La business intelligence (BI) fait peau neuve


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Une nouvelle génération d’outils de business intelligence en self-service vient démocratiser l’accès au décisionnel. En toute autonomie, les métiers peuvent créer eux-mêmes des rapports dynamiques en mettant l’accent sur la datavisualisation.

Un vent nouveau souffle sur le marché de la business intelligence. Une génération d’outils dits de BI en libre-service a émergé ces dernières années. Avec leurs interfaces simples et intuitives, Tableau Software, Power BI de Microsoft ou Qlik Sense démocratisent l’accès au décisionnel. Sans dépendre de l’IT, les métiers créent eux-mêmes des rapports dynamiques. La restitution des données se fait de la façon la plus visuelle possible.

Dans son dernier quadrant magique, le cabinet d’études Gartner ne s’y trompe pas, plaçant ces acteurs parmi les « leaders » du marché, reléguant les acteurs historiques de la BI que sont les Business Objects, Cognos et Hyperion rachetés respectivement, il y a une douzaine d’années, par SAP, IBM et Oracle. Ce retournement de marché n’a pas échappé aux géants du numérique avec les récentes acquisitions de Looker par Google et de Tableau Software par Salesforce.

Vers plus d’autonomie ?

Le principal apport des solutions de BI en self-service, c’est – comme leur nom l’indique – l’autonomie laissée à l’utilisateur final. Par le passé, il devait faire appel à l’expert décisionnel maison et attendre plusieurs jours voire semaines un reporting qui ne correspondait pas toujours à ses attentes. Plus de script ni de code, l’opérationnel n’a plus qu’à, pour schématiser, glisser-déposer des jeux de données pour construire ses tableaux.

L’autre grand bénéfice de cette génération d’outils porte sur la datavisualisation. « Il est possible de faire interagir différents éléments », explique Wilfried Raynal, data ingénieur chez Bial-R. « À partir d’une carte géographique, l’utilisateur peut zoomer sur une région et accéder à un tableau reprenant les prévisions locales de ventes. »

Cette datavisualisation favorise le storytelling. « Un DRH ou un responsable de service qui doit présenter des chiffres en réunion sera plus convaincant en racontant une histoire de façon ludique qu’en faisant défiler des copies d’écran. »

Gouvernance et sécurité

« Ce type d’outil est simple mais pas magique », tempère-t-il. Chez ORSYS, il forme des acheteurs ou des contrôleurs de gestion à Power BI. « Des utilisateurs avancés, plutôt jeunes, qui maîtrisent Excel. Et bien-sûr, ayant une appétence pour les données. »

L’IT doit aussi rester, selon Wilfried Raynal,dans la boucle afin de garantir la qualité et la pertinence des données utilisées mais aussi assurer la bonne gouvernance de cette data. « Les données doivent être cohérentes, documentées et explicitées. »

Se pose, par ailleurs, la question de la politique de sécurité et de gestion des droits d’accès à mettre en place. Dans la version cloud de Power BI, un utilisateur peut partager des tableaux a priori sans aucun contrôle. « C’est un effet de bord de la démocratisation. Tout le monde a accès à tout. Ici aussi, l’IT doit vérifier les différents droits d’accès et de partage des rapports. »

En ce qui concerne les données personnelles, le RGPD favorise l’anonymisation des données afin que les collaborateurs n’accèdent pas aux noms, prénoms ou dates de naissance contenus dans un fichier nominatif sensible. Un dispositif fiable à condition de ne pas pouvoir descendre trop bas dans un échantillon, avec le risque de pouvoir réidentifier un individu.

BI + IA

L’avenir de la business intelligence passera nécessairement par la case intelligence artificielle. Aux yeux de Wilfried Raynal, les deux mondes sont complémentaires. « La BI donne une image du temps passé ou présent, et la data intelligence une vision prospective. La BI vient aussi alimenter les modèles prédictifs en données structurées et nettoyées. »

Dans l’habitat social, un système dopé au machine learning peut, par exemple, évaluer le risque d’impayé d’un locataire à horizon 6 mois. Cette prédiction prend la forme d’un pourcentage de certitude. Tout l’enjeu porte sur l’explicabilité du modèle pour sortir de l’effet boîte noire et éviter l’introduction de biais. Ce qu’on appelle l’intelligence artificielle explicable (XAI, eXplainable artificial intelligence).

L’intelligence artificielle, une assistance hors pair

L’IA peut aussi assister l’utilisateur dans l’élaboration d’un diagramme ou d’un tableau dynamique en suggérant, comme dans Power BI, Tableau Software ou Zoho Sheet, le modèle le plus pertinent à partir d’un jeu de données. « C’est une approche très mathématique et statistique. L’IA va calculer les facteurs de corrélation entre deux données, deux colonnes. », observe Wilfried Raynal. « Elle peut relever des tendances que l’utilisateur n’aurait pas vues au premier abord mais cela ne va pas répondre à toutes ses questions. »

Start-up californienne classée comme leader par Gartner, ThoughtSpot entend justement relever ce défi. Elle propose un moteur de recherche à la Google qui permet de poser une requête en langage naturel de type « Quelles sont les ventes du produit X en région Occitanie entre janvier et juin 2019 ? » La solution affiche la réponse en choisissant le modèle de représentation le plus pertinent.

Enfin, les fournisseurs de cloud font appel à l’intelligence artificielle pour offrir des services à valeur ajoutée. Par exemple, SQL Database de Microsoft Azure et Oracle Autonomous Database sont des bases de données autogérées. Elles assurent automatiquement la création des index, l’optimisation des fichiers, la sauvegarde, la mise en place des correctifs et des mises à jour. Autant de tâches jusqu’alors dévolues à l’administrateur de base de données (DBA). Ce dernier doit alors évoluer vers une expertise d’architecte cloud.

Vers une nouvelle donne en profondeur donc…


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