6 défis de la Business Intelligence en 2022

L'importance des solutions BI devient indiscutable. Les statistiques montrent que 26% de toutes les entreprises ont déjà adopté la BI et environ 33% l'auront mise en œuvre d'ici 2023. Cependant, malgré la croissance rapide de la tendance, la route pour tirer parti de sa valeur n'est pas semée de pétales de rose. Un grand nombre de défis liés à l'informatique décisionnelle découlent des limites d'un système, d'exigences commerciales complexes, de facteurs humains, etc.

Une expertise approfondie dans la mise en œuvre de solutions de BI dans divers secteurs et niveaux d'activité nous permet d'expliquer les problèmes d'intelligence d'affaires et de fournir des conseils révolutionnaires pour les résoudre.

Entrer dans l'ère de l'action s'accompagne de certains défis en matière de BI

L'informatique décisionnelle n'est plus réservée aux gros bonnets. Les entreprises de toutes tailles peuvent désormais transformer des données disparates en un plan d'action. Cependant, l'analyse de données orientée vers l'action repose sur plusieurs précurseurs, chacun constituant un défi potentiel pour les premiers utilisateurs de BI.

1. Intégration de données provenant de différents systèmes sources

La BI n'a de sens que lorsqu'elle peut rassembler et analyser des données provenant de plusieurs sources pour présenter à l'utilisateur final une base solide d'informations. Sinon, à quoi ça sert ? Cependant, les nombreuses sources de données auxquelles les logiciels de BI doivent se connecter - d'une pléthore de bases de données et d'applications professionnelles aux systèmes de Big Data - augmentent le risque de raconter la mauvaise histoire.

Dès le départ, cela peut ne pas sembler être un problème tant que les processus ETL intégrés permettent aux plates-formes de BI prêtes à l'emploi de se connecter directement à diverses sources de données et de transformer les données pour leur propre usage. Aussi rapide et attrayant que cela puisse paraître, l'ETL intégré n'est pas omnivore. Bien que certains connecteurs spécialisés soient constamment finalisés pour de nouveaux systèmes sources, une organisation de taille moyenne à grande sera à un moment donné confrontée à des problèmes de mise à l'échelle, de performances et de maintenance si elle utilise exclusivement les flux de données Power BI comme outil ETL et stockage DWH.

Premièrement, travailler avec des données brutes et non structurées augmente la complexité et le nombre d'ensembles de données, ce qui rend la création de rapports plus chronophage. Si le rapport intègre des données provenant de différentes sources, la même logique ne peut pas être facilement appliquée à un autre ensemble de données. Deuxièmement, avec plusieurs versions de la vérité dans différents ensembles de données, les risques de divergences dans le système de rapport sont élevés. Troisièmement, si vos données comptent des millions de lignes, l'ETL intégré ne pourra pas les gérer, ce qui ralentira la réactivité des rapports.

La solution la plus rationnelle dans cette situation semble être la mise en place d'un référentiel unique, où les données seraient pré-agrégées et stockées de manière structurée - un entrepôt de données. L'élimination de la confusion dans vos données contribue à la création d'une version unique de la vérité. Parmi les autres avantages significatifs apportés par les référentiels centraux, il y a la possibilité d'analyser les données historiques et de préparer plus rapidement les rapports. La technologie d'entrepôt de données permet de traiter un nombre toujours croissant de sources de données sans vous faire dépenser plus pour la maintenance de votre outil de BI.

2. Problèmes de qualité des données

La qualité des données est l'un des principaux défis de l'informatique décisionnelle et des pierres d'achoppement pour atteindre les objectifs de la BI, à savoir prendre les bonnes décisions valables. Les erreurs humaines, les données dupliquées et invalides et les formats de données incohérents ne vous permettent pas d'acquérir des informations utiles et peuvent provoquer des actions erronées en plus.

Une bonne stratégie de gestion des données aide à résoudre les problèmes de qualité des données. Pour résumer, il traite des données collectées ou générées par l'entreprise pour assurer une meilleure prise de décision.

L'architecture des données est un composant crucial de la gestion des données qui joue un rôle essentiel dans la fourniture d'informations de haute qualité. Disons qu'une entreprise a plusieurs canaux de vente, c'est une bonne idée de fusionner toutes les informations générées par eux au niveau de l'entrepôt de données, à partir desquelles elles peuvent être ensuite distribuées à différents rapports, après avoir passé certains algorithmes de dédouanement définis par les règles métier.

La modélisation des données est une autre chose que vous ne pouvez pas négliger lorsque vous essayez de rendre vos données éligibles pour l'analyse. Par exemple, un visiteur de votre site Web, un participant à une enquête que vous avez menée et votre client peuvent être une seule personne. Cependant, vous pouvez les avoir présentés dans différents rôles dans différents systèmes, même s'il s'agit de la même entité. C'est pourquoi, pour éviter la redondance des données, il convient de décider à quel système (CRM, ERP, etc.) attribuer cette entité.

