De meilleurs outils, de meilleures décisions d’affaires
C’est précisément ce que les outils d’intelligence d’affaires permettent de faire. En recueillant, stockant et analysant les données, ces outils stratégiques donnent aux organisations les informations dont elles ont besoin pour prendre de meilleures décisions et améliorer leurs opérations au quotidien. Si vous cherchez à démystifier le sujet et ces différents éléments, cet article vous aidera à comprendre. Voyons dans un premier temps les principes de base d’une architecture de données, y compris ses principaux composants et la façon dont ils interagissent tous ensemble.
Qu’est-ce que l’architecture de données?
L’architecture de données est le cadre utilisé pour concevoir, développer et mettre en œuvre une solution d’intelligence d’affaires. Elle fournit un plan directeur sur la façon dont les données sont recueillies, traitées et analysées afin de fournir les informations stratégiques qui peuvent aider les organisations à prendre de meilleures décisions, dans leurs différentes fonctions et départements.
L’architecture comprend une variété de composants, tels que des entrepôts de données (data warehouse), des magasins de données (data mart), des outils d’exploration de données (data mining), et des outils de rapport et de visualisation. Ces composants travaillent ensemble pour aider les organisations à transformer les données brutes (raw data) en informations exploitables (business insight). En gardant cela à l’esprit, l’architecture d’intelligence d’affaires comprend généralement trois composants principaux:
La gestion des données
Lorsqu’il s’agit de données, un plus grand volume de données ne veut pas nécessairement dire de meilleurs résultats. C’est plutôt la qualité, l’exactitude et la précision qui comptent. Souvent, les organisations peuvent se retrouver submergées par des données qui ne sont pas gérées correctement. C’est là qu’intervient la gestion des données, un processus qui aide les organisations à recueillir, à stocker et à traiter les données de manière plus efficace et efficiente.
La gestion des données est essentielle pour toute organisation qui souhaite utiliser les données afin de guider la prise de décisions. Sans une bonne gestion des données, il peut être difficile de savoir quelles données sont essentielles et comment les utiliser efficacement.
En outre, la gestion des données peut contribuer à assurer l’exactitude et la mise à jour des données, ce qui est essentiel pour prendre des décisions fiables. Aujourd’hui, on met beaucoup l’accent sur la possibilité d’exploitation des données en temps réel et celles captées directement sur le terrain.
La gestion des données est un élément essentiel de l’architecture d’intelligence d’affaires car elle garantit que les données utilisées pour la prise de décisions sont de haute qualité et seront facilement accessibles.
L’analyse des données
Une fois les données recueillies et organisées, elles doivent être analysées pour en tirer des renseignements. L’analyse des données peut être effectuée à l’aide de diverses méthodes, telles que l’analyse statistique, l’exploration des données et la modélisation prédictive qui consiste notamment à établir des projections en fonction des données courantes.
L’infrastructure technologique
La composante technologique d’une architecture d’intelligence d’affaires est souvent le matériel et les logiciels utilisés pour recueillir, stocker et analyser les données. Cela inclut les serveurs, les systèmes de stockage, les bases de données et les logiciels d’application utilisés pour gérer et analyser les données. Les solutions et les plateformes de données basées sur le cloud peuvent également constituer une option pour apporter encore plus de flexibilité à votre équipe.
Comment concevoir une architecture d’intelligence d’affaires
Il existe de nombreuses façons de concevoir une architecture d’intelligence d’affaires car les composants spécifiques et la configuration d’une telle architecture varient en fonction des besoins de l’organisation. Cependant, il existe quelques éléments clés et concepts de base qui sont essentiels à toutes les architectures:
- Entrepôts de données et magasins de données : Un entrepôt de données est un référentiel central pour toutes les données recueillies par une organisation. Les magasins de données sont des entrepôts de données plus petits qui sont conçus pour soutenir des groupes, des fonctions commerciales spécifiques ou départementales (ex., ventes, marketing, finances, RH). Les architectures d’intelligence d’affaires comprennent généralement un ou plusieurs entrepôts de données ou magasins de données.
