De nombreuses technologies et techniques sont apparues au cours des dernieres années. Ces solutions fournissent aux entreprises l’agilité et la flexibilité nécessaire à la prise de décisions opportunes, basées sur une visibilité complète des performances de l’entreprise, des processus de transactions avec les clients, des tendances émergentes, etc.
A lire aussi :
BI SAP : les informations procurent un avantage concurrentiel majeur (partie 2)
BI SAP : L’avantage concurrentiel procuré par l’innovation dans la Business Intelligence (partie 1)
BI SAP : Le manque d’agilité entrave la valorisation des solutions BI (partie 3)
Certains de ces outils sont dédiés à la communication des données aux personnes appropriées : les décisionnaires et les experts. Certaines de ces technologies (ou des principes sous-jacents) ne sont pas récentes, elles existent parfois depuis un certain temps, qu’il s’agisse du traitement en parallèle massif ou de la visualisation des données. Ce qui est nouveau, c’est la combinaison de l’innovation logicielle, grâce à laquelle vous profitez d’outils plus performants et plus faciles d’utilisation avec les améliorations matérielles, qui vous offrent une puissance de traitement haute performance à des tarifs compétitifs. Vous pouvez profiter de cinq innovations majeures (voir Figure 7) :
« Pour nous, l’architecture BI n’est pas une solution technologique, il s’agit d’une fonctionnalité commerciale. Nous ne pouvons pas nous permettre de consacrer trop de temps à l’amélioration des performances par l’adaptation aux nouvelles exigences. Nos solutions technologiques doivent démontrer des capacités d’évolutivité permanente. » (responsable BI, fabrication des biens de consommation, États-Unis)
• Outils de libre-service.
Ces outils permettent aux entreprises de mettre en oeuvre le principe organisationnel de séparation de la préparation des données avec leur utilisation. En donnant aux commerciaux les moyens de générer leurs propres rapports et requêtes, ou encore de développer leurs propres tableaux de bords, ils allègent la tâche des spécialistes BI. Ces derniers sont dispensés des longs cycles de création de rapports entraînant inéluctablement (même si les réponses requises sont fournies) de nouvelles questions. Grâce aux outils de libre-service, les spécialistes BI sont débarrassés des processus interminables et frustrants et les commerciaux posent les questions de leur choix, non pas celles interprétées par les professionnels du service informatique ou les spécialistes de l’architecture BI.
« Lorsque nous travaillons à l’aide d’approches et de technologies BI traditionnelles, des éléments sont égarés entre les utilisateurs et le service informatique. Pour limiter au maximum les risques, les commerciaux doivent s’approprier les technologies BI de libre-service. » (responsable informatique, fabricant de produits chimiques, Australie)
• Visualisation interactive.
Sous une forme ou une autre, la visualisation interactive existe depuis un certain moment. Il est bien plus facile et plus rapide d’isoler les informations critiques lorsque les données sont présentées sur une carte. De la même manière, nul besoin de débattre sur l’utilité des graphiques et des cartes géographiques, qui facilitent l’identification des tendances et des modèles. Toutefois, les représentations graphiques n’offrent qu’une visibilité partielle sur la situation. Sans la visualisation, qui permet d’accéder directement aux données sous-jacentes, elles ne présentent qu’un intérêt limité si l’utilisateur est contraint d’utiliser d’autres outils ou interfaces pour obtenir les données spécifiques dont il a besoin. De la même manière, il peut être intéressant de basculer aisément entre deux visualisations en fonction des spécificités d’une recherche. Il n’est pas forcément évident, par exemple, d’identifier immédiatement le graphique le plus adapté à un ensemble d’informations donné. Aujourd’hui, certaines entreprises, soucieuses d’assurer une gestion efficace de leurs jeux de données complexes, sollicitent des outils avancés de visualisation des données. Dans ce secteur, le marché se développe pour répondre aux attentes des experts. Désormais, ces derniers ont une large gamme d’outils à leur disposition et profitent des nouvelles solutions, des innovations et de la commercialisation de masse des produits existants pour exercer leur métier dans les meilleures conditions qui soient.