La stratégie de gestion des données est en grande partie une activité administrative. Dans le même temps, la partie technique de la construction d'une architecture de solution appropriée et bien pensée ne doit pas être négligée. Le travail sur la stratégie doit commencer par un schéma de tous les flux de données de l'entreprise. Déterminez les systèmes sources dont vous disposez, où les données sont générées et consommées, les entités dont vous disposez et où elles sont stockées, puis décidez comment les mettre en œuvre techniquement.

— Alex Obolensky, responsable de l'unité BI chez *instinctools

3. Manque de talents en matière de données

La pénurie de compétences fait partie des problèmes courants de veille stratégique qui entravent les efforts d'analyse des données. En 2020, les États-Unis ont fait face à une pénurie de talents en science des données - les entreprises n'ont pas réussi à pourvoir environ 250 000 postes. L'enquête 2022 sur l'embauche de techniciens a également défini la science des données comme une compétence pour laquelle la demande dépasse de loin l'offre.

Elle est exacerbée par la crise imminente des talents sur l'ensemble du marché de l'embauche, l'évolution démographique et la «grande démission», aggravée par ce qui pourrait être une autre récession. Sans compétences dédiées, les entreprises ne parviennent pas à utiliser efficacement les analyses BI, à mettre en place des entrepôts de données pour les informations de base ou à établir le niveau requis de littératie des données en général.

Pour faire face à la pénurie de talents, les entreprises ont tendance à tirer parti de l'expertise externalisée. Une équipe BI dédiée remplace toute une suite d'experts en données internes et aide les entreprises à valider leurs initiatives de données rapidement et sans tracas d'embauche.

4. Mauvaise visualisation des données

La qualité de vos processus de données et d'analyse a tendance à voler toute la gloire. Cependant, la conception de vos tableaux de bord BI est tout aussi importante pour communiquer des données complexes aux décideurs et transformer les informations critiques en action.

Si les données ne sont pas présentées et argumentées de manière convaincante, elles sont ignorées ou éclipsées par l'opinion. La valeur d'avoir un argument et de créer un élément d'histoire ne doit jamais être sous-estimée.

— Dan Sommer, directeur principal de l'intelligence de marché chez Qlik

Le manque d'interactivité, l'incapacité à extraire des données en temps quasi réel, des modèles rigides et même le mauvais choix de couleur peuvent entraîner des problèmes potentiels lors de la mise en œuvre du tableau de bord. Pour mettre l'accent sur les valeurs de données appropriées, les entreprises doivent utiliser des tableaux de bord hautement personnalisables avec de larges capacités de personnalisation pour répondre aux besoins uniques de l'organisation.

Le bon choix de type de tableau de bord peut également mettre en forme votre gestion BI. Les tableaux de bord analytiques fournissent un aperçu complet des données cruciales, tandis que les tableaux de bord opérationnels incluent des mises à jour en temps réel pertinentes pour un service spécifique. Le type stratégique fournit un aperçu des KPI essentiels aux dirigeants.

5. Choisir le bon logiciel

Choisir le bon outil de BI représente la moitié de la bataille lorsqu'il s'agit de relever les défis de mise en œuvre de l'informatique décisionnelle. Selon TrustRadius, Tableau, Qlik Sense et Microsoft Power BI sont les principales plateformes de business intelligence avec les plus grandes parts de marché. Mais lequel clique avec vos besoins uniques ? Abordons la principale différence entre les trois.

Comme vous le voyez dans le tableau, choisir entre ces trois outils revient à choisir entre Audi, BMW et Mercedes, à peu près la même qualité dans un extérieur légèrement différent.

Cependant, dans le cas d'une adoption à grande échelle, même des différences subtiles commencent à jouer un rôle. Le type de licence, les rôles et les autorisations, l'attribution des remises et d'autres facteurs doivent être pris en compte pour optimiser votre expérience BI.

De plus, les solutions commerciales génériques ne suffisent pas toujours à vos besoins de visualisation. Par exemple, les startups B2C sont mieux loties avec des solutions de BI open source en raison des besoins analytiques élevés et de l'absence de contraintes de licence. Dans certains cas, les entreprises optent pour un outil de BI personnalisé pour la conception de marque.

6. Faibles niveaux d'adoption de la BI parmi les employés

Après tout l'argent, le temps et les efforts que vous avez investis dans votre logiciel d'analyse, il se peut qu'il ne fonctionne toujours pas car les utilisateurs ne l'accepteront pas. Les faibles niveaux d'adoption au sein des organisations restent l'un des principaux problèmes de BI. Si vous souhaitez qu'un outil de BI fraîchement déployé ne soit pas utilisé uniquement par des analystes ou des spécialistes des données, assurez-vous qu'il est convivial et non intimidant.

En outre, les employés manifestent fréquemment une résistance justifiable — de leur point de vue — aux nouveaux logiciels. Une telle aversion pour la BI est tout à fait compréhensible car les personnes dont la tâche principale a été de rassembler manuellement les analyses de l'entreprise craignent que l'automatisation des rapports ne les mette au chômage. C'est pourquoi ils doivent être convaincus du contraire. Les employés qui peuvent relever les défis et les opportunités de l'intelligence d'affaires deviendront des atouts plus précieux pour l'entreprise car ils n'auront plus à perdre des tonnes de temps à faire des calculs ou à s'inquiéter du risque de faire une erreur. Au lieu de cela, ils analyseront les informations de haut en bas et communiqueront le résultat de cette analyse à leurs managers.

