5 étapes de l’intelligence d’affaires que vous pouvez automatiser avec l’IA
La dernière décennie a été marquée par une transformation remarquable des entreprises, portée par la donnée. S'il y a bien une leçon à retenir, c'est que même les géants ne sont pas à l'abri, et que s'adapter au changement est le seul moyen de progresser. Pour avancer, des analyses fondées sur les données sont nécessaires, et c'est là que l'intelligence d'affaires (BI) entre en jeu.
Dans cet article, je vais expliquer ce qu'est précisément l'intelligence d'affaires, présenter les différentes étapes qu'elle implique, et vous montrer comment automatiser le processus grâce à l'intelligence artificielle (IA).
Qu'est-ce que l'intelligence d'affaires (BI) ?
L'intelligence d'affaires, abrégée par BI, consiste à analyser les informations d'une entreprise. L'objectif de la BI est de fournir une vision historique, présente et prédictive des opérations de l'entreprise grâce à la donnée.
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Les technologies derrière certains des meilleurs logiciels d'intelligence d'affaires ont pour mission de décomposer et d'interpréter les mégadonnées, ce qui peut aider à développer de nouvelles opportunités commerciales. La BI permet de fournir des informations clés aux dirigeants et aux utilisateurs métiers, quel que soit leur service ou niveau hiérarchique, afin de leur permettre de travailler de manière plus intelligente. Une stratégie d'intelligence d'affaires bien conçue offre plusieurs avantages tels que :
- Une compréhension plus précise de la performance de l'entreprise
- Une meilleure communication entre les décideurs
- Une alerte précoce sur les problèmes d'activité, financiers et opérationnels
- Un benchmarking et une analyse concurrentielle plus précis
- De meilleures prévisions sur la trésorerie, le marché et les tendances de la demande
- Un processus de prise de décision amélioré
Les 5 étapes fondamentales de l'intelligence d'affaires
La plupart des plateformes et systèmes de BI suivent ces cinq étapes fondamentales pour gérer et donner du sens aux données.
Collecte des données
Cela consiste à recueillir les données pertinentes provenant de diverses sources internes et externes, comme des tableurs, des fichiers, des entrepôts de données ou même des plateformes de stockage en nuage.
Prenons l'exemple d'une boulangerie en ligne et imaginons que vous menez une campagne d'email marketing pour cette boulangerie.
Pour évaluer le succès de votre campagne et améliorer les suivantes, vous devrez rassembler des données de performance issues de l'outil d'email marketing, examiner l'évolution du trafic sur le site internet, et peut-être même installer un suivi des conversions sur votre site. Une étape supplémentaire pourrait consister à impliquer activement votre clientèle via des enquêtes et des formulaires de retour afin de mieux comprendre leurs préférences et comportements d'achat.
Toutes ces données recueillies vous permettront de disposer des informations nécessaires pour formuler un objectif commercial, tel que fidéliser la clientèle ou stimuler la croissance du chiffre d'affaires, et d'identifier les moyens d'y parvenir.
Préparation des données
Une fois les données collectées, l'étape suivante consiste à les préparer pour l'analyse. Cela implique d'éliminer les incohérences, doublons et erreurs afin de garantir que le jeu de données final est propre et fiable. L'organisation et la transformation sont les deux étapes clés pour traiter des données non structurées avant de les analyser.
Pour poursuivre l'exemple de la boulangerie en ligne, votre collecte initiale pourrait inclure des indicateurs de performance ainsi qu'un vaste inventaire des différents produits que vous avez promus tels que gâteaux, cupcakes, pâtisseries, scones, etc., qu'il faudra correctement classer pour l'analyse. C'est essentiel pour garantir la justesse de vos conclusions.
Analyse des données
L'analyse des données est le processus technique qui permet d'extraire des indications actionnables à partir de données brutes. Elle se concentre sur un objectif précis, en utilisant des techniques comme l'exploration de données, le développement d'algorithmes, la modélisation et les simulations pour résoudre des problèmes métier spécifiques, analyser des indicateurs de performance clés, prédire les tendances à venir et mettre en lumière des tendances et des informations cachées.
Concernant la boulangerie en ligne, l'analyse des données peut vous offrir des indications sur les parfums préférés de vos clients, ce qui est populaire ou non, l'influence d'une saison ou d'un mois particulier sur vos ventes, et bien plus encore. Ces informations vous permettront d'affiner votre stratégie marketing pour améliorer l'expérience client et votre chiffre d'affaires.
L'ensemble du processus a quelque chose d'une enquête à la Sherlock Holmes. Vous êtes un peu comme un détective en quête d'anomalies, de tendances et de motifs pour construire un récit et percer la psychologie de vos clients.
