Qu’est-ce que l’analytique en libre-service ?

Les dirigeants et les utilisateurs professionnels de première ligne peuvent utiliser des sources de données internes clés en temps réel pour établir des prévisions plus précises, obtenir des informations exploitables, rationaliser les workflows et fournir un meilleur service client. 

Les outils de BI en libre-service sont un élément essentiel de toute stratégie efficace en matière de données. Grâce à des données fiables, les décideurs peuvent améliorer le forecasting, définir des indicateurs clés de performance (KPI) précis et prendre des décisions critiques fondées sur les données. Les plateformes analytiques en libre-service permettent aux organisations d’accroître leur efficacité et d’améliorer la maîtrise des données à tous les niveaux.

Les plateformes analytiques en libre-service sont alimentées par un réseau de pipelines de données créés et gérés par les équipes informatiques et les ingénieurs de données. Ces pipelines alimentent les données organisationnelles en outils analytiques en libre-service qui permettent aux utilisateurs professionnels d’accéder aux données.

Les équipes chargées des données en amont de l’analytique en libre-service d’une organisation suivent des indicateurs stricts de gouvernance et d’observabilité des données pour en assurer la sécurité et la qualité.

• Les pipelines de données collectent, stockent et acheminent les données organisationnelles au sein de l’entreprise. Ils sont créés et gérés par des équipes d’ingénieurs de données.

• Les plateformes d’analytique en libre-service reçoivent les données des pipelines de données et les transmettent aux utilisateurs finaux.

Les pipelines de données sont les réseaux qui stockent et déplacent les données au sein d’une organisation. Ils comportent 3 phases clés de gestion et de traitement des données :

• Intégration des données : les données sont transférées depuis différents silos et sources de données tels que les entrepôts de données et les data lakehouses vers un seul système de données unifié.

• Transformation des données : les données sont nettoyées pour améliorer la fiabilité et mises en forme dans des ensembles de données prêts à l’emploi.

• Diffusion des données : les outils analytiques en libre-service fournissent des données digestibles aux utilisateurs non techniques. La modélisation de données en temps réel et la visualisation des données sont deux exemples courants de diffusion de données qui simplifient les données complexes pour les utilisateurs finaux.

Les plateformes de données en libre-service constituent les pipelines de données d’une organisation. Elles alimentent en données pertinentes des interfaces intuitives dotées de puissantes capacités d’analyse qui permettent d’interpréter les données clés de l’entreprise.

De nombreuses solutions analytiques, telles que Tableau, Power BI de Microsoft et IBM Cognos Analytics, proposent plusieurs de ces fonctionnalités communes : 

• Analytique augmentée : analyse des données automatisée par l’IA

• Modélisation de données : identification des relations entre les données.

• Visualisation des données : création de représentations graphiques de données.

• Surveillance des données : assurance de la qualité des données en temps réel.

L’analytique augmentée est un développement spécialisé de l’analyse par IA qui rationalise le processus de distillation d’informations à partir de grands ensembles de données. Il s’agit d’un type d’analytique avancée qui automatise l’analyse big data généralement effectuée par les data scientists et les analystes de données.

Pilotée par de puissants algorithmes de machine learning (ML) et de modèles de traitement automatique du langage naturel (NLP), l’analytique augmentée transforme des ensembles de données complexes en informations digestes et exploitables.

La modélisation de données est le processus de structuration d’une base de données relationnelle basée sur les relations entre les points de données. Elle nécessite une vue d’ensemble du contenu de la base de données pour garantir un mappage relationnel précis, ainsi que la représentation et le stockage des données. La modélisation de données est essentielle lors de l’élaboration de schémas pour les entrepôts de données et les lakehouses.

La représentation précise des données facilite la conversion des requêtes en langage naturel en langage de requête structuré (SQL) par les outils de BI lors des recherches dans une base de données.

La visualisation des données consiste à créer des représentations graphiques des données afin de rendre l’analyse ad hoc et l’exploration des données plus intuitives. Les tableaux, les graphiques et les schémas sont trois techniques de visualisation des données couramment utilisées qui révèlent les tendances et les modèles dans les ensembles de données.

La capacité à rendre des ensembles de données complexes facilement compréhensibles par les utilisateurs professionnels est l’un des principaux avantages des plateformes de business intelligence en libre-service. Le chargement des données par glisser-déposer rationalise la création de visualisations des données personnalisées en fonction des besoins. 

La surveillance des données est l’évaluation continue de la fiabilité, de l’exactitude et de la cohérence des données d’une organisation. Une surveillance rigoureuse des données permet d’effectuer un forecasting précis et de mieux détecter les tendances. La gouvernance des données, la pratique qui régit la sécurité des données, est tout aussi importante, car elle protège les données de l’entreprise contre tout accès ou modification non autorisé.

L’analytique en libre-service ouvre la voie à une prise de décision plus éclairée, à des workflows plus efficaces et à une plus grande agilité face aux fluctuations des marchés. Lorsqu’elle est correctement implémentée, l’analytique en libre-service présente les avantages suivants : 

• Meilleure prise de décision fondée sur les données : les données fournissent un contexte informatif pour prendre des décisions éclairées.

• Plus d’efficacité : tout le personnel peut accéder aux données dès qu’il en a besoin.

