{"id":2223,"date":"2022-12-12T08:31:19","date_gmt":"2022-12-12T07:31:19","guid":{"rendered":"https:\/\/loamics.com\/how-to-optimize-your-business-with-augmented-business-intelligence\/"},"modified":"2024-09-27T15:50:16","modified_gmt":"2024-09-27T13:50:16","slug":"comment-optimiser-son-activite-grace-a-la-business-intelligence-augmentee","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/loamics.com\/fr\/comment-optimiser-son-activite-grace-a-la-business-intelligence-augmentee\/","title":{"rendered":"Comment optimiser son activit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 la Business Intelligence augment\u00e9e ?"},"content":{"rendered":"

La <\/span>Business Intelligence<\/b> (BI) ou informatique d\u00e9cisionnelle d\u00e9signe une approche d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision fond\u00e9e sur la donn\u00e9e, au service des m\u00e9tiers en entreprise. On parle aussi d\u2019informatique d\u00e9cisionnelle.<\/span><\/p>\n

Cette approche existe depuis une cinquantaine d\u2019ann\u00e9es. Son d\u00e9veloppement co\u00efncide avec la d\u00e9mocratisation des outils informatiques dans les organisations.<\/span><\/p>\n

La BI s\u2019appuie sur les technologies et applications de collecte, d\u2019int\u00e9gration, d\u2019analyse des donn\u00e9es et de pr\u00e9sentation de l\u2019information.\u00a0<\/span><\/p>\n

L\u2019approche qui pr\u00e9domine est un approche \u00ab\u00a0syst\u00e8me et processus\u00a0\u00bb. Mais, compte tenu de l\u2019explosion des volumes de donn\u00e9es autour des organisations, cette approche touche \u00e0 ses limites.\u00a0<\/span><\/p>\n

Chez Loamics, nous d\u00e9fendons une <\/span>approche data<\/b> de la business intelligence. Cette approche, bas\u00e9e sur les faits, s\u2019appuie sur <\/span>l\u2019intelligence artificielle <\/b>et le <\/span>machine learning<\/b> pour faire \u00e9merger les probl\u00e9matiques business et se donner les moyens de les traiter. On parle alors de <\/span>business intelligence augment\u00e9e<\/b>.<\/span><\/p>\n

En quoi consiste la <\/span>BI augment\u00e9e<\/b>\u00a0? Quels b\u00e9n\u00e9fices apporte-t-elle en comparaison aux approches classiques\u00a0?<\/span><\/p>\n

Qu\u2019est-ce que la BI augment\u00e9e\u00a0?<\/span><\/h2>\n

Les enjeux de la Business Intelligence <\/span><\/h3>\n

Les organisations g\u00e9n\u00e8rent et stockent de grands volumes de donn\u00e9es issues de leurs diff\u00e9rents services et processus. Une entreprise classique g\u00e9n\u00e8re par exemple des donn\u00e9es clients, des donn\u00e9es financi\u00e8res et comptables, des donn\u00e9es li\u00e9es aux ressources humaines, \u00e0 la logistique, des donn\u00e9es de production, d\u2019exploitation, \u2026<\/span><\/p>\n

Or, toutes ces donn\u00e9es ne sont utiles que si on est capable d\u2019en extraire du sens et de les transformer en outils d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision. L\u2019une des difficult\u00e9s r\u00e9side dans le fait que les sources de donn\u00e9es sont multiples et disparates.<\/span><\/p>\n

Le <\/span>r\u00f4le de la Business Intelligence<\/b> consiste justement \u00e0 extraire des informations utiles de cette masse de donn\u00e9es h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. La finalit\u00e9, c\u2019est d\u2019offrir aux d\u00e9cideurs ou aux experts-m\u00e9tiers une vue unifi\u00e9e avec des tableaux de bord, des rapports et des analyses en temps r\u00e9el qui viendront soutenir les prises de d\u00e9cision.<\/span><\/p>\n

Cependant, la data visualization n\u2019est que la partie \u00e9merg\u00e9e de l\u2019iceberg. En amont, c\u2019est tout le travail <\/span>d\u2019extraction, de traitement et d\u2019analyse des donn\u00e9es<\/b> qui rend la data exploitable et intelligible et permet aux d\u00e9cideurs d\u2019en tirer des insights pour optimiser les usages m\u00e9tiers.<\/span><\/p>\n