L'art subtil de traiter les problèmes managériaux liés à la mise en œuvre de la BI et aux pratiques de transformation de l'état d'esprit nécessite encore plus de précision lorsqu'il s'agit d'Excel. La fidélité des gens à cet outil ne doit pas être ignorée. Les chiffres ont tendance à parler plus fort que les mots. Utilisez-les pour montrer à vos employés à quel point un outil de BI peut être bénéfique en termes de gain de temps. Par exemple, il faut un ou deux jours aux contrôleurs financiers pour traiter les demandes ponctuelles, trois à cinq jours pour préparer les réunions mensuelles et environ trois semaines pour résumer les résultats de l'année. Avec le système BI, tous les rapports sont effectués automatiquement, en un clic.

L'objectif principal est de montrer à une personne comment utiliser le tableau de bord pour répondre à ses questions et explorer les données disponibles rapidement et efficacement. Les tendances sont beaucoup plus faciles à repérer lorsque les données sont correctement visualisées plutôt que dispersées sur des feuilles de calcul.

Oui, nous savons qu'Excel ne concerne pas seulement les tableaux, et vous pouvez également y créer des graphiques, mais vous ne pourrez pas interagir avec eux sur place. Dans un tableau de bord, vous pouvez cliquer sur un seul segment et voir immédiatement les informations dont vous avez besoin, tandis que dans Excel, il vous faudra plus de temps pour faire la même chose.

Alex Obolensky, responsable de l'unité BI chez *instinctools

La formation du personnel est un moyen efficace de relever les défis de la mise en œuvre de l'intelligence d'affaires et un élément essentiel d'une bonne gestion du changement conçue pour apaiser les difficultés des utilisateurs. C'est pourquoi les utilisateurs ne doivent pas être laissés pour compte après le déploiement du système. Trouvez des partenaires de mise en œuvre de la BI qui prépareront la documentation sur les nouveaux processus et organiseront une formation de grande envergure visant non seulement à apprendre à travailler avec le logiciel, mais également à accroître les connaissances techniques générales.

Naviguer sur la voie de l'intelligence d'affaires

Le taux d'échec des projets de science des données est de 87 %. Cela atteste du fait qu'une architecture solide d'analyse et de visualisation des données ne peut pas être élaborée sur une intuition, à moins que vous ne vouliez vous retrouver avec des informations sporadiques et incomplètes. La sensibilisation, la planification et l'expertise vous aideront à éviter la plupart des problèmes de BI. Ci-dessous, nous aborderons les trois piliers d'une stratégie d'intelligence d'affaires réussie.

Définissez le problème que vous souhaitez résoudre

Le domaine d'application de l'informatique décisionnelle est immense et couvre pratiquement toutes les opérations commerciales. Par conséquent, vous devez commencer petit en identifiant la portée de l'analyse et en la liant à des métriques et des rapports corrélés. Les rapports, à leur tour, doivent s'articuler autour d'une sélection spécifique d'indicateurs de performance clés, internes ou externes, pour mesurer et analyser les données d'une organisation et les améliorer. Un partenaire conseil en BI peut vous conseiller sur les métriques pertinentes et valider votre périmètre d'analyse.

Transformer l'état d'esprit de l'organisation avec une bonne gestion du changement

Au fur et à mesure que les utilisateurs passent d'outils fragmentés à un système de BI intégré, vous devez disposer des méthodes de transformation appropriées pour éliminer l'inertie et favoriser l'acceptation du système. Établissez des flux de communication stables et transparents, rassemblez des dirigeants de différentes lignes et organisez des ateliers et des formations pour cultiver des flux de données collaboratifs et un partage transparent des connaissances pour des informations commerciales précises.

Choisissez un partenaire conseil fiable

Un entrepôt de données unifié unique et une stratégie de données cohérente jettent les bases d'une analyse de données rapide et précise. Sans ces précurseurs, vos informations seront isolées dans des silos de données, verrouillées au sein des départements en tant qu'opportunités manquées. Pour éviter les défaillances de données, sécurisez une équipe de consultants en BI expérimentée pour établir une infrastructure de données robuste, gérer la gouvernance des données et connecter votre entrepôt de données avec le bon outil de BI.

Frappez la saleté avec l'intelligence d'affaires

La prise de décision basée sur les données n'est plus une option ; c'est un mandat pour la longévité et la compétitivité des entreprises. L'intelligence d'affaires est ce qui nourrit une approche alimentée par les données et permet aux entreprises de transformer leurs données en action.

La vigilance basée sur la BI est le résultat collectif d'une bonne stratégie de données, d'une architecture informatique unifiée et d'une cadence d'adoption cohérente. S'il manque ne serait-ce qu'une pièce à votre puzzle BI, votre entreprise sera myope en matière de données et ne prendra pas la bonne décision. Faire appel au soutien de professionnels des données et de la BI vous aidera à assembler votre puzzle et à surmonter les défis courants de l'informatique décisionnelle.

L'article a été initialement publié ici.