La dernière décennie a été marquée par une transformation remarquable du monde des affaires, axée sur les données. Et s’il y a une leçon qui s’est particulièrement imposée, c’est que même les grandes entreprises ne sont pas à l’abri et que s’adapter au changement est le seul moyen de progresser. Pour aller de l’avant, il est nécessaire de disposer d’informations fondées sur les données, et c’est là qu’intervient la informatique décisionnelle (BI).
Dans cet article, je vais expliquer précisément ce qu’est l’informatique décisionnelle, présenter les différentes étapes qu’elle implique et expliquer comment automatiser le processus à l’aide de l’intelligence artificielle (AI).
Qu’est-ce que l’informatique décisionnelle (BI) ?
L’informatique décisionnelle, ou BI en abrégé, consiste à analyser les informations relatives à l’entreprise. L’objectif de la BI est de fournir, grâce aux données, une vision historique, actuelle et prédictive des activités de l’entreprise.
Les technologies qui alimentent certains des meilleurs logiciels d’informatique décisionnelle cherchent à décomposer et à interpréter les mégadonnées, ce qui peut contribuer à développer de nouvelles opportunités commerciales. La BI fournit des informations essentielles aux dirigeants et aux utilisateurs professionnels, dans tous les services et à tous les niveaux, leur permettant de travailler plus efficacement. Une stratégie d’informatique décisionnelle complète offre plusieurs avantages, notamment :
- Une compréhension plus précise des performances de l’entreprise
- Une meilleure communication entre les décideurs
- Une alerte précoce concernant les problèmes commerciaux, financiers et opérationnels
- Une analyse comparative et concurrentielle précise
- Une meilleure prévision des flux de trésorerie, du marché et des tendances de la demande
- Un processus décisionnel amélioré
Les 5 étapes fondamentales de l’informatique décisionnelle
La plupart des plateformes et systèmes de BI suivent ces cinq étapes fondamentales pour gérer les données et leur donner du sens.
Collecte des données
Cette étape consiste à recueillir des données pertinentes auprès de diverses sources internes et externes, telles que des feuilles de calcul, des fichiers, des entrepôts de données ou même des plateformes de stockage infonuagique.
Prenons l’exemple d’une boulangerie en ligne et supposons que vous meniez une campagne de marketing par e-mail pour cette boulangerie.
Pour évaluer le succès de votre campagne et améliorer les suivantes, vous devrez obtenir les données de performance de l’outil de marketing par e-mail, examiner les évolutions du trafic sur le site web et peut-être même installer un suivi des conversions pour votre site. L’étape suivante consisterait à interagir activement avec votre clientèle par le biais d’enquêtes et de formulaires de commentaires afin d’en apprendre davantage sur ses préférences et son comportement d’achat.
Toutes ces données collectées vous fourniront les informations nécessaires pour formuler un objectif commercial, comme fidéliser la clientèle ou stimuler la croissance des revenus, et déterminer les moyens de l’atteindre.
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Préparation des données
Une fois les données collectées, l’étape suivante consiste à les préparer pour l’analyse. Cela implique d’éliminer les incohérences, les doublons et les erreurs afin de garantir que l’ensemble de données final est propre et précis. L’organisation et la transformation sont les deux étapes clés du traitement des données non structurées avant leur analyse.
En reprenant l’exemple de la boulangerie en ligne, votre collecte initiale de données pourrait inclure des indicateurs de performance ainsi qu’un vaste inventaire des différents produits annoncés, tels que des gâteaux, des cupcakes, des pâtisseries, des scones, etc., qui devront être correctement catégorisés pour l’analyse. Cela est important pour garantir la fiabilité de vos informations.
Analyse des données
L’analyse des données est le processus technique qui permet d’obtenir des informations exploitables à partir de données brutes. Elle adopte une approche plus ciblée et utilise des techniques telles que l’exploration de données, le développement d’algorithmes, la modélisation et les simulations pour résoudre des problèmes commerciaux précis, analyser les indicateurs clés de performance, prédire les tendances futures et révéler des schémas ainsi que des informations utiles.
Dans le cas de la boulangerie en ligne, l’analyse des données peut vous fournir des informations sur les saveurs préférées de vos clients, les produits populaires ou non, ainsi que sur l’influence éventuelle d’une saison ou d’un mois particulier sur vos ventes. Ces informations vous aideront à affiner votre stratégie marketing afin d’améliorer l’expérience client et vos résultats financiers.
L’ensemble du processus a un petit côté Sherlock Holmes. Vous êtes presque comme un détective à la recherche d’anomalies, de tendances et de schémas pour tisser une histoire et mieux comprendre la psychologie de votre clientèle.
