Interprétation, prospective et cloud

Avec 7% de croissance annuelle selon Gartner, le marché de la Business Intelligence se porte mieux que la plupart des autres segments de l’édition logicielle. La bonne santé du secteur est en partie due à la démocratisation de ces outils, qui ne sont désormais plus l’apanage des grands groupes, mais aussi liés au dynamisme et à la réactivité des éditeurs.

Les acteurs du marché s’adaptent étonnamment vite aux avancées techniques et à une demande de plus en plus exigeante. Pour 2015, trois tendances semblent se dégager dans cette évolution effrénée : l’interprétation des données, la prospective et la location des solutions.

Des tableaux de bord intelligents

Depuis l’explosion des techniques de traitement des grandes bases de données (les fameuses Big Data), de nombreux éditeurs ont eu à cœur d’utiliser ce potentiel en remontant en temps réel le plus de données possibles pour fournir un maximum d’informations aux décideurs.

Mais pour tenir son rôle d’aide à la décision, une solution doit aussi faire un tri dans ces informations pour sélectionner et afficher un nombre restreint de données pertinentes et particulièrement utiles. L’automatisation de ce tri nécessite des fonctions d’interprétation et de hiérarchisation des indicateurs dont le développement est un savoir-faire rare et précieux.

Les outils qui se détachent aujourd’hui sont ceux capables d’isoler dans un tableau de bord succinct quelques chiffres-clés correspondant à des axes de développement précis et spécifiques à la situation rencontrée.

L’utilisateur repère ainsi immédiatement les leviers sur lesquels ils est primordial de travailler ou les opportunités stratégiques qui se présentent à lui à l’instant où il utilise l’outil.

Prospective et simulation

Cette demande correspond de manière générale à un besoin d’outils plus intelligents qui ne servent plus seulement à dresser des bilans exhaustifs mais assistent activement les dirigeants dans les phases stratégiques comme la prospective.

Les applications qui permettent de planifier ou de simuler une activité à long terme selon des paramètres définis sont de plus en plus aboutis et capables de répondre à ce besoin.

Ces outils d’abord développés dans le champ de la business intelligence financière trouvent aujourd’hui des applications dans tous les secteurs de l’informatique décisionnelle.

Dans la gestion des relations humaines par exemple il est désormais possible pour une entreprise d’effectuer une simulation de sa charge et de la disponibilité des différentes compétences qu’elle propose pour planifier des embauches à long terme.

Les fonctionnalités de simulation permettent de mesurer l’impact de chaque levier sur l’activité passée – ce qu’il se serait passé si j’avais pris cette décision – ou sur l’activité future – ce qui se passerait si je prenais cette décision maintenant – en tenant compte de l’évolution relative de chacun des paramètres.

Les avantages de chaque stratégie sont facilement comparés et l’efficacité de la prise de décision s’accroît considérablement.

La business intelligence en location

En plus des Big Data, une seconde révolution technique a bouleversé le secteur de la business intelligence et, plus largement, le monde du logiciel : la généralisation du Cloud.

Ces dernières années beaucoup de professionnels sont passés d’un refus catégorique du Cloud pour le stockage de leurs données comme de leurs applicatifs, à un réel intérêt pour ses avantages.

D’importantes barrières psychologiques sont tombées et de nombreux éditeurs proposent maintenant à grande échelle leurs solutions en mode Software as a Service (SaaS).

Ces solutions séduisent par leur simplicité et leur flexibilité. Les licences sont progressivement remplacées par des abonnements voire du paiement en fonction de l’utilisation. Ce système permet également de s’adapter à la forte demande de mobilité.

La déclinaison au format mobile est quasiment devenu la norme et il est bien plus pratique de gérer cette utilisation multicanale quand l’applicatif est hébergé dans le cloud.

La business intelligence s’adapte aux usages de chacun et devient plus flexible vis-à-vis des modes de consommation comme des « devices ». Elle s’adapte aussi à la profusion d’informations et prévient le risque d’être submergé par ces flux en devenant plus intelligente et en prenant sa part dans l’interprétation des données.