10 tendances qui façonneront l'avenir de la business intelligence

Comme dans tous les autres secteurs, bon nombre des tendances susceptibles de façonner l'avenir de la Business Intelligence en 2024 et au-delà seront dictées par la généralisation soudaine des applications d'intelligence artificielle générative. Bon nombre, mais pas toutes.

Par exemple, la dernière tendance de notre liste concerne la nécessité de combiner la technologie BI (qui aide à identifier les tendances dans les performances métier) avec l'intelligence des processus (qui peut expliquer pourquoi elles se produisent, identifier les processus à améliorer et fournir les moyens d'y parvenir). En bref, l'intelligence des processus aide à transformer les informations BI « exploitables » en « actions concrètes ».

Cet article présente certaines des tendances BI les plus importantes qui devraient redéfinir la manière dont les entreprises exploitent leurs données pour obtenir un avantage concurrentiel.

Tendance 1 : Analyse augmentée (plus d'IA dans la BI)

D'ici 2026, l'intelligence artificielle générative devrait considérablement modifier 70 % des activités de conception et de développement des nouvelles applications web et mobiles. Les outils de Business Intelligence font partie de cette révolution. L'intégration des technologies d'IA et de machine learning sera bientôt considérée comme un enjeu incontournable pour tout outil BI moderne. Certains diront même que nous y sommes déjà.

Voici quelques-unes des applications de plus en plus répandues de l'analyse augmentée (l'utilisation des technologies d'IA pour collecter, améliorer, automatiser, analyser, partager et exploiter les données BI afin de soutenir les décisions fondées sur les données).

Préparation et traitement des données

Les entreprises disposent d'énormes volumes de données brutes qu'elles doivent trier, analyser, nettoyer, aligner, normaliser et intégrer afin de tirer le maximum de valeur de leur plateforme de BI. Les systèmes d'IA peuvent automatiser ces processus ETL (extraction, transformation et chargement), fournissant aux équipes BI des données précises, pertinentes et correctement formatées, ce qui permet d'économiser beaucoup de temps et d'efforts.

Au-delà de cela, l'intelligence artificielle peut également extraire des informations auparavant inaccessibles à partir de données non structurées (telles que des e-mails, des contrats ou des champs de texte libre), qui représenteraient pas moins de 80 % des Données commerciales, et les charger dans le modèle BI.

Analyse prédictive

Les analyses avancées sont devenues une caractéristique familière de l'IA générative. L'analyse prédictive est l'une de ces applications en matière de Business Intelligence. En utilisant des données historiques, des données BI en temps réel et un contexte métier acquis, l'IA anticipe les résultats futurs de l'entreprise pour éclairer la prise de décisions stratégiques.

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive renforce encore davantage le rôle de l'IA dans le processus décisionnel. Alors que l'analyse prédictive suggère ce qui est susceptible de se produire, l'analyse prescriptive exploite les mêmes points de données de grande envergure et le même contexte métier pour suggérer ce qu'une entreprise « devrait » faire afin d'atteindre ses objectifs stratégiques.

Informations personnalisées de BI

Les solutions de Business Intelligence optimisées par l'IA peuvent personnaliser les informations en fonction des préférences et des rôles de chaque utilisateur. En analysant le comportement des utilisateurs et leurs interactions passées avec les données, l'IA adapte les rapports pertinents, met en évidence les indicateurs clés et sélectionne les informations spécifiques à chaque utilisateur, améliorant ainsi l'expérience grâce à des informations contextuelles.

Traitement automatique du langage naturel (TALN)

La Business Intelligence démocratise les données commerciales, en fournissant des informations à un plus grand nombre d'employés au sein d'une entreprise. Le traitement automatique du langage naturel (TALN) va encore plus loin et permet à des personnes sans compétences techniques de découvrir des données de manière indépendante. Le TALN est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, traiter et générer du langage humain.

Dans l'environnement BI, le TALN offre une expérience plus conviviale, permettant aux utilisateurs d'effectuer des analyses de données détaillées en interrogeant les plateformes de Business Intelligence dans leur langage courant. Dans cette expérience de « BI conversationnelle », l'interface TALN interprète la requête, effectue l'analyse et renvoie les réponses. En supprimant la nécessité de disposer de connaissances techniques pour interroger une base de données BI, le TALN offre un moyen simple de découvrir des informations.

