Comment optimiser son activité grâce à la Business Intelligence augmentée ?
La Business Intelligence (BI) ou informatique décisionnelle désigne une approche d’aide à la décision fondée sur la donnée, au service des métiers en entreprise. On parle aussi d’informatique décisionnelle.
Cette approche existe depuis une cinquantaine d’années. Son développement coïncide avec la démocratisation des outils informatiques dans les organisations.
La BI s’appuie sur les technologies et applications de collecte, d’intégration, d’analyse des données et de présentation de l’information.
L’approche qui prédomine est un approche « système et processus ». Mais, compte tenu de l’explosion des volumes de données autour des organisations, cette approche touche à ses limites.
Chez Loamics, nous défendons une approche data de la business intelligence. Cette approche, basée sur les faits, s’appuie sur l’intelligence artificielle et le machine learning pour faire émerger les problématiques business et se donner les moyens de les traiter. On parle alors de business intelligence augmentée.
En quoi consiste la BI augmentée ? Quels bénéfices apporte-t-elle en comparaison aux approches classiques ?
Qu’est-ce que la BI augmentée ?
Les enjeux de la Business Intelligence
Les organisations génèrent et stockent de grands volumes de données issues de leurs différents services et processus. Une entreprise classique génère par exemple des données clients, des données financières et comptables, des données liées aux ressources humaines, à la logistique, des données de production, d’exploitation, …
Or, toutes ces données ne sont utiles que si on est capable d’en extraire du sens et de les transformer en outils d’aide à la décision. L’une des difficultés réside dans le fait que les sources de données sont multiples et disparates.
Le rôle de la Business Intelligence consiste justement à extraire des informations utiles de cette masse de données hétérogènes. La finalité, c’est d’offrir aux décideurs ou aux experts-métiers une vue unifiée avec des tableaux de bord, des rapports et des analyses en temps réel qui viendront soutenir les prises de décision.
Cependant, la data visualization n’est que la partie émergée de l’iceberg. En amont, c’est tout le travail d’extraction, de traitement et d’analyse des données qui rend la data exploitable et intelligible et permet aux décideurs d’en tirer des insights pour optimiser les usages métiers.
Les solutions de Business Intelligence prennent en charge ce travail sur les données et offrent de nombreux bénéfices à l’entreprise :
- Accélérer et améliorer la prise de décision
- Optimiser des processus métiers en interne
- Augmenter l'efficacité opérationnelle
- Réaliser des économies budgétaires et/ou augmenter la génération de revenus
- Obtenir un avantage concurrentiel
Toutefois, les solutions traditionnelles de BI, fondées sur une approche « système et processus », n’exploitent pas encore pleinement le potentiel de la data.
La BI augmentée, une approche réellement fondée sur la data
La BI augmentée s’appuie sur les technologies les plus avancées de traitement et d’analyse des données pour répondre aux enjeux des entreprises. Elle contribue à optimiser la qualité de la donnée pour générer des analyses plus fiables et, in fine, des prises de décisions plus pertinentes.
L’utilisation du Machine Learning et du NLP (traitement du langage naturel) sont au cœur de la Business Intelligence augmentée. Ces technologies permettent une meilleure analyse des données disponibles.
Avec l’infrastructure Loamics, qui repose sur cette approche, la données est extraite, nettoyée et analysée afin de détecter des schémas et des informations pertinentes qui, à leur tour, donneront lieu à des réponses automatiques, sans nécessiter l’intervention d’un data scientist ou d’un data analyst.
Adopter cette approche revient à industrialiser le traitement de la donnée. La solution détecte elle-même les problématiques sur la seule base des données disponibles et génère en temps réel des insights pour définir et suivre les objectifs stratégiques ou opérationnels.
Quelles différences entre la BI « traditionnelle » et la BI augmentée de Loamics ?
La BI traditionnelle repose sur une approche système et processus.
L’approche systémique consiste à considérer l’organisation comme un ensemble d’éléments en interaction dynamique en vue d’atteindre certains objectifs stratégiques. L’approche processus est une méthode visant à décomposer les activités étape par étape pour étudier leur fonctionnement et leurs interactions afin d’améliorer l’organisation de l’entreprise.
Pour identifier les problématiques à partir de cette approche, il est nécessaire de modéliser l’organisation, ses processus et leurs interactions. C’est seulement à partir de ce cadre théorique qu’on pourra alors repérer des schémas et d’éventuelles dérives.
Par conséquent, cette approche présente plusieurs inconvénients :
- Un coût et des ressources de mise en place élevé
- Des délais d’implémentation assez longs (puisqu’il faut modéliser en amont)
- Une détection plus tardive des problématiques
- Des réticences de la part des équipes
A l’inverse, l’approche data de Loamics rompt avec cette approche théorique. C’est une approche bottom-up qui consiste à détecter la problématique managériale par la data analytics.
