Pourquoi passer des tableaux de bord à l'analyse métier continue ?

Assistez à n'importe quelle réunion de direction, et vous verrez des tableaux de bord s'afficher à l'écran. Des tableaux de bord sur le chiffre d'affaires. Des tableaux de bord sur la clientèle. Des tableaux de bord opérationnels.

Les entreprises s'efforcent depuis des années de faciliter l'accès aux données tout en investissant dans des outils permettant de rendre les informations claires et faciles à comprendre. Pourtant, de nombreux dirigeants sortent encore des réunions en se posant les mêmes questions : Qu'est-ce qui a changé ? Pourquoi cela s'est-il produit ? Que devons-nous faire maintenant ?

Les tableaux de bord apportent certaines réponses, mais ils ont leurs limites. Par exemple, un tableau de bord peut indiquer que la production a baissé de 7 % la semaine dernière, mais il ne permettra pas de déterminer si cette baisse est due à des problèmes d’ temps d'arrêt s des équipements, à des retards de la part des fournisseurs, à une pénurie de main-d’œuvre ou à une évolution de la demande. De plus, les tableaux de bord dépendent des personnes pour identifier les changements importants, en rechercher les causes et partager les conclusions.

Face à l'augmentation constante des volumes de données et à l'importance croissante d'informations pertinentes et fiables, l'approche des entreprises en matière d'analyse évolue. La tendance est de dépasser les visualisations « à la demande » ( tableau de bord ) pour passer à une analyse continue de ce qui se passe dans l'ensemble de l'entreprise.  

L'évolution de l'analyse de données

L'analyse de données est devenue progressivement plus accessible. La première étape majeure a été l'apparition des rapports proposant des synthèses structurées des performances de l'entreprise. Leur inconvénient est qu'ils sont statiques, périodiques, et élaborés et diffusés par des analystes.

Les tableaux de bord ont constitué une autre avancée majeure, qui a amélioré la visibilité, accéléré l'prise de décision, et permis aux équipes de suivre les performances. libre-service L'accès aux informations et une visibilité plus rapide sur les performances de l'entreprise sont certes bénéfiques, mais les tableaux de bord restent statiques.

Les outils d'analyse conversationnelle offrent encore davantage d'avantages. Les collaborateurs, quel que soit leur niveau de compétence, peuvent poser des questions en langage naturel, analyser les tendances et obtenir des réponses sans avoir à recourir au langage SQL, à des outils spécialisés ou à des analystes dédié support. Ces outils fournissent des réponses encore plus rapides aux questions métier tout en réduisant le recours aux compétences techniques.

Chaque étape de l'évolution de l'analyse a permis d'améliorer l'accessibilité. Dans le même temps, un problème récurrent persistait : comment déterminer ce qui est vraiment important dans un flux constant d'informations ?

C'est là que l'analyse métier continue prend toute sa valeur. Elle évalue les performances opérationnelles en continu, met en évidence les problèmes émergents et communique ses conclusions aux parties prenantes. Plutôt que d'obliger les utilisateurs à rechercher eux-mêmes les problèmes dans les tableaux de bord, elle permet de mettre en lumière les questions et les tendances qui méritent une attention particulière.

Le goulot d'étranglement en matière d'informations stratégiques a changé de nature

Si l'accès aux données s'est considérablement amélioré, leur analyse en continu reste toutefois difficile. Les technologies modernes de gestion des données plateformes, outils bi et les technologies cloud ont rendu les données largement accessibles. Les collaborateurs peuvent désormais accéder aux tableaux de bord, aux rapports et aux indicateurs plus rapidement et plus facilement que jamais. Aujourd'hui, le goulot d'étranglement ne réside plus dans l'accès à l'information, mais dans son analyse en continu.

Le volume considérable de données rend leur analyse difficile. Chaque année, les entreprises collectent davantage de données via Plus de sources. Parallèlement, les dirigeants posent des questions de plus en plus complexes, tandis que les équipes opérationnelles souhaitent bénéficier d’une visibilité plus approfondie sur les opérations, le comportement des clients, les performances financières et les conditions du marché.

Cela exerce une pression croissante sur les équipes d'analyse, qui sont déjà chargées de répondre à des questions ponctuelles, de valider les indicateurs, d'enquêter sur les anomalies et de créer des rapports. À mesure que la demande augmente, même les équipes d'de haute performance s ont du mal à suivre le rythme.

La surveillance n'est pas synonyme d'analyse

La plupart des entreprises assurent un suivi de leurs activités. Des tableaux de bord présentent le chiffre d'affaires, l'activité des clients, les indicateurs opérationnels, les niveaux de stock et d'innombrables indicateurs clés de performance (KPI). Des alertes sont envoyées aux équipes lorsque des seuils sont atteints ou que les performances s'écartent des fourchettes attendues.

Le suivi permet de prendre conscience d'un phénomène, ce qui est très différent de l'analyse, qui permet de le comprendre. Imaginons une entreprise de vente au détail qui constate que ses taux de conversion en ligne ont baissé de 8 % la semaine dernière. L'tableau de bord e rend cette baisse visible. L'analyse va plus loin : elle permet de déterminer si le problème provient d'une catégorie de produits, d'un changement de comportement des clients ou d'un facteur externe lié au marché. Comprendre les raisons de cette baisse est essentiel pour que l'entreprise puisse prendre les mesures qui s'imposent.

