Évolution de la Business Intelligence : ce qu’il faut savoir

Avec la montée en puissance rapide de l’intelligence artificielle (IA), le monde de la Business Intelligence (BI) évolue à grande vitesse. Si l’IA fait les gros titres, les entreprises doivent d’abord poser des bases solides en matière de données pour en tirer pleinement parti — et cela commence par une utilisation efficace de la BI.

Alors que les organisations doivent gérer des volumes de données toujours plus importants, la BI leur permet de les transformer en insights exploitables plus rapidement.

Dans cet article, nous vous expliquons ce qui change et pourquoi c’est essentiel.

Une nouvelle tendance : passer d’une approche traditionnelle à une approche axée sur les résultats

Pourquoi l’approche traditionnelle ne suffit plus

Traditionnellement, la Business Intelligence commence par la construction complète de l’architecture de données. Cela inclut la création de modèles sémantiques (le terme moderne pour jeux de données) et de tableaux de bord — mais seulement une fois que toutes les données sont nettoyées et organisées. Ce processus prend beaucoup de temps avant même de pouvoir obtenir les premiers insights.

Mais les choses s’accélèrent. Les entreprises ne veulent plus attendre des mois pour voir leurs rapports. Elles veulent tirer de la valeur de leurs données immédiatement et réagir rapidement aux évolutions.

Une alternative moderne : se concentrer sur les résultats

C’est pourquoi de plus en plus d’entreprises adoptent une approche par domaine, centrée sur les résultats. Plutôt que de tout construire dans un système centralisé dès le départ, elles commencent par une question métier simple : Quel est notre objectif ?

Par exemple :

• Comment améliorer la disponibilité de nos produits phares (articles AA) ?
• Comment réduire les pertes dans notre supply chain ?
• Quels segments clients ont le plus fort potentiel de croissance ?

Des équipes issues de différents services collaborent autour de ces objectifs. Elles n’utilisent que les données réellement utiles pour répondre à leur question. Cela permet de trouver plus rapidement des insights pertinents, tout en faisant évoluer la structure de données au rythme des besoins de l’entreprise.

Comment la BI orientée résultats change le travail des équipes

Concrètement, une approche orientée résultats signifie que les équipes ne partent plus des données, mais de l’impact. Au lieu d’attendre la validation d’un modèle de données complet et centralisé, des équipes transverses s’alignent rapidement sur un objectif métier précis.

Elles avancent ensuite par itérations courtes, en mobilisant uniquement les données nécessaires pour atteindre cet objectif. Résultat : des insights plus rapides et une prise de décision accélérée.

Pour les utilisateurs métier, cela signifie une implication plus directe dans la création des rapports. Ils ne sont plus de simples consommateurs de reporting, mais des acteurs clés dans la recherche d’insights pertinents.

Pour les équipes data, c’est moins de temps passé à entretenir d’énormes jeux de données peu utilisés, et plus de temps consacré à créer de la valeur concrète pour l’entreprise.

Le résultat : la BI devient un outil stratégique, plus seulement technique

Un recentrage sur la gouvernance des données et une plateforme centrale.

La gouvernance des données gagne en importance

L’avenir dépend de vos données. Pour en tirer de la valeur, encore faut-il qu’elles soient bien structurées, car l’environnement évolue en permanence. “Garbage in, garbage out.”

C’est pourquoi les entreprises accordent de plus en plus d’attention à la gouvernance des données.

Concrètement, cela signifie : établir des règles et des responsabilités claires concernant l’utilisation des données, les outils employés et les processus mis en œuvre.

Une plateforme unique, une seule source de vérité

De nombreuses entreprises construisent aujourd’hui une plateforme de données centralisée, afin de disposer d’une source unique de vérité.

Plutôt que de multiplier les fichiers Excel ou les systèmes déconnectés, toutes les données sont réunies au même endroit. Résultat : des informations plus faciles à croiser et des insights obtenus plus rapidement.

Mettre en place une telle plateforme peut sembler ambitieux, mais vous pouvez commencer petit : priorisez vos besoins clés, et désignez les bonnes personnes responsables des bons jeux de données.

Les entreprises qui franchissent ce cap sont mieux armées pour l’avenir : elles réagissent plus vite, prennent de meilleures décisions et tirent davantage de valeur de leurs données — prêtes à exploiter le plein potentiel de l’IA à mesure qu’elle évolue.

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