La solution analyse automatiquement toutes les ressources à disposition pour en extraire les informations pertinentes. Les équipes data sont ainsi dispensées de créer et tester des modèles. Ces tâches, qui incombaient traditionnellement aux analystes et aux data scientists sont désormais automatisées grâce au machine learning. La BI augmentée optimise l’analyse de la donnée à toutes les étapes du parcours de la donnée, de la préparation à la présentation des indicateurs.
Quels sont les bénéfices de la BI augmentée ?
Accélérer l’analyse de données
Pour les entreprises, la maîtrise des données est devenue un enjeu majeur qui dépasse largement les services IT. Aujourd’hui, alors que la transformation digitale touche à peu près tous les secteurs et impacte tous les services de l’entreprise, la donnée est le moteur pour prendre les bonnes décisions, optimiser les process, améliorer son expérience client ou encore gagner en compétitivité.
Mais, pour cela, la donnée doit être facilement accessible et exploitable par les décideurs. Pour être pertinents et actionnables, les insights doivent aussi être disponibles en temps réel.
La BI augmentée répond parfaitement à ce besoin de fiabilité et d’immédiateté. Data science et intelligence artificielle se complètent pour assurer une préparation plus rapide de la donnée. Les insights sont accessibles facilement et en continu pour les utilisateurs qui bénéficient ainsi d’une information actualisée pour appuyer leurs décisions. De plus, l’approche data permet de combiner facilement différentes sources de données pour une analyse plus complète.
Améliorer la qualité des insights
Avec la BI augmentée, les insights ne découlent plus de modèles théoriques générés sur la base d’hypothèses. Ce sont les algorithmes d’IA qui génèrent de l’information pertinente à partir des données.
Par conséquent, la BI augmentée fait remonter toutes les informations nécessaires et, parfois même, des insights que vous n’auriez pas pensé à chercher.
De plus, la solution est capable d’analyser une multitude de sources de données pour détecter des corrélations ou des dérives qui seront ensuite transmises aux utilisateurs.
Enfin, il est notable que la qualité des insights augmente encore à mesure que vous utilisez la solution. En effet, plus les algorithmes sont alimentés en data et plus leurs performances gagnent en fiabilité.
Démocratiser l’utilisation de la data au sein de l’organisation
La maîtrise de la donnée n’est plus l’apanage des SI. Tous les services ont aujourd’hui un intérêt à s’appuyer sur des insights fiables et pertinents fondés sur la donnée.
La BI augmentée rend la donnée facilement accessible et utilisable pour tous, ce qui encourage la prise de décision.
Par ailleurs, les services IT sont ainsi libérés de tâches chronophages et peuvent se concentrer sur des questions stratégiques.
Business Intelligence augmentée : quelques cas d’usage
L’infrastructure Loamics, avec ses 3 briques (collecte de données, entreposage et algorithmes) s’adapte à n’importe quels types de données. L’analyse augmentée contribue à résoudre des problématiques managériales aussi bien en e-commerce, en marketing, en logistique et, bien sûr, dans le services financiers.
Voici quelques exemples d’usages que nous avons développés sur la base de notre solution.
BI augmentée et industrie 4.0
La BI augmentée s’intègre pour résoudre des problématiques dans le secteur de l’industrie.
Grâce à l’analyse augmentée via Loamics, l’IA détecte rapidement des sites à problème car ils ont des comportements anormaux par rapport aux autres sites. Les décideurs peuvent alors prendre des mesures rapides concernant ces sites.
L’IA permet aussi de regrouper les sites présentant des comportements similaires pour en faciliter le pilotage. Grâce à ce clustering, le décideur peut appliquer un même traitement à un ensemble homogène de sites. La prise de décision s’en trouve largement accélérée.
La BI augmentée facilite aussi la classification des sites selon des niveaux de priorité. Vous visualisez en temps réel les sites nécessitant une action rapide.
Autre application : la prédiction. L’IA prédit l’activité pour l’année à venir pour chacun des sites en fonction des résultats des années précédentes. La préparation des budgets et le suivi opérationnel ne sont plus un casse-tête.
Enfin, les algorithmes de machine learning facilitent la mise en place d’un système de maintenance prédictive sur les équipements et d’alertes dynamiques en cas de dérive.
BI augmentée et e-santé
La Business Intelligence augmentée trouve aussi des applications dans le domaine de la e-santé.
En effet, l’analyse augmentée des données facilite la détection de gènes porteurs de maladies.
Le traitement du cancer de la peau grâce au biomarqueur épigénétique est un exemple de cas concret d’application de la BI augmentée. Dans ce cas d’usage, le machine learning réalise automatiquement une comparaison de l’ARN des cellules bénignes et malignes.