Visualisation des données
La visualisation des données transforme toutes les informations en un éventail de formats visuels, tels que des diagrammes, des graphiques, des cartes et des courbes, afin de comprendre les données et d’identifier les informations clés. Elle permet aux dirigeants de comprendre les schémas et les relations, ainsi que de repérer des corrélations qui pourraient passer inaperçues dans les lignes et les 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 la veille commerciale, ils peuvent suivre les indicateurs clés de performance d'une entreprise et les comparer à ceux de ses concurrents. Ils peuvent également évaluer l'efficacité d'une campagne marketing sur la base de mesures pertinentes et déterminer si elle est en bonne voie d'atteindre son objectif.
Prise de décision
L'objectif de la BI est de fournir aux responsables et aux dirigeants des informations exploitables, leur permettant d'améliorer les processus et de prendre de meilleures décisions. Ces décisions peuvent aller d'opérations élémentaires, comme la détermination du volume de production, à des considérations stratégiques plus larges, comme l'identification des produits à vendre et des marchés à cibler.
La veille stratégique est un atout essentiel pour les entreprises qui l'utilisent afin de tirer de la valeur de toutes leurs données et de prendre des décisions fondées sur les données concernant l'allocation de leurs ressources.
5 façons d'automatiser la BI grâce à 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 assimiler. L'IA vous aidera à décomposer le problème et à suggérer des moyens d'explorer les données afin d'obtenir davantage d'informations. Elle peut décomposer un problème et le résoudre en transformant les informations en résultats exploitables.
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 à des fins d'analyse. En étudiant les modèles et les relations cachés dans de grands ensembles de données, vous pouvez créer des modèles pour établir des projections commerciales et des prévisions 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, puis extrait et analyse ces informations afin de mettre en évidence les modèles ou tendances éventuels. Cette analyse est difficile à réaliser manuellement, mais elle 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 de vol issues des recherches et des réservations de voyages, ainsi que des interactions sur le web, les réseaux sociaux et les centres d'appels. Elles peuvent utiliser ces informations pour comprendre le comportement des clients et personnaliser leurs expériences de voyage.
En marketing, l'exploration de données peut être utilisée dans les études de marché afin d'améliorer la segmentation de l'audience. L'IA peut analyser des éléments tels que les caractéristiques démographiques et les préférences des clients, ainsi que leurs corrélations, afin de prédire les comportements et de maximiser les résultats en personnalisant les campagnes.
Automatiser le traitement des données
Le traitement des données est la conversion de données brutes en informations utiles à diverses fins. Ce processus consiste à collecter, organiser, analyser et présenter les données à l'aide de différentes méthodes et outils.
L'IA peut améliorer le traitement des données en automatisant les tâches complexes et répétitives, en extrayant des informations de grandes sources de données grâce aux services de plateformes d'intégration, et en produisant de nouvelles données ou prévisions à partir des données existantes.
En outre, l'IA peut utiliser le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser les données textuelles, la vision par ordinateur pour reconnaître les images et les vidéos, ainsi que des algorithmes d'apprentissage automatique pour trouver des modèles et des tendances. En automatisant les tâches manuelles et chronophages telles que le nettoyage, la normalisation, l'extraction des caractéristiques et la transformation des données, l'IA peut améliorer considérablement l'efficacité du traitement des données.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent également apprendre les modèles et les relations présents dans les données afin de les prétraiter. Par exemple, ils peuvent détecter les anomalies ou les incohérences dans les données, prédire les valeurs manquantes, reconnaître et catégoriser les valeurs aberrantes, ainsi qu'effectuer la normalisation et la transformation des données, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle.
Effectuer une analyse avancée des données
L'analyse avancée désigne un ensemble de techniques et de méthodologies utilisées pour analyser de grands ensembles de données, notamment des techniques statistiques, informatiques et d'apprentissage automatique. En révélant des modèles, en identifiant des opportunités ou des points faibles, en effectuant des prédictions et en générant des informations, ces techniques peuvent contribuer à améliorer les processus métier.
L'IA aide à identifier les corrélations ou les modèles complexes au sein des données qui pourraient échapper aux analystes humains. Cela réduit le risque d'erreurs humaines lors de l'analyse des données et permet d'obtenir des informations et des prévisions plus précises. De plus, les algorithmes d'IA sont continuellement entraînés pour apprendre et s'adapter aux nouvelles données, ce qui améliore leur précision au fil du temps.
