Analyse métier
Une prise de décision en toute confiance exige une analyse moderne des données
Introduction
Qu'est-ce que l'analyse métier ?
L'analyse métier est un ensemble de pratiques automatisées d'analyse de données, d'outils et de services qui vous aident à comprendre les évènements qui se déroulent dans votre entreprise et pourquoi. Elle permet d'améliorer la prise de décision et aide à planifier l'avenir. Le terme "analyse métier" est souvent utilisé en association avec l'aide à la décision (BI, business intelligence) et l'analyse du big data.
Quels sont les avantages des solutions d'analyse métier ?
Prendre des décisions plus rapidement et avec davantage de confiance
L'augmentation des volumes de données rend quasiment impossible un traitement rapide et précis des données métier, ainsi que l'identification des tendances, des modèles et des facteurs métier cachés. Les solutions analytiques modernes de planification permettent aux clients de réduire de 80 % le temps de traitement.
Réduire les coûts et agir plus rapidement
Combinez les données de toutes les sources pour passer plus rapidement de l'information à l'action, et automatisez vos processus de planification et d'analyse pour gagner du temps et économiser de la main-d’œuvre. Les clients utilisant des solutions d'analyse de planification ont économisé plus d'un million de dollars grâce à la rationalisation de leur processus budgétaire.
Anticiper les imprévus et réagir
L'analyse prédictive permet de prévoir et d'optimiser les résultats. Testez des scénarios avant la mise en œuvre de plans pour comprendre l'impact potentiel de vos décisions. Les solutions d'analyse métier vous offrent l'agilité nécessaire pour modifier vos plans et réagir aux changements avec facilité.
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Évolution
L'IA et l'évolution de l'analyse métier
La collecte et l'analyse de données sont fondamentales pour l'analyse métier. Dans les années 1990, des compétences en programmation informatique étaient nécessaires pour identifier les données disponibles dans une entreprise, se connecter à une multitude de sources de données, convertir les données brutes sous une forme exploitable et générer des rapports périodiques.
Au cours de la décennie suivante, des entreprises innovantes ont commencé à analyser des données métier à l'aide de langages de programmation tels que Python et R. Elles ont ainsi pu percevoir les événements qui se déroulaient au sein de leur entreprise, et parfois même en comprendre la raison. Mais ces pratiques laissaient beaucoup à désirer pour ceux qui voulaient comprendre les véritables moteurs des performances antérieures, prédire les évènements futurs et planifier l'avenir. Par ailleurs, tous ces outils n'étaient pas accessibles à la grande majorité des employés.
Au cours de la décennie passée, les programmes d'analyse métier en libre-service, l'IA et les logiciels de gestion des données cloud ont permis à quasiment tous les utilisateurs, quel que soit leur niveau de compétence, d'analyser et de visualiser les tendances en temps réel, de cerner les problèmes opérationnels et de prendre des décisions métier éclairées. L'analyse métier n'est plus le seul apanage des professionnels de l'informatique. Elle est devenue un outil courant pour les finances, la fabrication, les soins de santé, la vente, le marketing, la chaîne d'approvisionnement et les opérations, entre autres. Si vous souhaitez extraire des connaissances de vos données, l'analyse métier est incontournable.
Aujourd'hui, l'analyse métier est enseignée dans les principales écoles de commerce et occupe une place importante dans le cursus de nombreux diplômes. Les élèves des écoles de commerce apprennent à appliquer leurs compétences dans des situations du monde réel comme les opérations commerciales, dans lesquelles ils identifient des métriques clés et adoptent une approche de la résolution de problème axée sur les données.
Avec les solutions d'analyse métier, dépassez le quoi et abordez le pourquoi et le et après.
Cycle de vie de l'analyse métier
Le cycle de vie de l'analyse métier aide les entreprises à utiliser les données et la technologie de l'information pour identifier les évènements qui se sont produits, pour quelle raison ils ont eu lieu ainsi que la marche à suivre.
