L’intelligence active, la nouvelle ère de la business intelligence

A chaque décennie, les organisations prennent le risque de se voir classées parmi les gagnants ou les perdants, selon leur capacité à embrasser la révolution technologique en cours et à concurrencer les nouveaux entrants sur leur marché.

La transformation digitale n’est pas un phénomène récent, on peut même considérer qu’elle a démarré il y a déjà 25 ans, avec la création d’Internet et le souhait des entreprises de se l’approprier pour développer ce qu’on appelait l’e-business. Toutefois, cette année, la transformation digitale passe à un tout autre niveau, en particulier avec la crise du covid-19.

Les données et l’analyse sont des éléments qui accélèrent les efforts de numérisation d’une organisation, et les technologies de BI traditionnelles ne peuvent pas offrir la vitesse de production des insights nécessaires pour la prise de décision à l’ère digitale.

Chez Qlik, nous croyons que les transformations numériques ont besoin d’une intelligence active  où des données à jour en temps réel déclenchent des mesures immédiates pour accélérer la création de valeur dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement des données.

Quels sont les fondements de l’Intelligence Active ?

Pour prendre des décisions éclairées à la vitesse du business, il faut s’appuyer sur un système analytique qui répond à 3 besoins :

  1. Agilité en temps réel : des informations et des analyses en temps réel sont nécessaires pour éclairer les décisions basées sur les données et optimiser chaque opportunité business. Cela nécessite de passer du téléchargement par lots à un pipeline d’analyse de données qui utilise l’automatisation avec les technologies de Change Data Capture (CDC).

Chez Experian, par exemple, la mise en œuvre de Qlik Data Integration a été essentielle pour s’assurer que les milliards de lignes de données en constante évolution soient capturées avec précision, pour qu’au final les rapports de crédit soient basés sur les dernières informations.

  1. Accès au contexte des données : Les données hyper contextuelles sont au cœur de toutes les activités numériques modernes : au fur et à mesure que les entreprises se digitalisent et que les frontières entre les processus métiers et la technologie s’estompent, les données sont le seul dénominateur constant. La synergie de multiples innovations technologiques numériques, telles que le traitement des flux d’événements, l’analyse de données en temps réel, l’intelligence artificielle (IA) et l’Internet des objets (IoT) nécessite des technologies qui permettent l’analyse à la fois des données en mouvement et des données stables. Les consommateurs d’analyse ont besoin d’aide pour découvrir des informations sur les relations complexes au sein de toutes ces données hyper contextuelles, qui comprennent des données opérationnelles et transactionnelles, mais aussi le contexte situationnel en temps réel.

Il serait presque impossible pour l’aéroport  international de Vancouver, par exemple, d’optimiser manuellement son choix de portes d’embarquement pour un vol en fonction des divers paramètres, du vent, de la taille des avions ou de l’endroit où la plupart des passagers entrants sont transférés. L’analyse intelligente leur permet de comprendre les relations indirectes entre les points de données distants.

  1. Prise de décision automatisée et axée sur les analyses : Dans le secteur numérique, les décisions deviennent de plus en plus connectées, plus contextuelles et plus continues. Pour améliorer la vitesse opérationnelle et l’efficacité des organisations, certaines décisions devraient être entièrement automatisées, grâce à l’application d’algorithmes d’automatisation des processus, d’IPaaS et d’apprentissage automatique. Des décisions stratégiques plus complexes devront toujours être prises par l’humain, mais elle peuvent être éclairées par des informations en temps réel et des capacités collaboratives. La puissance du système de prise de décision repose sur la combinaison de l’homme et de la technologie travaillant ensemble.

L’intelligence active, pilier de la prochaine étape de la transformation digitale

L’intelligence active devrait faire partie des réflexions stratégiques autour de la transformation digitale. Car cette transformation nécessite une relation beaucoup plus dynamique avec l’information, grâce à laquelle les données ont une valeur commerciale élevée car elles reflètent le moment actuel. Si les informations circulent en permanence dans les processus quotidiens et permettent aux utilisateurs de les capter de manière intuitive à tout moment, elles créeront une prise de conscience immédiate de tous les aspects de l’entreprise et de son marché.

Tout ceci nécessite une intelligence active – un état d’intelligence continue où la technologie et les processus prennent en charge le déclenchement d’actions immédiates à partir de données en temps réel et à jour. L’intelligence active comble le fossé entre ce qui se passe actuellement dans l’entreprise et les informations et actions disponibles. C’est pourquoi elle présente une formidable opportunité de stimuler l’innovation et d’accélérer la création de valeur pour les activités digitales.

Leave a Reply