L’utilisation d’une traçabilité des données

Les analystes ont souvent du mal à expliquer leurs données. Ils ne peuvent pas non plus, les fragmenter, car cela ne fait qu’aggraver l’incompréhension. Grâce à des architectures distribuées et à des métadonnées augmentées, il est plus facile d’assurer la traçabilité des données. Cela améliore la compréhension, mais également la confiance entre les collaborateurs.

La traçabilité de données devient un outil incontournable de BI. Elle permet aux entreprises d’obtenir des informations exploitables à chaque étape de leur stratégie. Elle garantit la qualité des données et facilite la résolution des éventuelles erreurs. C’est l’élément indispensable pour aplanir la conduite de changement. La traçabilité de données peut également réduire le volume et le temps d’utilisation des ressources dans une entreprise.

L’apparition du Cloud distribué

La gestion des infrastructures informatiques est l’un des enjeux principaux des entreprises pour se faire une place sur le marché. Pour augmenter la capacité d’accès et le partage de données interconnectées, l’utilisation du Cloud distribué est incontournable. Plus complexe au premier abord, il favorise le traitement en périphérie d’une façon rapide, sécurisée et confidentielle.

Cet outil est indispensable en BI pour améliorer la performance en matière de latence et de disponibilité. Grâce au Cloud distribué, l’entreprise subit moins d’incidents de réseau et moins de pannes globales. Il optimise également les coûts d’infrastructure en les réduisant. C’est un outil flexible qui permet en même temps le traitement local de certains services ou une migration en cas de besoin.

Le partage de système d’information

Pour une meilleure approche collaborative et outside-in, les entreprises doivent partager leur système d’informations à leurs partenaires, clients et l’ensemble de leur écosystème. Les informations intégrées sont à insérer à chacune des étapes de la chaîne. La propagation des micros-informations contextualisées favorise la confiance entre les collaborateurs.

Avec l’automatisation des applications, de nouveaux modes d’interdépendance voient désormais le jour. Ils sont nécessaires dans le cadre d’initiatives communes avec les partenaires de l’entreprise. Coder l’intégration n’est plus nécessaire grâce à l’automatisation. Par conséquent, une plus grande étendue de collaborateurs peut profiter de l’opportunité. Avec le référentiel de données Cloud, la rapidité d’obtention d’informations et l’automatisation des applications, l’exécution des tâches et la prise de décision sont facilitées.

L’association de la data science et de la data analytic

Auparavant, la data science était destinée à certaine élite. Pour la réussite du BI, son accès s’est démocratisé pour des usages prédictifs. Les utilisateurs ont alors la possibilité de repousser leurs limites grâce au renfort de la data analytic et de la data science.

L’analyse de données et des compétences techniques associent l’expertise business, les mathématiques et l’informatique. Cela offre à l’entreprise un outil efficace pour prendre une décision, quelle que soit sa situation. Leur association favorise également la sécurité d’accès tout en rendant les informations plus disponibles pour les collaborateurs. En effet, en BI, la sécurité est primordiale. L’interdépendance avec les partenaires oblige les entreprises à faire évoluer leurs systèmes de protection. Ils transforment les outils indispensables en des solutions critiques et ensuite en des opportunités de métier.