De la BI à la data-intelligence

La Business Intelligence est devenue populaire en entreprise. Désormais elle est le plus souvent directement entre les mains des utilisateurs métier.
Avant, ils utilisaient des solutions de BI pré-conçues pour eux. On leur avait préparé le bon outil.
Désormais, ils sont directement acteurs de la mise en œuvre de ces solutions. Ils les trouvent en “self-service” (voir ici notre article sur la BI en self-service).

Ils peuvent carrément contribuer à la structuration du modèle de données.

La Business Intelligence a permis d’accélérer la diffusion des rapports qui servent à la prise de décision. Elle apporte ainsi plus de réactivité.

Elle devient donc un outil évident pour la compétitivité des entreprises.

Les limites de la BI en matière de données

Cependant, si elle donne aux utilisateurs métier un accès au pilotage des analyses de données, la BI ne doit pas pour autant laisser ces derniers intervenir dans la conception et la maintenance du modèle de données décisionnelles. 

La maîtrise des données est un sujet d’une autre ampleur que celle de la prise de décision rapide. Elle exige des connaissances toujours plus pointues et plus variées.

En cela, la BI moderne est un super outil d’évolution et d’innovation. Elle pousse à la collaboration entre les services d’une même entreprise :  les utilisateurs métier se mettent à travailler avec d’autres collaborateurs, en transversal. Les DSI se voient libérer du temps qu’ils consacrent à améliorer la réactivité de l’ensemble des outils de l’entreprise.

De la BI à la data-intelligence

La prochaine étape est donc clairement celle du passage de la BI à la data-intelligence. Celle-ci consiste à se libérer définitivement d’une vision “donnée=bras armé” pour raisonner directement “donnée=cœur de l’entreprise”.  Le cœur étant ce qui pulse, irrigue, envoie le sang partout où il faut.

Il s’agit donc d’identifier, de gérer et de valoriser les données, partout où il faut qu’elles soient … et uniquement là.

Que signifie Data Intelligence?

Selon la définition officielle, l’intelligence des données consiste à analyser diverses formes de données de manière à ce qu’elles puissent être utilisées par les entreprises pour développer leurs services ou leurs investissements. Quand on veut faire la différence entre Data Intelligence et Business Intelligence, il faut comprendre que la première englobe la seconde.

Quand la BI s’intéresse aux processus de l’activité, quand elle  organise les données, la data-intelligence, elle, se préoccupe de leur nature et de l’intérêt qu’elles représentent pour l’entreprise.

Là où la BI classique apparaît comme un outil pour rendre le business très performant sur ses bases actuelles, la data-intelligence intègre dans son raisonnement la raison d’être des données. Elle apporte du sens à la donnée.

Période de mutations majeures : données et innovation

Or, dans une période de mutations majeures, il faut à la fois pouvoir être en permanence à l’affût de nouvelles données. Les données internes, certes, doivent être exploitées au maximum et elles sont déjà très nombreuses. Mais il y a aussi les données externes (réseaux sociaux, web, internet des objets…). Tout cela va s’imbriquer de plus en plus. 

On va se retrouver dans un monde où les décisions (mises en oeuvre par les objets connectés notamment) se prendront à partir d’algorithmes.

Que feront alors les objets ? Prendront-ils bêtement les mêmes décisions que tout le monde ?
Ou sauront-ils s’adapter à de nouvelles demandes, de nouveaux contextes ? Comment aura-t-on alors conçu les modèles de données capables d’appréhender ces nouveaux contextes ?

C’est là que la data-intelligence devient un élément de compétitivité majeur. De la façon dont elle va occuper (ou pas) un rôle central dans l’entreprise, elle permettra (ou pas) de construire des processus où l’on ne se contente pas de construire des avantages concurrentiels à partir d’algorithmes qui ne font que reproduire le passé. Alors que les concurrents auront, eux, puisé leur intelligence dans des data plus ouvertes, plus lontaines.

La data-intelligence devra être capable de mener également à des innovations de rupture.

On le comprend, maintenant que la Business intelligence a réellement donné à tous les métiers le goût de la donnée, il faut que la data-intelligence leur donne désormais le goût de la philosophie de ces données, de la sagesse profonde dans l’art de s’en servir.

L’exercice-majeur pour cela, n’est-il pas d’ailleurs d’obliger à décider : “quelles données devons-nous détruire et quand ?”. Un vrai sujet de philo, en effet.

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