Les <\/span>solutions de Business Intelligence<\/b> prennent en charge ce travail sur les donn\u00e9es et offrent de nombreux b\u00e9n\u00e9fices \u00e0 l\u2019entreprise :\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  • Acc\u00e9l\u00e9rer et am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision<\/span><\/li>\n
  • Optimiser des processus m\u00e9tiers en interne<\/span><\/li>\n
  • Augmenter l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle<\/span><\/li>\n
  • R\u00e9aliser des \u00e9conomies budg\u00e9taires et\/ou augmenter la g\u00e9n\u00e9ration de revenus\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Obtenir un avantage concurrentiel<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Toutefois, les solutions traditionnelles de BI, fond\u00e9es sur une approche \u00ab\u00a0syst\u00e8me et processus\u00a0\u00bb, n\u2019exploitent pas encore pleinement le potentiel de la data.<\/span><\/p>\n

    La BI augment\u00e9e, une approche r\u00e9ellement fond\u00e9e sur la data<\/span><\/h3>\n

    La <\/span>BI augment\u00e9e<\/b> s\u2019appuie sur les technologies les plus avanc\u00e9es de traitement et d\u2019analyse des donn\u00e9es pour r\u00e9pondre aux enjeux des entreprises. Elle contribue \u00e0 <\/span>optimiser la qualit\u00e9 de la donn\u00e9e pour g\u00e9n\u00e9rer des analyses plus fiables et, in fine, des prises de d\u00e9cisions plus pertinentes<\/b>.<\/span><\/p>\n

    L\u2019utilisation du Machine Learning et du NLP (traitement du langage naturel) sont au c\u0153ur de la Business Intelligence augment\u00e9e. Ces technologies permettent une meilleure analyse des donn\u00e9es disponibles.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Avec <\/span>l\u2019infrastructure Loamics<\/b>, qui repose sur cette approche, la donn\u00e9es est extraite, nettoy\u00e9e et analys\u00e9e afin de d\u00e9tecter des sch\u00e9mas et des informations pertinentes qui, \u00e0 leur tour, donneront lieu \u00e0 des r\u00e9ponses automatiques, sans n\u00e9cessiter l\u2019intervention d\u2019un data scientist ou d\u2019un data analyst.<\/span><\/p>\n

    Adopter cette approche revient \u00e0 industrialiser le traitement de la donn\u00e9e. La solution d\u00e9tecte elle-m\u00eame les probl\u00e9matiques sur la seule base des donn\u00e9es disponibles et g\u00e9n\u00e8re en temps r\u00e9el des insights pour d\u00e9finir et suivre les objectifs strat\u00e9giques ou op\u00e9rationnels.<\/span><\/p>\n

    Quelles diff\u00e9rences entre la BI \u00ab\u00a0traditionnelle\u00a0\u00bb et la BI augment\u00e9e de Loamics\u00a0? <\/span><\/h3>\n

    La BI traditionnelle repose sur une approche syst\u00e8me et processus.<\/span><\/p>\n

    L\u2019approche syst\u00e9mique consiste \u00e0 consid\u00e9rer l\u2019organisation comme un ensemble d\u2019\u00e9l\u00e9ments en interaction dynamique en vue d\u2019atteindre certains objectifs strat\u00e9giques. L\u2019approche processus est une m\u00e9thode visant \u00e0 d\u00e9composer les activit\u00e9s \u00e9tape par \u00e9tape pour \u00e9tudier leur fonctionnement et leurs interactions afin d\u2019am\u00e9liorer l\u2019organisation de l\u2019entreprise.<\/span><\/p>\n

    Pour identifier les probl\u00e9matiques \u00e0 partir de cette approche, il est n\u00e9cessaire de mod\u00e9liser l\u2019organisation, ses processus et leurs interactions. C\u2019est seulement \u00e0 partir de ce cadre th\u00e9orique qu\u2019on pourra alors rep\u00e9rer des sch\u00e9mas et d\u2019\u00e9ventuelles d\u00e9rives.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Par cons\u00e9quent, cette approche pr\u00e9sente plusieurs inconv\u00e9nients\u00a0:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Un co\u00fbt et des ressources de mise en place \u00e9lev\u00e9<\/span><\/li>\n
    • Des d\u00e9lais d\u2019impl\u00e9mentation assez longs (puisqu\u2019il faut mod\u00e9liser en amont)<\/span><\/li>\n
    • Une d\u00e9tection plus tardive des probl\u00e9matiques<\/span><\/li>\n
    • Des r\u00e9ticences de la part des \u00e9quipes<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      A l\u2019inverse, l\u2019approche data de Loamics rompt avec cette approche th\u00e9orique. C\u2019est <\/span>une approche bottom-up qui consiste \u00e0 d\u00e9tecter la probl\u00e9matique manag\u00e9riale par la data analytics<\/b>.<\/span><\/p>\n