Tendance n° 2 : Business Intelligence en libre-service

La dépendance vis-à-vis des équipes informatiques, des analystes métier ou d'autres techniciens peut constituer un goulot d'étranglement dans les processus de Business Intelligence, ralentissant ainsi la transmission des informations aux décideurs. C'est probablement la raison pour laquelle les options de BI en libre-service sont de plus en plus populaires (le marché mondial de la BI en libre-service devrait passer de 5,71 milliards de dollars en 2023 à 20,22 milliards de dollars d'ici 2030).

Un outil de BI en libre-service permet à chaque utilisateur professionnel, quel que soit son domaine d'activité ou son niveau de compétence, de devenir un data scientist citoyen. Chacun peut accéder aux informations issues des données commerciales, les analyser et les exploiter de manière indépendante, ou en dépendant beaucoup moins des spécialistes de l'informatique ou de la BI.

Les solutions de BI en libre-service offrent généralement des interfaces conviviales qui permettent à l'utilisateur de naviguer facilement dans les données commerciales, de visualiser les données grâce à des fonctionnalités intuitives de glisser-déposer et de configurer des rapports ou des alertes sur mesure. L'approche en libre-service améliore les capacités de découverte des données d'une entreprise, favorise leur maîtrise et démocratise leur analyse, permettant ainsi à toute partie prenante autorisée de tirer des informations précieuses.

Tendance 3 : Analyse intégrée

L'intégration de composants BI tels que des visualisations ou des rapports dans le flux de travail et les applications standard des utilisateurs, plutôt que l'utilisation d'une plateforme distincte, est l'une des tendances émergentes de la Business Intelligence. Le marché de l'analyse embarquée est estimé à 68,88 milliards de dollars en 2024, mais d'ici 2029, il devrait atteindre 132,03 milliards de dollars. Les avantages de cette approche incluent :

• Facilité d'adoption : avec l'analyse intégrée, les éléments BI sont fournis dans des applications et des environnements de travail familiers, ce qui permet d'intégrer la BI dans les flux de travail existants plutôt que de créer de nouveaux flux de travail pour l'intégrer.
• Productivité/rapidité de rentabilisation : la possibilité de générer des informations BI à partir d'applications familières réduit la courbe d'apprentissage, améliore la compréhension et les performances, et raccourcit le délai de rentabilisation.
• Promotion de la collaboration : l'analyse intégrée aux applications métier de base permet de mettre la BI à la disposition de toutes les parties prenantes et de partager de manière transparente les informations et les discussions basées sur les données.

Tendance n° 4 : Sécurité et gouvernance des données

Pour fournir des informations exploitables, les logiciels de BI doivent traiter d'énormes volumes de données commerciales. À mesure que la BI se démocratise grâce au libre-service et qu'elle est déployée dans plusieurs domaines cloud, les risques d'accès non autorisé, d'utilisation abusive et de manque de confiance dans les données augmentent. Le maintien de la sécurité, de la qualité et de l'intégrité de ces données est donc essentiel aux stratégies de Business Intelligence, tant du point de vue de l'optimisation des résultats de la BI que de la conformité des données à des réglementations telles que la loi CCPA ou le RGPD. À l'avenir, cela pourrait également inclure des lois découlant du projet de « Déclaration des droits de l'IA ».

La gouvernance des données comprend, par exemple, la définition de politiques claires en matière de propriété et d'utilisation des données, la mise en œuvre de technologies de chiffrement et le déploiement de contrôles d'accès basés sur les rôles. Plus récemment, la gouvernance des données s'est également étendue à la surveillance et au contrôle de l'utilisation des données BI par l'IA. Il est essentiel pour les entreprises qui exploitent l'IA de comprendre les raisons qui sous-tendent l'analyse prédictive et d'actualiser de manière dynamique le contexte métier sur lequel reposent les prévisions de l'IA.

Comme l'indique Gartner, « un programme complet de gestion de la confiance, des risques et de la sécurité des modèles d'IA (TRiSM) vous aide à intégrer dès le départ la gouvernance indispensable et à garantir de manière proactive la conformité, l'équité et la fiabilité des systèmes d'IA, ainsi que la protection de la confidentialité des données ».

Plus l'accent sera mis sur la création de valeur grâce à l'analyse métier optimisée par l'IA, plus la gouvernance et la sécurité des données deviendront importantes. À titre indicatif, la taille du marché de la gouvernance des données est estimée à 3,27 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 8,03 milliards de dollars en 2029.

Tendance 5 : gestion de la qualité des données

Une solution BI dépend entièrement de la qualité des données dont elle dispose pour fournir des informations précises permettant de prendre des décisions éclairées. Par conséquent, la gestion de la qualité des données est un élément de plus en plus important des déploiements de Business Intelligence. En effet, le marché des outils de qualité des données devrait passer de 3,23 milliards de dollars en 2023 à 8,49 milliards de dollars en 2030.

