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23-09-19

Pourquoi la BI en self-service supplante le reporting classique

De la même façon que les consommateurs traquent une information sur mesure à travers le web et les réseaux sociaux  avant tout acte d’achat, les employés s’attendent à de nouvelles façons de ‘consommer’ l’information en entreprise, à travers du reporting personnalisé et des capacités d’analyse en self-service.

Mesurer, c’est savoir. La démocratisation de la ‘Business Intelligence’ (BI), en favorisant l’accès à toutes sortes de métriques et d’indicateurs de performance (KPI) représente un enjeu essentiel d’accès à la connaissance et donc de compétitivité dans les entreprises. Selon le cabinet d’analystes Gartner, une stratégie de Business Intelligence ne peut réellement être un succès que si elle est déployée vers 100% des collaborateurs d’une entreprise,  ainsi qu’au-delà des frontières de l’entreprise, vers les clients et les fournisseurs.

Il apparaît que ce n’est ni avec un reporting rigide classique centralisé par l’IT ni à travers la jungle de tableaux Excel hétéroclites qu’une entreprise peut espérer fluidifier à large échelle la consommation de données pertinentes.

Davantage de pouvoir au business

En mettant l’accent sur le self-service, des outils analytiques comme Microsoft Power BI ou SAP Analytics Cloud facilitent considérablement l’analyse de données de sources multiples en capitalisant sur le cloud. Ils constituent ainsi une 3e voie incontournable à la rigidité des rapports standards gérés par l’IT ou à l’inverse, au chaos engendré par une multiplicité de rapports en Excel que plus personne ne comprend si ce n’est leurs auteurs, et encore ...

En effet, cette nouvelle génération d’outils de BI en self-service, grâce à des interfaces intuitives et personnalisables, offre une large autonomie aux utilisateurs métiers, capables en quelques clics et après quelques heures de formation de tirer profit des fonctionnalités puissantes de l’outil, notamment en termes de visualisation. Ces outils permettent toutefois au département IT de garder un certain contrôle sur une solution approuvée et uniformisée.  Ce contrôle est essentiel pour éviter justement de retomber dans ‘l’enfer Excel’. Le ‘business’ a ainsi beaucoup plus de pouvoir mais le département IT reste le garant d’une certaine cohérence dans les nouveaux modes de consommation et d’interprétation des données

Le ‘business’ a plus de pouvoir mais le département IT reste le garant d’une certaine cohérence dans les nouveaux modes de consommation des données

De précieux gains de temps

A l’heure de la digitalisation, la réussite des entreprises dépend de plus en plus de leur agilité à réagir à des facteurs externes ou internes. Ici aussi, les outils BI en self-service ont l’avantage de rompre avec une époque où la mise à disposition de rapports avancés dépendait du département informatique, qui avait de plus en plus de mal à répondre aux demandes urgentes et complexes des départements métiers. Frustrés, ces derniers avaient alors l’habitude de construire leurs propres solutions de reporting en Excel, ce qui générait le chaos évoqué ci-dessus.

Grâce aux outils en self-service, l’accès aux précieuses ‘data’ se compte désormais en minutes plutôt qu’en jours. Les utilisateurs ‘business’ peuvent générer leurs propres rapports sans goulet d’étranglement. Parallèlement, le département IT peut consacrer ses ressources à l’enrichissement et à l’accompagnement d’une solution analytique transversale et évolutive plutôt que d’éteindre des incendies.

Ouverture et évolutivité

Comme nous l’expliquions dans notre blog précédent, les données constituent le nouvel or de la quatrième révolution industrielle en cours. De plus en plus d’entreprises en sont conscientes et certaines lancent des stratégies de valorisation et de monétisation de leur données.

De plus en plus, la valeur des données dépendra de leur enrichissement à travers le mariage de sources de données hétéroclites au sein d’un écosystème. Par exemple, des données strictement privées, alimentées par exemple par les processus de production de l’entreprise (incluant des objets connectés) seront enrichies par des open data, provenant de sources publiques. Les exemples les plus connus concernent des données géographiques, sociologiques ou météorologiques.

A cet égard, la nouvelle génération des outils BI en self-service capitalise sur la puissance du cloud et son modèle dématérialisé pour faciliter la collecte et l’intégration de données diverses au sein de ‘data lakes’. Chaque utilisateur business n’a plus uniquement accès en quelques clics à des données issues strictement de son entreprise mais à un faisceau de moyens d’analyse basé sur un environnement étendu.