Les dirigeants d'entreprise ont besoin de détails et de contexte : ce changement était-il inhabituel par rapport aux tendances historiques ? Des produits, des canaux de distribution ou des conditions de marché spécifiques étaient-ils en cause ? Sur quoi faut-il se pencher ensuite ? Quelle est la meilleure mesure à prendre dès maintenant ?

Pour répondre à ces questions, une analyse s'impose. L'accent n'est alors plus mis sur l'identification d'un changement, mais sur la compréhension des facteurs qui le sous-tendent et sur la détermination des mesures à prendre en conséquence. Cette capacité à acquérir une telle compréhension revêt une importance croissante à mesure que les entreprises cherchent à s'appuyer davantage sur les données et l'analyse.

Pourquoi l'analyse métier continue fait-elle son apparition aujourd'hui ?

Les cycles économiques s'accélèrent d'un trimestre à l'autre. Les attentes des clients évoluent rapidement, les conditions du marché peuvent changer du jour au lendemain et les volumes de données ne cessent d'augmenter. Chaque nouvelle application, transaction, interaction avec un client et processus opérationnel génère de nouvelles données pouvant faire l'objet d'une analyse.

Les dirigeants d'entreprise s'attendent à ce que les décisions s'appuient sur des données factuelles. Cette tendance ne se limite pas au niveau de la direction, mais s'étend à l'ensemble de l'organisation. Les dirigeants et les responsables souhaitent obtenir des réponses plus rapides, des analyses plus approfondies et des conseils plus proactifs grâce à l'analyse de données.

En conséquence, les entreprises cherchent des moyens de développer leurs capacités d'analyse, et pas seulement leurs capacités de reporting. Cela nécessite des systèmes capables d'identifier les problèmes, d'examiner les changements significatifs et de partager les conclusions sans intervention manuelle et sans augmentation proportionnelle des effectifs.

La place de l'IA dans l'analyse

L'IA joue un rôle essentiel dans la réalisation d'analyses commerciales en continu. Elle permet de suivre les performances de l'entreprise, d'évaluer les évolutions au sein de vastes volumes de données, d'étudier les problèmes émergents et de synthétiser les conclusions à l'intention des parties prenantes. Par exemple, plutôt que d'attendre que quelqu'un remarque une baisse des taux de renouvellement, l'IA peut identifier cette évolution, la comparer aux tendances historiques, déterminer quels segments de clientèle ont été touchés et synthétiser les conclusions.

L'analyse métier continue et l'analyse conversationnelle sont complémentaires. L'analyse continue permet d'identifier les éléments qui méritent une attention particulière. L'analyse conversationnelle permet aux utilisateurs d'approfondir les raisons de ces changements et d'en comprendre les implications métier correspondantes. Ensemble, elles aident les organisations à passer de la simple surveillance des performances métier à leur compréhension.

La mise en œuvre d'outils d'analyse basés sur l'IA permet aux organisations de passer d'une recherche d'informations dans les tableaux de bord et les rapports à l'identification efficace des changements stratégiques importants, à la compréhension du contexte qui sous-tend ces changements et à la démocratisation des informations.

Ces outils étendent les capacités d'analyse à l'ensemble de l'entreprise tout en renforçant le rôle des analystes. En automatisant les analyses de routine, l'IA permet aux équipes d'analyse de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, telles que l'analytique avancée, la modélisation sémantique et la planification à long terme. Il en résulte un accès plus large aux informations stratégiques sans détourner les analystes de leurs priorités. 

La prochaine étape de l'analyse de données

Le domaine de l'analyse a connu une évolution spectaculaire au cours des dernières années. Les entreprises sont passées des rapports aux tableaux de bord, puis des tableaux de bord à l'analyse conversationnelle. Chaque étape a permis aux entreprises de se rapprocher des réponses dont elles ont besoin.

L'avenir de l'analyse consiste à aider les organisations à comprendre quels changements sont importants et pourquoi, ainsi que ce qui mérite leur attention dès maintenant. Plutôt que d'attendre que quelqu'un repère un problème, l'analyse métier continue met en évidence les changements significatifs au fur et à mesure qu'ils se produisent et fournit le contexte nécessaire pour agir.

À mesure que les volumes de données augmentent et que l'prise de décision e s'effectue à l'échelle de l'en temps réel, voire à un niveau proche, les entreprises recherchent davantage qu'une simple visibilité sur l'tableau de bord . Elles souhaitent disposer de systèmes capables de fournir en continu des informations stratégiques sur leur activité, dans leur contexte complet.

Actian AI Analyst associe l'analyse conversationnelle, les rapports et les analyses programmées pour aider les entreprises à analyser en continu leurs performances commerciales et à comprendre ce qui a changé, pourquoi cela s'est produit et sur quoi il convient de se concentrer ensuite.

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À propos de Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner leurs données en toute confiance, quelle que soit leur ampleur. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser leurs environnements de données complexes et accélérer la mise à disposition de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, dans le cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCL Software, rendez-vous sur actian.com.