Tendances BI à surveiller en 2022

L'intelligence d'affaires est une fine combinaison d'analyse, de visualisation de données, d'outils de données, d'exploration de données et de certaines des meilleures pratiques qui aident les organisations à prendre des décisions basées sur les données. Les tendances de l'informatique décisionnelle aident les entreprises modernes à obtenir une vue complète des données lorsque l'objectif est de conduire le changement, d'éliminer les goulots d'étranglement et de s'adapter au changement de l'offre.

Le problème avec les solutions de BI modernes, c'est qu'elles offrent une analyse flexible en libre-service et des données gouvernées tout en donnant aux utilisateurs professionnels des informations approfondies. Bien plus que quelque chose de spécifique, l'intelligence d'affaires est un terme qui couvre les méthodes de collecte, de stockage et d'analyse des données des opérations commerciales.

Les outils d'informatique décisionnelle aident à rationaliser les processus et les flux de travail nécessaires pour créer une vue commerciale complète permettant de prendre des décisions exploitables. Depuis un certain temps, l'intelligence d'affaires a également su évoluer dans le sens où elle améliore les performances.

Importance de l'intelligence d'affaires

Les tendances de l'intelligence d'affaires peuvent permettre aux organisations de prendre de meilleures décisions en affichant les données présentes et passées qui viennent dans le contexte de l'entreprise. Les analystes de données peuvent utiliser la BI pour offrir des performances et des normes concurrentes afin qu'une organisation puisse fonctionner de manière fluide et efficace.

Les analystes commerciaux peuvent voir efficacement les tendances du marché pour augmenter les ventes et les revenus d'une entreprise. Lorsqu'elles sont utilisées efficacement, les données peuvent également aider à se conformer à l'embauche. Certaines des façons dont l'intelligence d'affaires aide les entreprises à prendre des décisions intelligentes sont mentionnées ci-dessous.

• Trouver des moyens d'augmenter les profits
• Comparez les données avec les concurrents
• Étudier le comportement des clients
• Suivre les performances
• Prévoir le succès
• Rationalisez les opérations
• Étudier les tendances du marché
• Trouver des problèmes

Fonctionnement de l'intelligence économique

Les entreprises ont de multiples objectifs et questions et pour y répondre, il est important de suivre les performances pour atteindre ces objectifs. La collecte de données importantes, leur analyse et la recherche d'actions à entreprendre sont importantes pour atteindre les objectifs.

En ce qui concerne l'aspect technique des choses, les données peuvent être collectées à partir des activités commerciales. Il peut également être traité et stocké dans un entrepôt de données. Une fois stocké, les utilisateurs peuvent également y accéder et lancer une analyse pour répondre aux questions commerciales.

Dans le passé, les outils de business intelligence reposaient sur des modèles traditionnels. Une méthode de haut en bas a été suivie où l'intelligence d'affaires a été extraite par les organisations et la plupart des questions ont reçu des réponses avec des rapports statiques.

Au cas où quelqu'un aurait une question à propos d'un rapport reçu, la demande habituelle était d'aller au bas de la file d'attente et de recommencer le processus. En conséquence, de nombreux cycles de rapports frustrants ont suivi et il est devenu difficile de prendre des décisions.

Les méthodes traditionnelles de veille économique sont encore très courantes pour les rapports réguliers et les réponses aux questions. Cependant, les tendances modernes de l'intelligence d'affaires sont également assez interactives et accessibles. Avec l'analyse de données augmentée et les nouvelles tendances de la BI, le processus est devenu très simple.

Les services informatiques sont toujours importants pour la gestion des données et de nombreux utilisateurs peuvent personnaliser les tableaux de bord tout en créant des rapports à court terme. En suivant les tendances BI, les utilisateurs peuvent être habilités à utiliser les données et obtenir des réponses aux questions importantes.

Nouvelles tendances à surveiller en 2022

1. Application SaaS et infonuagique

La pandémie a mis de nombreuses entreprises dans une situation d'urgence alors qu'elles tentent de donner un sens à l'ensemble de la situation. De nombreuses organisations ont eu du mal à gérer des solutions sur site et, par conséquent, une solution évidente consistait à rechercher les tendances de l'informatique décisionnelle .

Pour s'assurer que la business intelligence n'est pas compromise, les organisations ont commencé à migrer vers la BI basée sur le cloud, que ce soit sur une solution privée, publique ou SaaS. De nombreuses entreprises ont réaligné leurs budgets globaux après la pandémie afin de disposer de suffisamment d'espace pour adopter l'infrastructure cloud dans le cadre de la transition vers la main-d'œuvre distante.

Les entreprises du monde entier pensent que l'analyse est une capacité essentielle et les entreprises ne doivent pas hésiter à adopter des solutions de données. C'est pourquoi il est devenu important pour les organisations d'adopter des applications SaaS et cloud.