Visualisation des données
La visualisation des données traduit toutes ces informations en une multitude de formats visuels tels que des graphiques, des diagrammes, des cartes ou des courbes afin de mieux comprendre les données et d'identifier les éléments clés. Elle permet aux décideurs de saisir facilement les tendances et les relations, et de repérer rapidement des corrélations qui pourraient passer inaperçues dans des lignes et colonnes de données brutes.
Les logiciels de visualisation des données sont des outils puissants pour transmettre des informations complexes et raconter une histoire. Dans le domaine des affaires et de l’intelligence commerciale, ils permettent de suivre les KPI d’une entreprise sur des indicateurs clés et de les comparer à ceux des concurrents. Ils permettent également d’évaluer l’efficacité d’une campagne marketing à partir de mesures pertinentes et de déterminer si elle est en bonne voie pour atteindre son objectif.
Prise de décision
L’objectif de la BI est de fournir des informations exploitables aux managers et aux cadres, leur permettant d’améliorer les processus et de prendre de meilleures décisions. Ces décisions peuvent aller des opérations de base, telles que la détermination du volume de production, à des considérations stratégiques plus larges, telles que l’identification des produits à vendre et des marchés à cibler.
L’intelligence d’affaires est un atout crucial pour les entreprises qui l’utilisent afin de tirer parti de toutes leurs données et de prendre des décisions basées sur les données concernant l’allocation de leurs ressources.
5 façons d’automatiser la BI avec l’intelligence artificielle
En utilisant l’IA dans la BI, votre entreprise peut obtenir en quelques minutes des informations utiles à partir de grandes bases de données dans un format facile à comprendre. L’IA vous aidera à décomposer le problème et à suggérer des moyens d’explorer les données pour approfondir les analyses. Elle peut disséquer un problème et le résoudre en transformant les informations en résultats concrets.
Voici cinq façons d’automatiser la BI grâce à l’intelligence artificielle.
Automatiser l’exploration de données
L’exploration de données est un processus qui consiste à convertir des données brutes en données structurées prêtes à être analysées. En étudiant les motifs et les relations cachés dans de grands ensembles de données, vous pouvez créer des modèles pour effectuer des projections d’entreprise, des prédictions opérationnelles, suggérer de nouvelles procédures, et bien plus encore.
L’intelligence artificielle simplifie le processus d’exploration de données en éliminant les tâches manuelles répétitives. Elle identifie les ensembles de données pertinents susceptibles de contenir des informations précieuses, extrait et analyse les données pour faire ressortir des tendances ou des motifs. Cette analyse, difficile à réaliser manuellement, peut être effectuée en quelques minutes grâce à l’IA.
Par exemple, les compagnies aériennes peuvent améliorer leurs services et leurs offres en accédant à grande échelle aux données des vols issues des recherches de voyage et des réservations, ainsi que des interactions sur le web, les réseaux sociaux et les centres d’appel. Elles peuvent utiliser ces informations pour comprendre le comportement des clients et proposer des expériences de voyage personnalisées.
En marketing, l’exploration de données peut être utilisée dans les études de marché pour améliorer la segmentation des audiences. L’IA peut analyser des aspects tels que la démographie des clients, leurs préférences et la corrélation de ces éléments pour prédire les comportements et maximiser les résultats en personnalisant les campagnes.
Automatiser le traitement des données
Le traitement des données consiste à transformer des données brutes en informations utiles pour divers usages. Ce processus englobe la collecte, l’organisation, l’analyse et la présentation des données à l’aide de différentes méthodes et outils.
L’IA peut améliorer le traitement des données en automatisant des tâches complexes et répétitives, en extrayant des informations à partir de grandes sources de données via des services de plateformes d’intégration, et en produisant de nouvelles données ou prédictions à partir de données existantes.
En outre, l’IA peut utiliser le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour analyser les données textuelles, la vision par ordinateur pour reconnaître des images et vidéos, et des algorithmes d’apprentissage automatique pour déceler des tendances et motifs. En automatisant les tâches manuelles chronophages comme le nettoyage, la normalisation, l’extraction ou la transformation des données, l’IA peut considérablement accroître l’efficacité du traitement des données.
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent également apprendre les motifs et relations présents dans les données pour les prétraiter. Par exemple, ils peuvent détecter les anomalies ou incohérences, prédire les valeurs manquantes, reconnaître et catégoriser les valeurs aberrantes, et effectuer la normalisation et la transformation des données, réduisant ainsi le besoin d’intervention humaine.
Approfondir l’analyse de données
L’analyse avancée fait référence à un ensemble de techniques et méthodologies utilisées pour analyser de vastes ensembles de données, incluant des méthodes statistiques, informatiques et d’apprentissage automatique. En mettant au jour des motifs, en identifiant des opportunités ou des points faibles, en réalisant des prédictions et en générant des informations, ces techniques permettent d’améliorer l’efficacité des processus métier.
