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Les entreprises peuvent résoudre les problèmes plus efficacement et utiliser les capacités de business intelligence en libre-service pour apporter plus de données et d'outils à leurs utilisateurs.
Bien que les rapports et analyses en libre-service ne soient pas un concept nouveau, beaucoup de choses ont changé, depuis les types de données disponibles jusqu'à la nature du libre-service lui-même.
Dan Simion, vice-président de l'intelligence artificielle et de l'analyse chez Capgemini, un fournisseur mondial de services professionnels, a déclaré : « Le changement qui s'est produit est un passage de l'analyse descriptive à l'analyse prédictive et prescriptive, alimentée par l'analyse avancée, la science des données et la machine. L'objectif est d'être aussi flexible que possible lors du reporting en libre-service afin que les entreprises puissent réagir le plus rapidement possible aux besoins de l'entreprise. «
Une avancée importante est la capacité d'interagir avec les données plutôt que de travailler passivement. avec des rapports ou des tableaux de bord. Les utilisateurs peuvent profiter des capacités de requête en langage naturel de la plate-forme d'analyse augmentée sans clics de clavier et sans avoir besoin de connaître des langages de requête tels que SQL.
Mieux encore, les réponses à leurs questions incluent souvent une visualisation de données générée automatiquement et un récit expliquant ce que signifie la visualisation de données, ce qui contribue à promouvoir une compréhension partagée de ce que disent les données.
Parallèlement, les équipes d'ingénierie des données ont construit des pipelines de données pour garantir que les bonnes données arrivent au bon endroit et au bon moment pour les décisions de scénario, tout en incluant des garde-fous importants pour l'entreprise tels que la gouvernance et la conformité des données.
La plateforme d'analyse augmentée prend également en charge la préparation des données en libre-service, permettant aux utilisateurs de sélectionner leurs propres sources de données et de les combiner selon leurs besoins pour répondre aux requêtes. Des informations ou des histoires de données dynamiques peuvent également être générées automatiquement en fonction du contexte d'un individu, tel que ses personnalités et ses requêtes antérieures exécutées.
Microsoft Power BI, Qlik, Sisense, Tableau, Thought Spot et d'autres leaders dans le domaine ont fourni des fonctionnalités améliorées afin que les entreprises puissent populariser l'analyse auprès d'une base d'utilisateurs plus large.
Il existe deux manières générales d'activer les fonctionnalités de business intelligence en libre-service. La première consiste à acheter un outil départemental et à le rendre opérationnel avec l’aide de votre équipe informatique.
Une autre approche consiste à permettre aux experts en données (data scientists, analystes de données et ingénieurs de données) de fournir au grand public des capacités analytiques améliorées. L'avantage de cette approche est de voir comment les gens utilisent l'analyse dans l'entreprise et d'atténuer les risques liés aux données, tels que l'utilisation d'informations personnelles identifiables de manière non conforme.
Les grandes entreprises disposent souvent de centres d'excellence (COE), complétés par des data scientists et des data analysts affectés à des départements ou secteurs d'activité spécifiques. Ainsi, les entreprises peuvent garantir leurs meilleures pratiques tout en répondant aux besoins spécifiques des unités opérationnelles.
Dans le même temps, à mesure que les entreprises adoptent les services de cloud computing, elles exécutent également des analyses et un apprentissage automatique pour améliorer les capacités de libre-service.
Sree Majji, vice-président senior du fournisseur de services professionnels d'ingénierie numérique Apexon, a déclaré : « Par exemple, un centre d'excellence (COE) peut établir un environnement de découverte dédié pour chaque groupe d'affaires afin de permettre des fonctions de business intelligence de bout en bout ou analyse de données. Découvrez en outre que des plates-formes spécialement conçues peuvent être instanciées pour des environnements de business intelligence entièrement gouvernés ou partiellement gouvernés. IL. Cela permet également aux data scientists et aux analystes de données de se concentrer sur des problèmes plus difficiles qui nécessitent des connaissances spécialisées.