      La solution analyse automatiquement toutes les ressources \u00e0 disposition pour en extraire les informations pertinentes. Les \u00e9quipes data sont ainsi dispens\u00e9es de cr\u00e9er et tester des mod\u00e8les. Ces t\u00e2ches, qui incombaient traditionnellement aux analystes et aux data scientists sont d\u00e9sormais automatis\u00e9es gr\u00e2ce au machine learning. La BI augment\u00e9e optimise l\u2019analyse de la donn\u00e9e \u00e0 toutes les \u00e9tapes du parcours de la donn\u00e9e, de la pr\u00e9paration \u00e0 la pr\u00e9sentation des indicateurs.<\/span><\/p>\n

      Quels sont les b\u00e9n\u00e9fices de la BI augment\u00e9e\u00a0?<\/span><\/h2>\n

      Acc\u00e9l\u00e9rer l\u2019analyse de donn\u00e9es <\/span><\/h3>\n

      Pour les entreprises, la ma\u00eetrise des donn\u00e9es est devenue un enjeu majeur qui d\u00e9passe largement les services IT. Aujourd\u2019hui, alors que la transformation digitale touche \u00e0 peu pr\u00e8s tous les secteurs et impacte tous les services de l\u2019entreprise, la donn\u00e9e est le moteur pour prendre les bonnes d\u00e9cisions, optimiser les process, am\u00e9liorer son exp\u00e9rience client ou encore gagner en comp\u00e9titivit\u00e9.<\/span><\/p>\n

      Mais, pour cela, la donn\u00e9e doit \u00eatre facilement accessible et exploitable par les d\u00e9cideurs. Pour \u00eatre pertinents et actionnables, les insights doivent aussi \u00eatre disponibles en temps r\u00e9el.<\/span><\/p>\n

      La BI augment\u00e9e r\u00e9pond parfaitement \u00e0 ce besoin de fiabilit\u00e9 et d\u2019imm\u00e9diatet\u00e9. Data science et intelligence artificielle se compl\u00e8tent pour assurer une pr\u00e9paration plus rapide de la donn\u00e9e. Les insights sont accessibles facilement et en continu pour les utilisateurs qui b\u00e9n\u00e9ficient ainsi d\u2019une information actualis\u00e9e pour appuyer leurs d\u00e9cisions. De plus, l\u2019approche data permet de combiner facilement diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es pour une analyse plus compl\u00e8te.<\/span><\/p>\n

      Am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des insights<\/span><\/h3>\n

      Avec la BI augment\u00e9e, les insights ne d\u00e9coulent plus de mod\u00e8les th\u00e9oriques g\u00e9n\u00e9r\u00e9s sur la base d\u2019hypoth\u00e8ses. Ce sont les algorithmes d\u2019IA qui g\u00e9n\u00e8rent de l\u2019information pertinente \u00e0 partir des donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

      Par cons\u00e9quent, la BI augment\u00e9e fait remonter toutes les informations n\u00e9cessaires et, parfois m\u00eame, des insights que vous n\u2019auriez pas pens\u00e9 \u00e0 chercher.<\/span><\/p>\n

      De plus, la solution est capable d\u2019analyser une multitude de sources de donn\u00e9es pour d\u00e9tecter des corr\u00e9lations ou des d\u00e9rives qui seront ensuite transmises aux utilisateurs.<\/span><\/p>\n

      Enfin, il est notable que la qualit\u00e9 des insights augmente encore \u00e0 mesure que vous utilisez la solution. En effet, plus les algorithmes sont aliment\u00e9s en data et plus leurs performances gagnent en fiabilit\u00e9.<\/span><\/p>\n

      D\u00e9mocratiser l\u2019utilisation de la data au sein de l\u2019organisation<\/span><\/h3>\n

      La ma\u00eetrise de la donn\u00e9e n\u2019est plus l\u2019apanage des SI. Tous les services ont aujourd\u2019hui un int\u00e9r\u00eat \u00e0 s\u2019appuyer sur des insights fiables et pertinents fond\u00e9s sur la donn\u00e9e.\u00a0<\/span><\/p>\n