L’IA aide à détecter les corrélations ou motifs complexes dans les données qui pourraient être manqués par les analystes humains. Cela réduit le risque d’erreurs humaines lors de l’analyse, menant à des résultats et prévisions plus précis. De plus, les algorithmes d’IA sont constamment entraînés pour apprendre et s’adapter aux nouvelles données, ce qui améliore la précision au fil du temps.
L’automatisation de l’analyse avancée des données avec l’IA a également l’avantage de la modélisation prédictive, qui peut fournir en temps réel des informations concrètes et des prédictions sur les résultats futurs.
Grâce à ces informations, il est possible d’identifier les risques potentiels et de les anticiper afin d’en minimiser l’impact. La modélisation prédictive peut aussi fournir des recommandations personnalisées pour un groupe ou comportement spécifique, ce qui permet des prévisions plus fiables et précises.
Améliorer la visualisation des données
Selon un rapport du Aberdeen Group, 74% des entreprises utilisent des outils de visualisation de données pour personnaliser les flux de travail selon les besoins de leur équipe. Lorsque les entreprises utilisent les bons outils de visualisation de données, elles sont également cinq fois plus susceptibles de prendre des décisions importantes qui leur donnent un avantage concurrentiel.
Bien que les graphiques en secteurs, les histogrammes et les graphiques soient utiles, des visualisations plus complexes telles que les cartes thermiques et les courbes de température offrent un meilleur contexte sur les données d'entreprise. Les outils d'IA et d'apprentissage automatique jouent un rôle crucial pour permettre une visualisation granulée des données.
Par exemple, l'IA peut utiliser des algorithmes pour transformer des données d'un format à un autre, comme convertir des chiffres de ventes par région en visualisations géophysiques. Ou lorsqu'il s'agit de données de séries temporelles, le système peut suggérer des graphiques en courbes. L'IA peut également personnaliser les tableaux de bord BI pour chaque utilisateur selon leur rôle, leurs interactions passées et leurs préférences.
Utiliser l’analyse prédictive
L'analyse prédictive est le processus qui consiste à utiliser des données, des méthodes statistiques et l'apprentissage automatique pour anticiper des résultats et tendances futurs. Les modèles d'apprentissage automatique apprennent à partir de données historiques pour prévoir les tendances, les ventes, les comportements clients et plus encore. Ces prévisions peuvent aider votre équipe à traiter les éventuels problèmes BI ou à saisir des opportunités.
Par exemple, l'IA peut prédire le comportement des clients, comme l'attrition, la fidélisation, la valeur à vie et la satisfaction, selon leurs interactions, leurs préférences et leurs retours. Cette analytique métier peut alors permettre d'améliorer les stratégies marketing, commerciales et de service.
Dans un autre exemple, l'IA peut anticiper la demande, l'offre et les prix à partir des données historiques, des tendances du marché et des facteurs externes. Cela permet d'optimiser l'inventaire, la production et la distribution tout en augmentant la rentabilité et l'efficacité. Par ailleurs, l'IA peut prévoir les risques, la fraude et les anomalies en se basant sur des motifs, des règles et des signaux. Cela aide à prévenir les pertes, protéger les actifs et garantir la conformité réglementaire.
L'IA peut prévoir des résultats, des scénarios et des actions à partir de simulations, de modèles de données et d'optimisations. Cela aide à tester des hypothèses et à explorer des options d'expansion.
Conseils & Meilleures Pratiques pour Automatiser la BI
L'intégration de l'IA avec les systèmes de business intelligence peut vous aider à obtenir les bonnes données pour définir la croissance de votre entreprise. Tenez compte de ces conseils et bonnes pratiques lorsque vous commencez le processus.
- Pour intégrer l'IA et la BI, commencez par concevoir un plan qui définit vos objectifs et la façon dont vous mesurerez le succès.
- Lors du choix des outils et plateformes d'IA et de BI, vérifiez leur compatibilité, évolutivité et flexibilité afin d'éviter les silos de données, la duplication et l'incohérence.
- Pensez à suivre une formation dédiée afin d'apprendre les techniques spécifiques au système choisi. Il peut s'agir d'un cours général sur la BI, ou quelque chose de plus spécialisé comme un cours Power BI ou un cours Tableau.
- Pour une intégration réussie de l'IA et de la BI, proposez une formation et un accompagnement adéquats. Formez votre équipe sur les avantages, les caractéristiques, les fonctionnalités et l'utilisation éthique des solutions.
- Rendez votre activité intelligente en identifiant le public cible de vos rapports. Sachez ce que vos parties prenantes souhaitent connaître et sélectionnez les types de visualisation de données, types de tableaux de bord et formats de rapport qui répondent à ces questions.
- Assurez l'adhésion de toute l'organisation afin d'optimiser les chances de succès.
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