De la BI (business intelligence) à l'ID

BI (business intelligence)

Elles ont beau lancer de nombreux projets de BI (business intelligence), les entreprises ne sont pas aussi data-driven qu’elles le pensent.
L’une des raisons est que, poussées par la structure de base des plates-formes qu’elles utilisent, elles manquent des capacités dont elles auraient vraiment besoin pour élaborer une vraie stratégie axée sur les données.
 

L’autre raison est que, la quantité de données augmentant de façon exponentielle, l’imagination a du mal à suivre. Fascinée par les volumes de datas, la BI (business intelligence) finit par perdre précisément… son intelligence.

Les utilisateurs des outils ont tendance à tous poser les mêmes questions d’une entreprise à l’autre, au lieu de s’appuyer sur les datas pour construire des avantages concurrentiels.
 

Passer de la BI (business intelligence) à l’intelligence des données 

Pour cela, il faut déployer la technologie de BI et d’analyse la plus flexible, la plus agile et la plus innovante possible.
Il faut aussi et surtout déployer un mode de pensée qui raisonne un cran au-dessus. L’intelligence des données, on l’a déjà dit ici, est une vision de la donnée qui réfléchit à la fois sur le cycle de vie de la donnée et sur sa raison d’être, y compris en tenant compte des données dont on ne dispose pas et qu’il faut aller chercher ailleurs.
 

Une fois que l’on a mis cela en place, on peut faire basculer l’entreprise d’une manière qui la différencie vraiment des autres.  
 

 L’outillage d’une part 

Ainsi, la plate-forme de BI et d’analyse doit être aussi agile et conviviale que possible pour que tout le monde puisse mouliner les données, les analyser et en tirer des enseignements.

Et pas seulement des équipes de données.
 

Autant le rôle de celles-ci est d’accompagner ceux qui s’appuient sur les données pour orienter l’activité. Elles doivent leur éviter les pièges de la visualisation de données, par exemple. Faire en sorte que la BI (business intelligence) soit vraiment “intelligente”. 

Autant il ne doit pas être de s’instituer en “professionnels de la profession” par qui tout doit passer dès l’instant où l’on prononce le mot “data”.  Or cette tendance-là est une tendance naturelle de toute organisation. La première obsession d’un petit groupe est toujours de justifier sa propre existence.
Une équipe de données bien pensée doit d’abord lutter contre cela.
 
 

La pensée “out of the box” d’autre part 

Les idées sur lesquelles travaillent les équipes métiers pour leur BI ne sont tout simplement pas assez différentes. La plupart des entreprises ont des indicateurs de performance clés similaires. On va parler augmentation des ventes, expansion dans les marchés et territoires en croissance, amélioration de l’efficacité opérationnelle, etc.

Tout le monde cherche la même chose.
 

Les entreprises vraiment exceptionnelles sont celles qui modifient leurs KPis en fonction d’une combinaison inédite de facteurs macroéconomiques et de ce qui se passe dans leur secteur. Il faut chercher à faire les choses différemment, et même contre-intuitivement. 

  

Comment donner le pouvoir à ceux qui construisent 

Ne limitez pas l’analyse des données à vos équipes de données. Démocratisez le processus. Dans chaque équipe, dans toutes les fonctions de votre entreprise, désignez des champions pour devenir des experts dans la construction de tableaux de bord

Quelle que soit la facilité d’utilisation de votre plate-forme BI, ces concepteurs faciliteront l’accès à des informations précieuses et rendront l’interaction avec les données plus simple et plus efficace pour les utilisateurs professionnels. 

Les constructeurs comprendront beaucoup mieux les besoins et les priorités de leurs équipes particulières que les ingénieurs et les spécialistes des données. 

 Ainsi, ils sauront quelles questions poser sur les données. Ils sentiront où se trouvent les datas qui peuvent tout changer pour leurs équipes spécifiques. Ils seront beaucoup mieux placés pour identifier les angles ” out of the box ” pour faire la différence.  
 
De plus, avec des constructeurs à bord, vos équipes de données sont libres de se concentrer sur les défis les plus épineux que présentent les méga-données, en faisant ce qu’elles aiment plutôt que de traiter laborieusement les rapports pour les autres. Tout le monde y gagne. 

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