      La BI augment\u00e9e rend la donn\u00e9e facilement accessible et utilisable pour tous, ce qui encourage la prise de d\u00e9cision.<\/span><\/p>\n

      Par ailleurs, les services IT sont ainsi lib\u00e9r\u00e9s de t\u00e2ches chronophages et peuvent se concentrer sur des questions strat\u00e9giques.<\/span><\/p>\n

      Business Intelligence augment\u00e9e\u00a0: quelques cas d\u2019usage<\/span><\/h2>\n

      L\u2019infrastructure Loamics, avec ses 3 briques (collecte de donn\u00e9es, entreposage et algorithmes) s\u2019adapte \u00e0 n\u2019importe quels types de donn\u00e9es. L\u2019analyse augment\u00e9e contribue \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e9matiques manag\u00e9riales aussi bien en e-commerce, en marketing, en logistique et, bien s\u00fbr, dans le services financiers.<\/span><\/p>\n

      Voici quelques exemples d\u2019usages que nous avons d\u00e9velopp\u00e9s sur la base de notre solution.<\/span><\/p>\n

      BI augment\u00e9e et industrie 4.0 <\/span><\/h3>\n

      La BI augment\u00e9e s\u2019int\u00e8gre pour r\u00e9soudre des probl\u00e9matiques dans le secteur de l\u2019industrie.\u00a0<\/span><\/p>\n

      Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse augment\u00e9e via Loamics, l\u2019IA d\u00e9tecte rapidement des sites \u00e0 probl\u00e8me car ils ont des comportements anormaux par rapport aux autres sites. Les d\u00e9cideurs peuvent alors prendre des mesures rapides concernant ces sites.<\/span><\/p>\n

      L\u2019IA permet aussi de regrouper les sites pr\u00e9sentant des comportements similaires pour en faciliter le pilotage. Gr\u00e2ce \u00e0 ce clustering, le d\u00e9cideur peut appliquer un m\u00eame traitement \u00e0 un ensemble homog\u00e8ne de sites. La prise de d\u00e9cision s\u2019en trouve largement acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e.<\/span><\/p>\n

      La BI augment\u00e9e facilite aussi la classification des sites selon des niveaux de priorit\u00e9. Vous visualisez en temps r\u00e9el les sites n\u00e9cessitant une action rapide.<\/span><\/p>\n

      Autre application\u00a0: la pr\u00e9diction. L\u2019IA pr\u00e9dit l\u2019activit\u00e9 pour l\u2019ann\u00e9e \u00e0 venir pour chacun des sites en fonction des r\u00e9sultats des ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dentes. La pr\u00e9paration des budgets et le suivi op\u00e9rationnel ne sont plus un casse-t\u00eate.<\/span><\/p>\n

      Enfin, les algorithmes de machine learning facilitent la mise en place d\u2019un syst\u00e8me de maintenance pr\u00e9dictive sur les \u00e9quipements et d\u2019alertes dynamiques en cas de d\u00e9rive.<\/span><\/p>\n

      BI augment\u00e9e et e-sant\u00e9<\/span><\/h3>\n

      La Business Intelligence augment\u00e9e trouve aussi des applications dans le domaine de la e-sant\u00e9.\u00a0<\/span><\/p>\n

      En effet, l\u2019analyse augment\u00e9e des donn\u00e9es facilite la d\u00e9tection de g\u00e8nes porteurs de maladies.\u00a0<\/span><\/p>\n

      Le traitement du cancer de la peau gr\u00e2ce au biomarqueur \u00e9pig\u00e9n\u00e9tique est un exemple de cas concret d\u2019application de la BI augment\u00e9e. Dans ce cas d\u2019usage, le machine learning r\u00e9alise automatiquement une comparaison de l\u2019ARN des cellules b\u00e9nignes et malignes.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      La Business Intelligence (BI) ou informatique d\u00e9cisionnelle d\u00e9signe une approche d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision fond\u00e9e sur la donn\u00e9e, au service des m\u00e9tiers en entreprise. On parle aussi d\u2019informatique d\u00e9cisionnelle. Cette approche existe depuis une cinquantaine d\u2019ann\u00e9es. Son d\u00e9veloppement co\u00efncide avec la d\u00e9mocratisation des outils informatiques dans les organisations. 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