2. Analyse en nuage

Le déplacement des données vers le cloud a permis à de nombreuses entreprises d'obtenir un meilleur accès aux données pour collaborer et être productif au milieu d'une main-d'œuvre distribuée. Pour tirer des informations exploitables et opportunes des données, les organisations utilisent la puissance de l'analyse cloud.

L'intelligence d'affaires consiste à améliorer l'efficacité de l'entreprise. Sur la base du budget, du matériel, de la sécurité et de la conformité, et de nombreux autres facteurs, l'analyse commerciale peut être déployée sur des clouds privés, publics, hybrides, multicommunautaires et des microservices. Cela conduit à rendre l'adoption de l'analyse cloud très facile.

L'intelligence cloud consiste à déployer des outils intelligents sur l'infrastructure cloud afin de faciliter l'accès aux réseaux virtuels, y compris Internet. Il s'agit d'offrir aux entreprises des données d'intelligence d'affaires pertinentes, notamment des indicateurs de performance clés, des tableaux de bord de BI et d'autres types d'analyses d'entreprise.

3. Gestion et analyse unifiées des données

La simple combinaison de la pile de BI a changé le scénario des applications de reporting en une plate-forme moderne de BI et d'analyse. Certains nouveaux ajouts ont lieu dans la phase de préparation des données, l'intégration, la préparation, la gestion et même les informations devenant une partie importante du flux de travail BI.

Les capacités de ML et d'IA ainsi qu'une combinaison dans la pile de BI continuent de redéfinir la BI et l'analyse en libre-service de manière détaillée. L'automatisation démocratise et simplifie également l'informatique décisionnelle et l'analyse pour tous.

4. Traitement du langage naturel

L'automatisation permet également l'action et le traitement du langage naturel. À mesure que les capacités du NLP augmentent, de plus en plus de fournisseurs tentent de rendre les plates-formes accessibles aux utilisateurs. De nombreux employés utilisent les données pour prendre des décisions éclairées.

Un obstacle courant à l'utilisation des données est que de nombreuses personnes n'ont pas de formation en statistiques et en informatique. De nombreux employés ne savent pas coder, et de plus, ils n'ont même pas la formation adéquate pour interpréter les données et poser des questions qui mènent à des idées.

L'analyse augmentée réduit les obstacles car elle guide les utilisateurs professionnels avec une capacité sans code, y compris certaines fonctionnalités NLP qui permettent des requêtes de données en langage naturel. L'adoption de l'IA devrait s'accélérer au cours de l'année à venir.

Plusieurs entreprises sont à la traîne dans leurs capacités telles que l'analyse de données augmentée , l'interrogation en langage naturel et le traitement du langage naturel. On s'attend à ce que la plupart des organisations s'appuient sur l'IA pour améliorer la qualité et la découverte des données, car elles attendent avec impatience de faire confiance aux données et aux informations issues de leur analyse.

5. Analyse augmentée

L'adoption rapide d'applications et de technologies a réussi à créer de nombreux points de consommation pour l'analyse de données augmentée . Offrir un contexte détaillé est en train de devenir une fonctionnalité importante pour les fournisseurs de business intelligence.

Pour résoudre ce problème, il existe une large gamme de plates-formes d'analyse qui incluent des capacités d'IA et de ML à différents points du flux de travail de l'entreprise pour de meilleures informations. Les progrès des capacités NLQ dans les conversations immersives stimulent également l'adoption de la BI par de nombreux utilisateurs professionnels.

Les nouvelles avancées ouvrent également de nombreuses possibilités dans les domaines de l'analyse basée sur les résultats de recherche. L'intelligence décisionnelle a également commencé à gagner en popularité dans l'environnement des affaires. Ce sont des catalyseurs qui complètent les décisions prises par les êtres humains.

Les informations automatisées sont un catalyseur efficace, car elles surmontent les visualisations avec des informations importantes sous la forme de récits qui donnent plus de pouvoir pour prendre de meilleures décisions. Avec la mise en œuvre de modèles ML d'auto-apprentissage et d'apprentissage en profondeur, les flux de travail BI rendent l'intelligence artificielle intelligente et évolutive.

6. Analyse commerciale unifiée

L'adoption d'applications d'entreprise dans plusieurs entreprises a conduit de nombreuses plateformes à devenir centrées sur les données à mesure qu'elles se développent en intégrations d'applications d'entreprise stables. Cela crée également plus d'opportunités pour les intégrations de données.

Grâce aux intégrations d'applications natives et aux progrès des modèles de données spécifiques à un domaine, il est devenu facile pour de nombreuses entreprises d'obtenir des informations rapides sans se soucier de la création de rapports et de tableaux de bord. Ces modèles commerciaux peuvent être formés pour répondre à des besoins commerciaux fixes.

