Même les petites et moyennes entreprises (PME) disposent de données qu’elles pourraient analyser pour prendre de meilleures décisions commerciales. L’intelligence d’affaires (BI) n’est pas réservée aux grandes entreprises et aux grandes marques, car il existe déjà des solutions toutes faites pour l’analyse de données.
Auparavant, les données devaient être extraites manuellement dans des feuilles de calcul, des calculs personnalisés devaient être créés, puis exportés dans des graphiques à des fins d'analyse. Peu de responsables d’entreprises avaient les compétences ou le désir et la plupart des petites entreprises n’avaient ni scientifique ni analyste des données.
$config[code] not foundIl existe aujourd'hui de nombreux outils de glisser-déposer capables d'extraire automatiquement des données, de les analyser et de les afficher au format visuel pour obtenir des informations exploitables. Cependant, les propriétaires et les dirigeants d'entreprise doivent encore comprendre ce qui est analysé pour pouvoir tirer des conclusions valables à l'aide de ces nouveaux outils décisionnels. Les employés dotés d'une formation ou d'un esprit analytique à tous les niveaux peuvent obtenir des informations à partir de données actuellement inexploitées.
Comment utiliser la Business Intelligence
Nous avons tous constaté que l’intelligence d’affaires était utilisée sans réaliser que c’était ce qu’elle était. Des améliorations du commerce électronique suggérant des produits connexes ou des ventes incitatives en fonction de ce que d'autres acheteurs ont acheté au même moment en sont des exemples.
De nombreuses vidéos sur YouTube montrent comment utiliser les solutions d’intelligence d’affaires et comprendre le pouvoir de la science des données et de l’analyse prédictive. Utilisez-les pour prendre de meilleures décisions et développer votre entreprise.
Intelligence d'affaires - définie
La convergence des mégadonnées et des analyses aboutit à des décisions décisives rendues possibles par la Business Intelligence (BI). En commençant par les objectifs finaux, il est possible d'utiliser l'informatique décisionnelle pour augmenter les ventes et les bénéfices et réduire les coûts et les dépenses.
L’utilisation de Google Analytics pour tirer des conclusions concrètes est un exemple d’informatique décisionnelle. Les PME d'aujourd'hui peuvent aller beaucoup plus loin en combinant les suggestions d'un livre tel que Hyper Business Intelligence et de nouveaux outils permettant d'analyser leurs données existantes.
Analytics 3.0 - L'avenir est là
Les entreprises ne se limitent pas aux plateformes d'analyse traditionnelles. De nouvelles solutions logicielles tout-en-un de visualisation de données telles que Datapine peuvent extraire des données de sources multiples, internes et externes, dans une technologie de glisser-déposer permettant aux utilisateurs de créer facilement des tableaux de bord personnalisés et interactifs.
Analytics 3.0 est démontré par la manière dont les entreprises offrent aux utilisateurs la possibilité de personnaliser leurs expériences de BI. La surveillance en temps réel fournit aux utilisateurs les informations dont ils ont besoin pour obtenir une vue d'ensemble précise de leurs activités. Les résultats peuvent être affichés en direct dans une interface visuelle à tout moment ou via des rapports envoyés régulièrement par courrier électronique. Les informations sont accessibles 24h / 24 et 7j / 7 via un PC, un téléphone portable et / ou une tablette.
La mobilité, les tableaux de bord interactifs et la technologie conviviale rendent l’informatique décisionnelle accessible à toutes les entreprises. Un exemple d'utilisation consiste à extraire des données d'analyse et des données de vente dans un outil de BI afin de comparer les dépenses publicitaires externes aux ventes internes afin de mesurer le retour sur investissement.
Analyse prédictive et normative
Selon l'Institut international d'analyse:
«Il y a toujours eu trois types d'analyse: la description, qui rend compte du passé; prédictif, qui utilise des modèles basés sur des données passées pour prédire l'avenir; et normatif, qui utilisent des modèles pour spécifier les comportements et les actions optimales. Analytics 3.0 inclut tous les types, mais l'accent est mis de plus en plus sur les analyses prescriptives. ”
Ces disciplines analytiques permettent de prendre conscience de la probabilité d'un événement futur, recommandant des actions pouvant être prises, les rendant idéales pour la prise de décisions.
Comprendre le Big Data - Histoire de la Business Intelligence
Harvard Business Review fournit cette révision Analytics 3.0 qui comprend des informations plus complètes sur l'historique des données et des analyses. Voici un bref résumé, car tous les propriétaires d’entreprise doivent comprendre la signification de ces termes.
Au cours des années 50, des outils ont été conçus pour collecter des informations et identifier les tendances et les schémas. Ces outils pourraient accomplir des tâches plus rapidement qu'il était humainement possible. Les analystes de données appellent généralement cette première période d’intelligence d’affaires Analytics 1.0.
La majorité des outils d'analyse commerciale à cette époque étaient de petites sources de données internes structurées. La capacité de déclaration était limitée et les opérations de traitement par lots pouvaient prendre plusieurs mois. Avant l'arrivée du Big Data, les analystes ont essentiellement passé plus de temps à collecter et à préparer des données qu'à les analyser. Cette première ère a duré environ 50 ans et a finalement conduit à l’aube du Big Data.
Le milieu des années 2000 a été marqué par la naissance d’Internet et par les médias sociaux actuels, Facebook et Google. Google et Facebook ont tous deux proposé de nouvelles données à analyser et une nouvelle façon de les collecter. Bien que le terme Big Data ne soit devenu courant qu'en 2010, il était clair que cette nouvelle information était très différente des petites données du passé.
Alors que les transactions et opérations internes d’une entreprise généraient de petites données, le Big Data a été extrait à l’extérieur, à partir du Net, ainsi que de projets et sources de données publiques. Un exemple de Big Data est le projet du génome humain. Cette nouvelle méthode de collecte de données a marqué l’apparition d’Analytics 2.0.
À l’arrivée du Big Data, la mise au point de nouveaux processus et technologies destinés à aider les entreprises à tirer profit des informations collectées par le biais de la perspicacité n’était plus d'actualité. De nouvelles bases de données (NoSQL) et des cadres de traitement (Hadoop) ont été développés. Le framework open source Hadoop est spécialement conçu pour stocker et analyser des ensembles Big Data. La flexibilité de Hadoop en fait l'outil idéal pour gérer les données non structurées (par exemple, la vidéo, la voix et le texte brut, etc.).
Les analystes de données au cours de la période Analytics 2.0 devaient être compétents en informatique ainsi qu'en analytique. Ces compétences les ont préparées aux avancées technologiques à venir au cours d’Analytics 3.0.
Analytics 3.0 n'est que l'une des étapes sur la voie de l'avenir de la veille stratégique. L’intelligence d’entreprise a pour objectif ultime d’analyser les données et d’améliorer le niveau de performance d’une entreprise en fournissant aux membres du personnel et aux propriétaires de l’entreprise les informations dont ils ont besoin pour prendre de meilleures décisions.
Comment la business intelligence peut-elle profiter aux PME
SAP propose ce livre blanc gratuit sur les avantages de la veille stratégique pour les entreprises de toutes tailles. BI aide les analystes de recherche, les gestionnaires et les autres membres du personnel à prendre plus rapidement des décisions de gestion éclairées. Il permet aux équipes de vente et aux employés s’adressant directement au public de motiver leurs recommandations.
Photo de données via Shutterstock
10 commentaires ▼