« Nos données sont trop complexes pour les bases de données relationnelles, elles sont trop vastes. Pour nous, une transaction est l’un des événements constitutifs d’un essai clinique. Pensez à la quantité innombrable d’attributs d’une transaction. Le poids, la taille, l’âge, le sexe, la race, le groupe sanguin, la couleur des cheveux/yeux, les antécédents médicaux (sous-divisés en centaines d’attributs), le profil génétique, le mode de vie, etc. En réalité, elle comporte des milliers d’attributs. Les outils communs de traitement analytique en ligne, dédiés à l’analyse de quelques dimensions au maximum, ne nous sont d’aucune utilité. Nous devons pouvoir compter sur des fonctionnalités avancées de visualisation des données » (responsable informatique, société pharmaceutique, États-Unis)
• Analyse prédictive.
Dans le monde professionnel actuel, où la capacité d’adaptation et l’esprit de compétition sont mis en avant, il est devenu essentiel de pouvoir anticiper l’avenir proche. Considérons par exemple les secteurs industriels comme les services, la fabrication ou l’extraction de matières premières. En prévoyant les pannes d’équipement, ces professionnels sont en mesure de réduire les coûts d’entretien et les interruptions de service. Les commerçants peuvent améliorer l’efficacité de leurs campagnes marketing à l’aide de l’analyse prédictive, et le taux d’attrition de tout secteur peut être atténué à l’aide de mesures appropriées ciblant les clients sur le départ. Dans le secteur médical, les praticiens peuvent mieux prévoir l’efficacité et les effets secondaires des différents médicaments. Si nous ne pouvons dresser une liste exhaustive ici, permettons-nous simplement de mettre en garde les structures qui tournent le dos à ces techniques. Tôt ou tard, leur positionnement sur le marché s’en trouvera affaibli.
« Nous devons comprendre les motivations des clients. Pourquoi voudraient-ils faire appel à nous ? Notre attractivité en ligne est bien trop faible. » (responsable marketing, assureur européen)
• Analyse prédictive du « Big Data ».
Au cours des 18 derniers mois, aucun autre domaine technologique n’aura autant fait parler de lui. Tout d’abord, sa définition fait débat. Certains évoquent 3 « V » (volume, variété, vélocité), voire 4 (avec la variabilité) ou plus ; quoi qu’il en soit, tout le monde se rejoint sur un point : la valeur ajoutée des techniques d’analyse prédictive du « Big Data » à leur activité. Ces techniques incluent le traitement en parallèle massif, les systèmes de gestion de base de données de type BI (en colonnes ou In-Memory), l’analyse de données non structurée (extraction d’entités sémantiques, traitement du langage naturel (ou techniques similaires)), la faible latence et l’analyse prédictive en flux. Par le passé, le coût élevé de ces technologies les mettait hors de portée des entreprises. L’émergence des solutions abordables d’analyse, dédiées au traitement d’une grande diversité de données, a modifié le marché. En complément des environnements BI traditionnels, elles viennent renforcer le potentiel des structures. Les solutions « Big Data », sans remplacer ces applications analytiques, intègrent peu à peu le paysage BI. En effet, les données critiques des commerciaux sont de plus en plus migrées à l’extérieur des systèmes BI et de reporting, ce qui ouvre la voie à de nouvelles solutions. Beaucoup de choses, parfois fantaisistes, ont été dites sur les technologies « Big Data » mais judicieusement choisis, les outils d’analyse de ces données offrent des avantages incomparables sur le plan commercial.
« Un ensemble de compétences, de techniques et de technologies dédiées au traitement des données à grande échelle, avec agilité et à moindre coût » (définition de Forrester)
• Modèles de livraison basés sur le Cloud.