Une analyse approfondie à partir d'ensembles de données devient désormais simple et rapide grâce à des capacités améliorées de modélisation et de fusion automatiques. Cela a réussi à ouvrir la voie à des analyses en temps réel et interfonctionnelles qui offrent des informations détaillées.

7. Narration des données

L'utilisation des tableaux de bord et des revenus est désormais attaquée. Les entreprises regardent désormais bien au-delà des anciennes capacités pour que les données et les informations soient présentées sans aucun parti pris et avec une empathie détaillée afin qu'il devienne simple de prendre de meilleures décisions.

La narration de données est l'une des tendances de l'intelligence d'affaires qui explore également de nombreuses façons de décomposer les KPI et d'humaniser les interactions de données. Les expériences de livraison consumérisées se présentent toujours sous la forme de portails, de documents, de présentations, etc. spécialement conçus. Les mécanismes de livraison d'informations sont désormais plus immersifs et interactifs avec l'augmentation de l'IA.

8. Surveillance de l'activité commerciale

Les plateformes d'analyse de données augmentées sont conçues pour garder un œil attentif sur les KPI. Cette intelligence est intégrée aux plates-formes pour analyser intelligemment les données, repérer les valeurs aberrantes, signaler les changements critiques dans les KPI, et bien plus encore.

De nombreuses entreprises adoptent désormais des applications et des plates-formes capables d'offrir des alertes de données dans un contexte de flux de travail d'application sans qu'il soit nécessaire de se connecter à l'application. Cela conduit à une réduction du temps de réponse tout en permettant aux entreprises de réagir instantanément aux alertes.

Une extension du flux de travail BI traditionnel est que les plates-formes modernes sont conçues pour déclencher de nombreuses actions afin d'obtenir des informations détaillées. À mesure que nous avançons, l'augmentation des capacités d'IA et de ML permet aux plateformes de décider des actions qui doivent être déclenchées en fonction des informations.

9. Intelligence d'affaires intégrée

Outre les éditeurs de logiciels et les consultants commerciaux qui intègrent la BI dans leurs applications, de nombreux marchés constatent une tendance croissante des entreprises à adopter la BI intégrée. Cela est facilement possible avec des analyses qui utilisent des fonctionnalités pour créer des applications à partir d'actifs existants.

Les tendances croissantes de l'informatique décisionnelle continuent d'améliorer les piles d'API tout en les rendant robustes pour des cycles de développement plus courts avec des composants prédéfinis et réutilisables qui nécessitent moins de codage. Cela permet également aux équipes de créer des fonctions basées sur les besoins de l'entreprise.

Avec la popularité croissante de l'analyse, les applications B2B offrent désormais une expérience d'analyse naturelle en tant qu'élément important du flux de travail. Cela réduit le nombre d'applications utilisées pour comprendre les données en offrant une expérience d'analyse complète et tout-en-un.

10. Vers le mobile

En déplaçant les modèles de travail et les exigences commerciales, les organisations du monde entier cherchent à équiper leurs employés de logiciels améliorant la productivité. Cela inclut également des solutions SaaS pour accéder aux rapports à tout moment et n'importe où.

Bien que la plupart des internautes accèdent à Internet via le mobile, la part de marché n'est pas la seule raison de la mise en œuvre de la BI mobile. La plupart des utilisateurs peuvent choisir de recevoir des alertes basées sur des KPI et réagir rapidement à la plupart des événements lorsqu'ils se produisent. La BI mobile dispose également d'une version réactive et légère de la plate-forme d'analyse principale qui place la puissance de l'analyse entre les mains d'un utilisateur.

La disponibilité des informations à la demande permet une prise de décision rapide, des flux de travail courts et une communication interne efficace. La taille d'écran et les fonctionnalités limitées peuvent être restrictives, c'est pourquoi l'analyse mobile est une bonne tendance en matière de veille économique. La mobilité est un aspect important des offres de nombreux fournisseurs en réponse à la liste des exigences BI de l'entreprise.

Conclusion

En raison du besoin sans fin d'analyser les données, investir dans la BI est désormais un aspect important des entreprises du monde entier. C'est pourquoi il est important de connaître toutes les nouvelles mises à jour du marché et de mettre en œuvre les derniers développements.

Les tendances de l'informatique décisionnelle peuvent être fondamentales lorsqu'il s'agit d'adopter de nouvelles technologies ou d'évaluer des fournisseurs pour des besoins analytiques. En tant que pionnier de la technologie, Zoho a réussi à changer la manière dont les entreprises prennent des décisions importantes basées sur les données.

Si vous dirigez une entreprise et que vous souhaitez également mettre en œuvre des outils d'informatique décisionnelle, le moment est venu d'adopter un outil Zoho Analytics . Cela vous rassurera sur votre investissement et les ressources seront également alignées sur les besoins actuels de l'entreprise.