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Business Intelligence : 20 ans de fausses promesses

Data - Par Sylvain Pavlowski - Publié le 26 janvier 2015
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Tout le monde pensait que la Business Intelligence (BI) allait révolutionner l’entreprise en transformant celle-ci de manière stratégique grâce à une prise de décision optimale et à une rentabilité exponentielle.

Business Intelligence : 20 ans de fausses promesses

Cependant, en tant que partie prenante d’un éditeur de solutions de BI, je dois reconnaître que cette révolution n’a pas eu lieu.

La BI a été déployée et utilisée depuis plus de 20 ans, mais peu de personnes savent aujourd’hui tirer parti de cette technologie en entreprise. Prendre des décisions pertinentes, augmenter la productivité des collaborateurs et créer de nouvelles sources de revenus sont les principaux domaines dans lesquels la BI peut pourtant jouer un rôle significatif au sein de l’organisation.
Au cours des deux dernières décennies, le principal obstacle pour notre secteur a été le faible taux d’adoption des solutions. Gartner a récemment déclaré que moins de 30% des utilisateurs potentiels exploitent réellement les outils de BI. Cela signifie qu’il existe une véritable opportunité pour optimiser l’activité de nos entreprises en Europe et créer un impact positif sur ​​leur chiffre d’affaires.
Je crois que les outils de BI traditionnelle n’ont pas apporté toute la valeur attendue du fait de la difficulté à les déployer. Compte tenu de la multiplication des solutions de CRM et du nombre de systèmes utilisés dans une seule et même société au sein des différents départements, les ensembles de données d’une entreprise sont plus difficiles à corréler et il devient plus ardu de déterminer quelles données sont exactes. Si les organisations analysent certaines données en profondeur, elles ne disposent pas d’une vue globale sur l’ensemble de celles-ci en raison des silos qui ont été créés pour répondre aux demandes de chaque département métier. Ces derniers vont à l’encontre d’un travail collaboratif pour disposer d’une vision à 360° des données avec l’aide des outils de BI. Ainsi, on assiste à un véritable « chaos » sur Excel, chaque département conservant ses propres chiffres dans des documents distincts, en saisissant souvent manuellement les données.

Pourquoi Excel est au cœur de tout cela? Parce que la BI traditionnelle est statique et les utilisateurs finaux sont partagés entre consulter des rapports statiques et réaliser leur propre analyse. Les nouveaux outils de visualisation de données en cours de déploiement peuvent également conduire à des problèmes identiques. Les outils de BI traditionnelle sont perçus comme complexes en termes de déploiement et d’intégration souvent, les utilisateurs ne veulent pas avoir à impliquer les équipes informatiques dans le traitement de leurs analyses. Le concept de « BI en self-service » n’existe donc pas pour les employés. Ceux-ci n’ont pas accès aux données standard lorsqu’ils en ont besoin, d’autant plus s’ils sont en nombre important. L’accès à ces données peut ainsi être considéré sous le contrôle de la direction et de l’équipe informatique de l’entreprise. Pour contourner ce problème, les utilisateurs se tournent naturellement vers Excel. La création de nombreuses feuilles de calcul, sans processus global réel, et l’absence de politique d’intégration entre les données de chaque département créent un trou noir dans lequel les données de l’entreprise sont inexactes. De plus, Excel ne peut pas croiser ses données avec d’autres informations essentielles de l’entreprise, comme par exemple des données issues des systèmes de CRM ou d’autres départements internes. Pour répondre à tous ces problèmes, nous voyons émerger l’adoption progressive d’une approche plus innovante de la BI, le « self-service », l’accès et la consommation de données en masse sont des éléments critiques.

En outre, nous, employés et consommateurs, devons faire face à deux révolutions technologiques simultanées. La « consumérisation » de l’informatique et la transformation digitale de notre société:

– La consumérisation traduit la volonté de chacun d’accéder aux données instantanément, et ce, sur tout type d’équipement. Ce phénomène est apparu avec l’avènement des applications mobiles, très simples à utiliser, en tout lieu et à tout moment. La multiplication des employés nomades a également entraîné la nécessité de mettre à la disposition de ces derniers des données pouvant être consultées en temps réel et analysées de manière intuitive.

– La transformation digitale a pour source le déluge de données dont toute entreprise doit aujourd’hui tirer parti pour se différencier dans un environnement extrêmement concurrentiel. Être capable d’anticiper les événements grâce à l’analyse des données est devenu clé. Prenons pour exemple le cas d’une compagnie aérienne égarant la valise d’un passager suite à son atterrissage. Sachant que l’information de cette perte pourrait être détectée en amont par une analyse précise des données, la compagnie pourrait agir de manière pro active en envoyant un message au passager, pour l’informer que sa valise lui sera directement livrée à son hôtel.

