Avant de répondre à cette question, je pense qu’il est nécessaire de revenir sur les fondamentaux de la Business Intelligence et des dashboards qui lui sont associés. Comprendre l’historique et l’évolution de l’utilisation des méthodes de pilotage va nous permettre d’y voir plus clair.
Pour commencer, voici selon moi une brève définition de la Business Intelligence (ou « BI »). Il ne s’agit ni plus ni moins que de la restitution (web, application, mobile, etc.) d’un ensemble d’indicateurs, qui véhiculent de l’information, a priori importante, pour la compréhension d’une situation ou d’une activité. Cette restitution d’informations se fait par le biais des tableaux de bord, appelés aussi dashboards. L’intérêt principal qu’ils apportent est une valeur descriptive à deux niveaux. Il s’agit tout d’abord de comprendre ce qu’il s’est passé (BI, reporting, etc) et dans une certaine mesure, ce qui est en train de se passer (BAM – Business Activity Monitoring).
Les approches analytics traditionnelles
Depuis des années, les entreprises se sont dotées de solutions qui mettent à leur disposition ces analytics. Ces solutions veulent tirer parti de informations contenues dans la donnée. L’utilisation de Tableaux de bord et d’indicateurs (voir notre article sur KPI en français) s’est imposée un peu partout.
Ainsi, dans les années 1990, les premières solutions de Business Intelligence alimentaient et/ou exploitaient des entrepôts de données (datawarehouse). Ceux-ci servaient à fournir des tableaux de bord “statiques” préalablement développés par les équipes informatiques. La mise à jour de ce “reporting” se faisait en temps différé uniquement.
Par la suite, dans les années 2000, les solutions de Business Activity Monitoring ou d’Intelligence Opérationnelle ont fait leur apparition. Elles ont mis à la disposition des métiers des Analytics temps réel. Il s’agissait alors, non plus de reporting, mais à pointer du doigt des situations anormales. Le temps était alors “opérationnel” avec de la surveillance continue des activités.
Plus récemment, les notions de « Self-Service » Analytics puis de « Conversational Analytics » ont émergé. Il s’agit alors de faciliter l’accès aux données. Chaque utilisateur peut alors créer ses propres rapports. Il investigue et analyse plus en profondeur les informations. Parfois il peut même interroger en langage naturel les données. L’idée globale est de démocratiser l’usage de la donnée.
Dans ces approches analytics traditionnelles, la Continuous Intelligence a également fait son apparition. Le terme désigne une approche dans laquelle les analytics exploitent les données temps réel ou historiques. Le but cette fois est de prescrire des actions. On détecte en effet, ce qu’on appelle les “Business Moments” c’est à dire les opportunités ou les risques métier.
Les limites de la Business Intelligence
Ces dashboards ont fait, et font toujours, leurs preuves dans l’industrie. Ils sont un moyen d’aider au pilotage, à l’analyse et à la prise de décision. Cela fait maintenant plusieurs années qu’ils se sont ancrés dans notre quotidien. Leur utilisation n’est pas en déclin et est au contraire de plus en plus optimisée, notamment par les nouvelles fonctionnalités apportées par les éditeurs.
Cependant, des challenges actuels remettent en question sa valeur ajoutée :
- Le cycle de vie des analytics s’est fortement réduit, des indicateurs qui étaient pertinents aujourd’hui, ne le seront plus demain;
- Les moyens traditionnels de fournir ces indicateurs (applications BI, BAM, etc) manquent de souplesse et par conséquent, nous n’arrivons plus à fournir des analytics à jour. Ainsi malgré les efforts du self service, il prend souvent plusieurs jours voire semaine pour mettre à disposition une nouvelle analyse aux utilisateurs.
Il existe d’autres challenges telle que la complexité croissante des activités :
- de moins en moins de temps pour réagir
- des processus en partie externalisés (sous-traitance, partenariats)
- des équipes qui tournent et « découvrent » le métier
Sans parler du déluge de données apporté par le Big Data et la volonté d’exploiter de plus en plus d’information! notamment des données non structurées et/ou externes à l’entreprise.
Tout ceci implique une certaine difficulté à fournir et interpréter des “bons” analytics pour la Business Intelligence traditionnelle.
Tous ces événements poussent à l’éclosion d’une nouvelle génération de dashboard. Ceux-ci aideront à faire face à ces challenges et continuer à apporter de la valeur dans ce nouveau contexte.
L’avenir de la Business Intelligence
Afin de faire face à tous ces challenges, la Business Intelligence est en train d’évoluer. De même que les outils traditionnels de restitutions de données. En effet, de nouveaux types de dashboards ont fait leur apparition.
On ne parle plus désormais de simple tableaux de bord ou dashboards traditionnels mais de dashboards dynamiques. Cette nouvelle restitutions de données et KPIs est une grande avancée pour les métiers, notamment dans l’aide à la décision. C’est ce qui apportera à la Business Intelligence les moyens d’aller vers une restitution plus qualitative, interactive et intelligente de la data !
Mes sujets favoris sont ceux qui tournent autour de l’univers de l’intelligence artificielle !
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Wilmer