Les outils de Business Intelligence alimentés par des données de mauvaise qualité peuvent transformer un avantage concurrentiel potentiel en véritable désastre commercial, car :

• Les investissements financiers dans les solutions BI sont gaspillés
• Les données de mauvaise qualité génèrent des analyses erronées qui alimentent de mauvaises décisions et compromettent les stratégies d'entreprise
• L'entraînement des applications d'IA générative à partir de données de mauvaise qualité nuit à leur efficacité et à leur capacité à prendre des décisions intelligentes

Les solutions de gestion des données permettent de nettoyer, normaliser, vérifier et aligner les ensembles de données, ainsi que de valider la provenance des informations. Elles contribuent à garantir que les données utilisées dans les décisions basées sur les données constituent une base solide pour les stratégies métier.

Tendance 6 : BI collaborative

Les plateformes de Business Intelligence collaborative combinent des outils de BI avec des technologies de collaboration courantes (Power BI avec Microsoft Teams en est un exemple parmi tant d'autres) afin de faciliter le partage des informations et la collaboration stratégique entre les différentes fonctions de l'entreprise. Les plateformes de BI collaboratives permettent à différentes équipes de travailler simultanément sur l'analyse des données, en intégrant souvent des fils de discussion dans les rapports de BI afin de favoriser la résolution mutuelle des problèmes, les collaborations basées sur les données et la compréhension commune.

À lire : Le connecteur Celonis pour Power BI optimise la plateforme de reporting métier de Microsoft grâce à l'intelligence des processus

Tendance 7 : intelligence décisionnelle

L'intelligence décisionnelle (DI) est définie par Gartner comme «  une discipline pratique qui améliore la prise de décision en comprenant et en concevant explicitement comment les décisions sont prises et comment les résultats sont évalués, gérés et améliorés grâce au feedback  ». En tant que tendance émergente dans le domaine de la Business Intelligence, elle se concentre sur l'utilisation de l'IA pour améliorer, accélérer et même automatiser les décisions issues des données BI.

Les logiciels d'intelligence décisionnelle utilisent des algorithmes de machine learning (ML) pour traiter le big data d'une entreprise et créent une couche sémantique de règles et de contextes métier afin d'étayer l'analyse prédictive qui produit des informations prospectives permettant d'améliorer les capacités décisionnelles. Selon certains rapports, le marché mondial de l'intelligence décisionnelle devrait passer de 13,3 milliards de dollars en 2024 à 50,1 milliards de dollars en 2030.

Tendance n° 8 : Business Intelligence mobile

En 2023, on estimait que près de 96 % de la population mondiale connectée à Internet utilisait un appareil mobile pour se connecter. Compte tenu de l'omniprésence des téléphones portables et de la croissance du BYOD (bring your own device, ou « apportez votre propre appareil ») sur le lieu de travail, il n'est guère surprenant que les solutions BI optimisées pour les appareils mobiles soient appelées à se généraliser. Une étude prévoit par exemple qu'entre 2021 et 2026, le marché de la Business Intelligence mobile affichera un TCAC (taux de croissance annuel composé) de 22,43 %.

La BI mobile offre aux dirigeants d'entreprise la possibilité d'accéder à des informations en temps réel pour prendre des décisions basées sur les données, où qu'ils se trouvent et à tout moment. La croissance des ensembles de données BI dans le cloud et l'accélération des débits Internet mobiles ont fait de la Business Intelligence interactive et optimisée pour les appareils mobiles une réalité attrayante.

Tendance n° 9 : Data storytelling

« D'ici 2025, les data stories seront le moyen le plus répandu de consommer des analyses, et 75 % d'entre elles seront générées automatiquement à l'aide de techniques d'analyse augmentée. »

Cette prédiction de Gartner illustre l'importance croissante du data storytelling comme moyen de fournir des informations de Business Intelligence percutantes, importance soulignée par le fait que la plupart des grandes plateformes BI incluent désormais des extensions de data storytelling. Le data storytelling est une variante des rapports de BI qui introduit à la fois une structure narrative et un récit réel dans les visualisations BI afin de mettre en évidence les informations importantes, d'expliquer ce qui se passe et pourquoi.

Elle introduit un récit cohérent qui relie les visualisations afin d'aider le public cible, plutôt que de le laisser déduire des informations ou des causalités spécifiques. Cela est particulièrement utile lorsque les données sont partagées entre plusieurs équipes aux compétences variées, qui pourraient autrement passer à côté de la signification des tendances communiquées.