• Meilleure collaboration entre les équipes : les équipes peuvent travailler ensemble sur la même plateforme.

• Précision accrue : la diffusion automatisée des données évite au personnel de devoir les saisir manuellement.

• Flexibilité accrue : les organisations peuvent réagir rapidement en fonction des circonstances.

• Plus de personnalisation : les employés peuvent créer leurs propres espaces de travail de données personnalisés.

La prise de décision fondée sur les données est peut-être le cas d’utilisation le plus puissant de l’analytique en libre-service. Lorsque des données fiables sont accessibles à tous et sont fournies dans des formats visuels faciles à comprendre, les utilisateurs professionnels peuvent prendre des décisions éclairées pour des résultats optimaux. 

Les outils de BI en libre-service qui permettent de transformer les données internes sont l’un des plus grands atouts d’une organisation. Chaque décision métier à tous les niveaux peut être prise à partir d’informations pertinentes aisément accessibles.

Les outils de BI en libre-service permettent à tout le personnel de travailler sans avoir à attendre que quelqu’un fournisse les données nécessaires. Les utilisateurs professionnels peuvent créer des rapports, effectuer des analyses ad hoc, appliquer les mesures appropriées et prendre des décisions de manière autonome.

Avant l’analytique en libre-service, les équipes de données étaient chargées de préparer et de fournir les données, ce qui créait un goulot d’étranglement organisationnel, qui est maintenant éliminé. L’efficacité accrue de l’analyse des données en libre-service permet aux organisations de créer des workflows de données très évolutifs et résilients.

Avec une organisation entière sous l’égide d’une seule plateforme analytique en libre-service, des équipes diverses peuvent travailler ensemble dans le même environnement. Un espace de travail de données centralisé permet à tout le personnel de rester sur la même longueur d’onde, de s’aligner sur les priorités et d’éliminer les silos de données qui font obstacle à une collaboration efficace.

Des outils de données intuitifs permettent aux utilisateurs professionnels et aux analystes de données de prendre des décisions collaboratives et documentées permettant d’obtenir de meilleurs résultats globaux.

La livraison de données à l’échelle de l’organisation élimine la nécessité pour le personnel de saisir manuellement les données pendant le travail, ce qui augmente la précision. La diffusion automatisée des données empêche les utilisateurs professionnels de saisir par erreur des données incorrectes et de provoquer ainsi d’autres inexactitudes en aval. 

Lorsque des données de qualité sont disponibles en permanence, les dirigeants et les employés peuvent effectuer des analyses ad hoc et réagir rapidement selon les circonstances. Ils agissent et prennent des décisions en fonction des tendances et des schémas passés tout en bénéficiant de prévisions précises. Dans le même temps, les équipes peuvent s’engager librement dans des scénarios de simulation et créer des plans d’action pour de futures évolutions potentielles.

Les outils analytiques en libre-service permettent aux utilisateurs de créer des espaces de travail de données personnalisés en fonction des informations dont ils ont besoin. Les interfaces par glisser-déposer et la visualisation des données automatisée alimentent le tableau de bord de l’utilisateur avec toutes les données correspondant à son rôle, et lui évitent de se laisser distraire par des informations inutiles.

Le domaine de l’analyse de données peut être divisé en 4 catégories principales. L’ensemble est simplifié grâce à l’utilisation de l’analyse de données en libre-service. Voici les principaux types d’analyse de données :

• Analyse descriptive : que s’est-il passé auparavant ? 

• Analyse diagnostique : pourquoi ces événements ou tendances se sont-ils produits ? 

• Analyse prédictive : que va-t-il se passer maintenant ? 

• Analyse prescriptive : que doit-on faire ensuite ? 

L’analyse descriptive vise à identifier les tendances et les événements antérieurs, en répondant à la question « Que s’est-il passé ? » Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour éclairer les décisions futures. Par exemple, une grande chaîne de restaurants peut identifier les produits alimentaires les plus populaires, découvrir les tendances saisonnières ou les articles que les clients sont susceptibles d’acheter ensemble. Une plateforme analytique en libre-service intègre ces données dans des tableaux de bord visuels, pour une analyse plus intuitive des données optimisée par l’automatisation. 

L’analyse diagnostique consiste à étudier les causes et les corrélations au sein d’ensembles de données complexes, afin de répondre au « pourquoi » des événements et des tendances. Les parties prenantes peuvent examiner les événements révélés grâce à des analyses descriptives et découvrir ce qui les a provoqués. Ces informations peuvent ensuite être appliquées pour améliorer les succès passés et tirer les enseignements des erreurs commises.

L’analyse prédictive identifie les modèles du passé pour établir des hypothèses documentées sur l’avenir, en prévoyant les tendances et les résultats. Certaines plateformes analytiques en libre-service proposent une modélisation prédictive intégrée alimentée par l’IA, offrant aux chefs d’entreprise des prévisions fiables pour éclairer la prise de décisions stratégiques.

L’analyse prescriptive fournit des suggestions sur la manière dont les chefs d’entreprise doivent réagir dans une situation spécifique. Les équipes opérationnelles peuvent tenir compte de ces prescriptions lorsqu’elles élaborent des plans d’action sur la base de scénarios actuels ou théoriques.