- Outils d’extraction, de transformation et de chargement (ETL – Extract, Transform, and Load) : Les outils ETL sont utilisés pour extraire les données de diverses sources, les transformer dans un format pouvant être stocké dans un entrepôt de données ou un magasin de données, puis les charger dans le référentiel.
- Outils de traitement analytique en ligne (OLAP – Online Analytical Processing) : Les outils OLAP sont utilisés pour analyser les données stockées dans les entrepôts de données et les magasins de données. Les outils OLAP permettent aux utilisateurs de décomposer les données, d’accéder à des informations détaillées et de remonter les données pour voir les tendances générales.
- Outils de rapport et de visualisation : Ces outils sont utilisés pour créer des rapports et des tableaux de bord basés sur des données provenant d’entrepôts de données et de magasins de données. Ces outils permettent aux utilisateurs de voir les informations dont ils ont besoin dans un format facile à comprendre.
- Outils d’exploration de données : Les outils d’exploration de données sont utilisés pour découvrir des relations et des tendances cachées dans les données. L’exploration des données peut être utilisée pour prédire les tendances futures, identifier les principaux segments de clientèle, analyser la demande pour divers produits, etc.
Conclusion
Les avantages d’un système d’intelligence d’affaires sont nombreux, mais son succès dépend grandement de la conception de son architecture. Une architecture de données stratégiques bien conçue répondra aux besoins de l’organisation et permettra d’utiliser efficacement le système à son plein potentiel. C’est aussi pourquoi elle constitue une étape cruciale dans la réalisation de votre projet.
Une architecture de données bien conçue constitue la base d’un programme de veille stratégique efficace. Elle garantit que les données sont recueillies et stockées de manière appropriée, que les bons outils et technologies sont en place et que les utilisateurs disposent des informations dont ils ont besoin pour prendre de meilleures décisions.
En comprenant clairement les données et la manière dont elles circulent dans le système, il est plus facile d’ajouter de nouvelles sources de données ou d’apporter des modifications aux sources existantes.
Chez Converge | Solutions analytiques avancées, nous croyons que le meilleur logiciel d’intelligence d’affaires est celui qui répond aux besoins spécifiques de votre organisation. C’est pourquoi nous proposons une vaste gamme de solutions de veille stratégique, allant des outils de rapport et de visualisation des données à l’analyse prédictive et aux solutions de mégadonnées.
Communiquez avec nous dès aujourd’hui pour discuter de la manière dont nous pouvons vous aider à simplifier la science des données, l’apprentissage automatique et tout ce qui concerne l’IA!
Michael Langton
President of Newcomp Analytics
A Converge Company
À propos de Converge | Solutions analytiques avancées
Newcomp Analytics est maintenant membre du groupe Converge. Nous sommes une équipe de penseurs stratégiques, de développeurs créatifs et d’experts en données, engagée à aider les organisations à se transformer et à prospérer dans le monde numérique d’aujourd’hui. Nous fournissons des solutions propres aux défis et aux besoins de votre organisation, en vous aidant à préciser votre vision et votre feuille de route vers analytique et l’intelligence artificielle. En agissant comme un guide, notre mission consiste à simplifier et à conseiller, tout en vous accompagnant dans ce parcours pour mieux comprendre les données.
Merci à nos partenaires d’affaires
Depuis plus d’un siècle, IBM se consacre à la réussite de chaque client et à la création d’innovations qui comptent pour le monde. Grâce à la technologie IBM, Converge / Newcomp arrive à résoudre certains des problèmes les plus complexes auxquels nos clients sont confrontés, comme l’optimisation des décisions d’affaires, les prévisions et l’apprentissage automatique. Le cloud et les services d’IBM constituent notre banc de travail, mettant à la portée de tous des outils d’analyse spécialisés et une puissance de calcul de classe mondiale.