Répandues ou marginales, les techniques et technologies basées sur le Cloud sont nombreuses. Elles ont toutes vocation à prendre en charge les ressources des entreprises, afin que ces dernières puissent davantage se concentrer sur leurs activités critiques et faire preuve de la flexibilité et de l’agilité nécessaire à l’évolution des besoins. Par ailleurs, elles entraînent une réduction des dépenses d’investissement.
Les entreprises performantes font davantage confiance aux technologies innovantes BI
Dans cette étude, nous avons évoqué l’adoption des nouvelles technologies BI et avons dépeint la relation existant entre la maturité des architectures BI et l’utilisation des technologies BI innovantes décrites ci-dessus. Par ailleurs, nous avons cherché à démontrer la corrélation entre les résultats commerciaux (croissance d’une année sur l’autre) et le déploiement desdites technologies. Voici nos conclusions :
• Il existe un lien entre la maturité des architectures BI et l’utilisation des technologies BI innovantes. Les entreprises qui affirment posséder un environnement BI mature ou très mature sont plus nombreuses à avoir déployé des outils interactifs de visualisation des données et utilisent plus facilement l’analyse prédictive et les technologies d’analyse du « Big Data ». Dans ces structures, le modèle de libre-service est plus répandu et les professionnels développent eux-mêmes entre 75 et 100 % de leurs rapports et tableaux de bord. Elles sont également plus ouvertes à l’adoption de modèles de livraison BI alternatifs, comme les applications ou services hébergés par un fournisseur tiers ou les infrastructures de type Cloud (public et privé).
• Les entreprises performantes font davantage confiance aux technologies innovantes. Les entreprises qui ont vu leurs revenus augmenter d’un taux supérieur ou égal à 15 % utilisent beaucoup plus l’analyse prédictive, ont déployé des solutions interactives de visualisation des données et sollicitent les techniques d’analyse prédictive du « Big Data ». Par ailleurs, elles se tournent plus facilement vers les modèles de livraison de type Cloud (voir Figure 8). Les professionnels qui font confiance à l’analyse prédictive du « Big Data » sont également plus nombreux à avoir mis en place la phase de production de leur projet, à avoir dépassé le stade du prototype.
• L’utilisation du libre-service BI stimule les performances commerciales. En offrant aux professionnels compétents les outils appropriés de BI, vous gagnez du temps et vous épargnez le problème d’« égarement » décrit dans la section précédente. Les résultats de l’enquête montrent que quasiment toutes les entreprises ont commencé à accorder de l’autonomie à leurs utilisateurs, qui sont désormais en mesure de créer des rapports et des tableaux de bord. Toutefois, toutes n’ont pas franchi le pas de l’adoption. En réalité, les entreprises performantes ont davantage tendance à utiliser les outils de libre-service BI (voir Figure 9).
Pour plus d’informations : PASàPAS – Alexandra Le Carpentier alexandra.lecarpentier@hlvs.fr 06 13 99 20 45
À propos de PASàPAS
PASàPAS propose d’aider au quotidien les entreprises de toutes tailles à maîtriser et à utiliser au mieux leur SI SAP. PASàPAS met à disposition 50 Experts SAP (14 ans d’expérience SAP en moyenne) pour vous aider :
– Maintenance et Licence SAP : en tant que Distributeur à Valeur Ajoutée (DVA) de statut Gold et centre de support SAP certifié (PCoE), PASàPAS est totalement intégré au processus de support de l’éditeur SAP. Dans ce cadre, il se substitue à ce dernier pour assurer les services de maintenance SAP, Entreprise ou Standard, et l’acquisition des extensions de licence si nécessaire.
– Guidage Permanent SAP (GPS) : notre équipe d’experts SAP est réellement disponible pour répondre au fil de l’eau à toutes les problématiques de nos clients : corrections, évolutions, mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités, déploiements, upgrades, développements spécifiques, …
Source : Étude réalisée par Forrester Consulting pour SAP, avril 2013