Avec le Big Data, transformer stratégiquement son entreprise suppose d’analyser les données et de mettre à la disposition de toutes les parties prenantes de l’organisation une information pertinente. Réduction des coûts, identification de nouvelles sources de revenus, optimisation du retour sur investissement, productivité accrue des employés, compréhension approfondie des attentes des clients, augmentation de la satisfaction client sont autant de bénéfices résultant d’une véritable compréhension des données de l’entreprise.

Mais vous ne pourrez mettre en place ce business model que si la majorité des parties prenantes de votre entreprise – à savoir 70% des utilisateurs – accède aux données utiles. Nous devons nous concentrer sur les 70 millions d’employés qui ont besoin de données pour mieux travailler. De nombreux opérationnels ne disposent pas d’accès aux données alors qu’ils le devraient. Les entreprises se trompent en limitant l’accès aux analystes, aux responsables et à un groupe limité d’utilisateurs. La police illustre parfaitement ce phénomène. Avec un accès aux données historiques, la police est aujourd’hui capable de prédire les lieux où un crime peut potentiellement se dérouler. Cela facilite l’allocation des policiers au cours d’événements majeurs comme, par exemple L’Euro 2016 qui se déroulera en France dans 1 an, et réduire la violence et les coûts associés.
Donner aux employés la possibilité de regarder vers l’avant est essentiel pour pouvoir faire preuve de souplesse et prendre de l’avance sur ses concurrents.

Alors, comment démocratiser l’information et la mettre à la disposition de tous ?

Trois domaines sont à considérer :

1/ La monétisation des données – les données sont votre plus grand atout.

Des études affirment qu’une hausse de 10% de l’accès aux données pour les employés peut se traduire par une augmentation du revenu net de 65,7 millions de dollars pour une entreprise typique Fortune 1000.

La monétisation des données vous permet de générer de nouvelles sources de revenus en rendant vos données accessibles à tous. Par exemple, une banque qui crée le profil précis de ses clients en utilisant ses données, identifiera facilement les opportunités de ventes croisées et de montée en gamme. Elle pourra anticiper les attentes de ses clients et accroître la fidélité clients. Les réseaux sociaux sont aussi un bon exemple d’exploitation des données disponibles, comme Facebook et LinkedIN qui vendent les données des utilisateurs à des marques pour créer des recettes publicitaires.
Pour transformer votre entreprise de manière stratégique, il est indispensable de comprendre l’importance des « données en temps réel » et ne plus hésiter à diffuser des données pertinentes, sur tout équipement, à tous les utilisateurs de confiance. Il faut également intégrer des informations contextuelles pour enrichir la valeur de l’information et briser les silos opérationnels pour garantir la fiabilité et la précision des données. Celles-ci doivent être consultées à partir d’une seule plateforme, plutôt qu’au travers « d’un regard fatigué par Excel».

2/ Briser les silos pour augmenter l’agilité de l’entreprise.

Aligner et transformer l’entreprise en créant des processus plus efficaces, croiser les données disponibles dans vos systèmes CRM, ERP et Marketing pour limiter les problèmes autour d’Excel, vous permettront de maîtriser vos données, de les  gérer, de les corréler et de les standardiser pour une prise de décision fluide et précise, fondée sur les données.

En outre,  selon l’auteur Larry English, les problèmes de qualité de données coûtent aux entreprises entre 20 à 30% de leurs recettes d’exploitation. Il est indispensable de placer les données entre les mains des employés pour qu’ils puissent les utiliser au quotidien, et pas seulement dans celles des dirigeants et des analystes. De nos jours, les plateformes de BI innovantes peuvent vous permettre de fournir à tous les utilisateurs les données dont ils ont besoin, dans chaque département. Un concessionnaire automobile ayant mis en place cette stratégie avec sa chaîne logistique via la création d’une vue unique des données au travers des différents départements et fournisseurs, a ainsi réduit ses coûts de 20 à 30%.

3/ L’émergence du nouveau consommateur « informé ».

Comment adapter la consommation des données de votre entreprise à la génération Y ? Il y a une grande différence dans la façon dont nous consommons les données aujourd’hui comparé à il y a 20 ans. Par exemple, analysez notre manière de nous informer chaque matin pendant le trajet de notre domicile à notre travail. Nous écoutons de courtes actualités ou nous suivons quelques flux d’informations sur les médias sociaux qui sont constamment mis à jour. Si vous reproduisez cette manière d’agir en interne avec les technologies d’analyse, la clé est de fournir aux employés des applications faciles à utiliser, contenant des informations essentielles pour ces derniers et à jour.

Les entreprises sont confrontées à une révolution tant sur le plan du Big Data, que sur celui de la mobilité au travail. Je crois que si les données sont entre les mains de ceux qui en ont besoin associées aux outils décisionnels dont ils ont besoin les entreprises peuvent devenir plus rentables, profitables et peuvent conserver leur avance sur la concurrence.

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