L'automatisation de l'analyse avancée des données avec l'IA offre également l'avantage de la modélisation prédictive, qui peut fournir en temps réel des informations et des prévisions exploitables sur les résultats futurs.
Grâce à ces informations, vous pouvez identifier les risques potentiels et les atténuer en amont, afin de minimiser les pertes éventuelles. La modélisation prédictive peut également fournir des recommandations personnalisées pour un groupe ou un comportement spécifique, ce qui permet d'obtenir des prévisions plus solides et plus précises.
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Améliorer la visualisation des données
Selon un rapport du groupe Aberdeen, 74 % des entreprises utilisent des outils de visualisation des données pour personnaliser les flux de travail afin de répondre aux besoins de leur équipe. Lorsque les entreprises utilisent les bons outils de visualisation des données, elles sont également cinq fois plus susceptibles de prendre des décisions commerciales importantes qui leur confèrent un avantage concurrentiel.
Bien que les diagrammes circulaires, les histogrammes et les graphiques soient utiles, des visualisations plus complexes, telles que les cartes thermiques et les graphiques de fièvre, fournissent un meilleur contexte sur les données commerciales. Les outils d’IA et de ML jouent un rôle crucial pour rendre possible la visualisation granulaire des données.
Par exemple, l’IA peut utiliser des algorithmes pour transformer des données d’un format à un autre, notamment en convertissant des chiffres de ventes par zone en visualisations géophysiques. Lorsqu’il s’agit de données chronologiques, le système peut également suggérer des graphiques linéaires. L’IA peut aussi personnaliser les tableaux de bord de BI pour chaque utilisateur en fonction de son rôle, de ses interactions passées et de ses préférences.
Utiliser l’analyse prédictive
L’analyse prédictive consiste à utiliser des données, des méthodes statistiques et l’apprentissage automatique pour prévoir les résultats et les tendances futurs. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent tirer des enseignements des données passées afin de prévoir les tendances futures, les ventes, les comportements des clients et bien plus encore. Ces prévisions peuvent aider votre équipe à résoudre les problèmes potentiels liés à la BI ou à saisir des opportunités.
Par exemple, l’IA peut prévoir le comportement des clients, notamment le désabonnement, la fidélisation, la valeur vie client et la satisfaction, en fonction de leurs interactions, de leurs préférences et de leurs commentaires. Cette analyse commerciale peut contribuer à améliorer les stratégies de marketing, de vente et de service.
Dans un autre exemple, l’IA peut prévoir la demande, l’offre et les prix en fonction des données historiques, des tendances du marché et de facteurs externes. Cela peut optimiser les stocks, la production et la distribution tout en augmentant la rentabilité et l’efficacité. En outre, l’IA peut prévoir les risques, les fraudes et les anomalies en fonction de schémas, de règles et de signaux. Cela peut prévenir les pertes, protéger les actifs et garantir la conformité aux réglementations.
L’IA peut prévoir les résultats, les scénarios et les actions en fonction de simulations, de modèles de données et de processus d’optimisation. Cela peut aider à tester des hypothèses et à explorer des options d’expansion.
Conseils et bonnes pratiques pour automatiser la BI
L’intégration de l’IA aux systèmes de veille stratégique peut vous aider à obtenir les bonnes données pour déterminer la croissance de votre entreprise. Tenez compte de ces conseils et bonnes pratiques lorsque vous démarrez le processus.
- Pour intégrer l’IA et la BI, commencez par élaborer un plan qui définit vos objectifs et la manière dont vous mesurerez la réussite.
- Lorsque vous choisissez des outils et des plateformes d’IA et de BI, vérifiez leur compatibilité, leur évolutivité et leur flexibilité afin d’éviter les silos de données, les doublons et les incohérences.
- Envisagez de suivre une formation dédiée pour apprendre des techniques spécifiques au système que vous avez sélectionné. Il peut s’agir d’une formation générale en BI, ou de quelque chose de plus spécialisé, comme une formation Power BI ou une formation Tableau.
- Pour réussir l’intégration de l’IA et de la BI, proposez une formation et un accompagnement suffisants. Informez votre équipe sur les avantages, les fonctionnalités, les fonctions et l’utilisation éthique des solutions.
- Rendez votre entreprise plus intelligente en identifiant le public cible de votre rapport. Déterminez ce que vos parties prenantes souhaitent savoir et sélectionnez les types de visualisation des données, les types de tableaux de bord et les formats de rapport qui répondent à ces questions.
- Assurez-vous d’obtenir l’adhésion de l’ensemble de l’organisation afin de maximiser vos chances de réussite.
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