Analyse de planification
Tout commence par un plan. Qu'il s'agisse du plan d'entreprise, du plan financier ou de l'un de nombreux plans des différents services, l'analyse de la planification fournit un aperçu des données historiques afin de jeter un éclairage sur les plans actuels et d'optimiser pour l'avenir.De nombreuses entreprises utilisent des feuilles de calcul Microsoft Excel pour la planification, mais ce processus est chronophage et source d'erreurs.Les solutions modernes permettent de collaborer facilement pour créer des business plans et répondre rapidement aux performances métier réelles.
Analyse descriptive
Les outils d'aide à la décision en libre-service permettent à tous les utilisateurs, depuis les collaborateurs individuels jusqu'aux cadres dirigeants, d'obtenir un instantané de la performance métier. Cependant, il est essentiel de savoir que vous pouvez faire confiance à vos outils de visualisation de données et éviter d'agir suite à de fausses informations. Au fur et à mesure que la taille des jeux de données augmente, les analystes expérimentés utilisent des outils automatisés pour exécuter des requêtes SQL, nettoyer et combiner de nombreux ensembles de données. La visualisation des données permet de partager les tendances et de suivre les indicateurs clés de performance.
Analyse de diagnostic
Les techniques d'analyse de données exploratoires permettent de repérer facilement les relations dissimulées dans vos données et d'identifier les vrais moteurs métier. Découvrez ce qui s'est passé, puis déterminez exactement pourquoi cet événement s'est produit. Les solutions d'aide à la décision basées sur l'IA permettent aux utilisateurs professionnels, aux analystes métier et aux analystes des données d'appliquer facilement des algorithmes de science des données, de trouver rapidement des informations impartiales et d'améliorer les décisions métier.
Analyse prédictive
Les outils d'analyse en libre-service ont bénéficié de l'IA et de l'apprentissage automatique pour aider les utilisateurs professionnels et les analystes métier, et pas seulement les spécialistes des données, à prévoir les évènements en analysant les données historiques et en identifiant les tendances. L'analyse statistique, la programmation Python et l'exploration des données ne sont que quelques-unes des techniques d'analyse métier avancées utilisées pour prévoir des résultats.
Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive aide à gérer et à attribuer des ressources de manière plus efficace, grâce à la puissance des moteurs d'optimisation et des méthodes statistiques qui permettent de trier des millions de solutions de remplacement possibles et de recommander la meilleure décision. En réalisant à de multiples reprises le cycle de vie de l'analyse métier, vous verrez se mettre en place une innovation inédite déterminée par les données.
Pourquoi IBM pour l'analyse métier ?
Accélérer votre analyse avec l'IA
La création automatisée de modèles, le traitement automatique du langage naturel et l'informatique cognitive permettent d'utiliser les données pour prendre des décisions plus rapidement et avec plus de confiance.
Nos produits fonctionnent mieux ensemble
Nos produits d'analyse sont conçus pour fonctionner ensemble à la façon d'un groupe élargi de solutions d'analyse métier. Ils se connectent facilement à vos systèmes d'information métier.
Déployer là et quand vous en avez besoin
Nos produits sont disponibles sur site, dans le cloud, dans IBM Cloud Pak® for Data ou sous la forme d'une option hybride.
J'apprécie que chacun puisse obtenir les informations, les données et les rapports dont il a besoin.
Frances Fiorello, Responsable IT, Reporting et analyse, The University of Florida (UF)
Nous pouvons utiliser des tests automatisés pour valider rapidement les conclusions tirées de milliers de rapports complexes.
Zdenek Hanzal, Senior Analytics Architect, L'Oréal
Nous avons réussi à ramener notre processus de clôture financière de 14 à 15 jours ouvrables à seulement quatre jours.
Jeffrey Qureshy, Financial Systems Senior Manager, Jabil
Ressources
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