Une approche en libre-service d'un fournisseur leader du secteur
Il existe des experts dans le département commercial, tels que des data scientists et des analystes possédant une connaissance du domaine. Cette approche équilibre le désir de l'entreprise d'optimiser la business intelligence au sein des unités opérationnelles avec le besoin de contrôles et de normes telles que la gouvernance. Plus précisément, la plateforme offre plusieurs fonctionnalités, notamment :
Modélisation de données visuelles et création de tableaux de bord.Comme Sisense, Power BI propose une interface glisser-déposer et une aide à l'intelligence artificielle pour les non-experts en données. Les capacités de business intelligence d’entreprise permettent aux data scientists et aux analystes de données d’effectuer des analyses plus complexes. Il fournit également un contrôle au niveau de l’entreprise. Les clients peuvent combiner le libre-service et la business intelligence d'entreprise pour atteindre une agilité commerciale et une utilisation plus sécurisée des données.
Qlik équilibre également les besoins métier et informatique grâce à sa plateforme QlikSense. La société présente cinq fonctionnalités essentielles de business intelligence en libre-service offertes par sa plateforme. Ce sont :
Pour des raisons de concurrence, les plateformes d'analyse augmentée présentent plus de similitudes que de différences. Souvent, le choix entre plates-formes ou plates-formes se résume au niveau de confort de chaque fournisseur.
La facilité d'utilisation détermine de nombreuses décisions en matière de plateforme de business intelligence, alors que les entreprises cherchent à fournir des informations basées sur les données à davantage d'employés. Lorsque les unités opérationnelles achètent leur propre plateforme d’analyse, elles résolvent généralement un problème spécifique. Au fil du temps, une entreprise peut se retrouver avec plusieurs plates-formes ou plusieurs instances de la même plate-forme.
D’autres considérations doivent inclure l’évolutivité de la plateforme, la façon dont elle s’intègre dans l’architecture actuelle et prévue de l’entreprise, et si la plateforme dispose de contrôles de sécurité, de gouvernance et de conformité adéquats. Les principales plates-formes offrent ces fonctionnalités et, à bien des égards, offrent des fonctionnalités similaires, de sorte que le choix du fournisseur peut dépendre du confort relatif de l'utilisateur avec l'équipe du fournisseur.
Comprendre le coût de possession et l'impact architectural de toute solution de business intelligence est essentiel pour les dirigeants d'entreprise. Le coût total de possession comprend les coûts de matériel de licence logicielle, les coûts de développement et les coûts de maintenance. Majji a déclaré que cela pourrait représenter 5 à 10 fois les ventes initiales du fournisseur.
Majji a déclaré : « Une bonne architecture de business intelligence peut minimiser les interventions manuelles, protéger les données statiques et dynamiques et réduire les frais généraux liés au mouvement des données. Les dirigeants d'entreprise doivent être conscients de ces impacts avant d'acheter eux-mêmes une solution de business intelligence. »
Majji. suggère que si des outils de business intelligence existent déjà dans l'entreprise, celle-ci doit suivre le rythme de l'environnement changeant et disposer d'un cadre d'évaluation technologique pour évaluer régulièrement les outils dont l'entreprise dispose déjà par rapport à ce qui est disponible. Cela inclut l'identification des lacunes dans les outils actuels en fonction des capacités commerciales requises. Tous les outils devraient avoir un cadre pour les techniques d’évaluation et de valorisation des cessions, du maintien ou des investissements.
Simion a déclaré : « Si ces outils sont suffisamment flexibles et peuvent résoudre efficacement les nouveaux défis de l'entreprise, alors ils sont suffisamment performants pour continuer à être utilisés. Ces outils s'adaptent-ils aux données en temps réel ou quasi-réel ? comme cela peut aider les entreprises à évaluer leur position et à prendre la décision difficile de procéder ou non à des changements.
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