La démocratisation des données transformera les méthodes de travail des entreprises

À l’ère de l’information, les données constituent une nouvelle source de richesse. Comme au siècle dernier avec l’or noir, cette ressource très convoitée peut être extraite et exploitée pour générer de la valeur de différentes manières.

Des géants technologiques comme Amazon, Facebook et Google, aux cabinets de services professionnels tels qu’Accenture, sont en quête permanente de données sur leurs activités, leurs clients et leurs concurrents.

Contrairement au pétrole cependant, les données sont partout autour de nous. Notre empreinte numérique a généré un océan d’informations et nous devrions produire 163 zettaoctets de données d’ici 2025 dans le monde.

Cette omniprésence des données crée de formidables opportunités. Mais les données n’ont de véritable valeur que si les entreprises les extraient et les traitent afin d’en tirer de précieux renseignements.

Un avenir plus intelligent

On pense à tort que la mise en place d’un processus d’analyse sophistiqué capable d’identifier des données de valeur exploitables requiert d’importants investissements.

C’était certainement vrai il y a dix ans, lorsque les suites logicielles de business intelligence (BI) étaient si complexes que leur utilisation nécessitait des connaissances spécialisées. À ceci s’ajoutait leur coût élevé d’achat et de maintenance. Le cloud computing, sujet qui a fait couler beaucoup d’encre, a eu  en définitive pour principal effet de simplifier l’accès à des outils avancés de gestion des données.

Avec l’essor du SaaS (Software-as-a-Service), des plateformes jusque-là réservées aux grandes entreprises dotées de gros moyens sont désormais à la portée de sociétés et même de particuliers qui, autrement, n’auraient pas pu se les offrir. Basé sur le principe du paiement à l’utilisation, ce modèle a aboli les obstacles traditionnels à la concurrence, faisant du coût un facteur beaucoup plus facile à gérer pour les nouveaux arrivants sur le marché.

À un niveau plus spécifique, les progrès accomplis dans le domaine des outils de visualisation des données ont ouvert de nouvelles perspectives. Auparavant, le département informatique devait veiller à ce que les données puissent être analysées et présentées dans un format exploitable. Ses compétences étaient requises pour alimenter des logiciels complexes de traitement des données, puis pour analyser et interpréter les informations afin de les rendre exploitables par les utilisateurs des branches d’activité.

Souvent lent, ce processus retardait l’accès des décideurs aux données dont ils avaient besoin pour prendre des décisions avisées. Les professionnels de l’informatique chevronnés devaient se consacrer ponctuellement à des activités de BI supplémentaires aux dépends de leurs tâches principales.

Le développement d’outils de visualisation des données sophistiqués, mais néanmoins intuitifs, a permis de redonner le pouvoir aux cadres dirigeants situés en première ligne. Ils n’ont plus besoin d’intermédiaire pour l’aspect technique et la « traduction » des résultats. Ils peuvent interroger les données à leur propre rythme. Des outils comme Microsoft Power BI, par exemple, leur permet désormais d’y parvenir de manière intuitive et cohérente.

Les données du peuple, par le peuple et pour le peuple

Dans une récente enquête de Gartner menée auprès de 3 000 DSI, l’analytique et la business intelligence sont classées meilleures technologies de différenciation pour les entreprises. Cela montre non seulement que la BI est la technologie qui attire le plus de nouveaux investissements, mais aussi celle que les DSI les plus performants considèrent la plus importante sur le plan stratégique.

Parallèlement, d’après l’étude annuelle de Forbes sur l’état des lieux de la BI dans le cloud, le taux d’adoption de la BI dans le cloud a presque doublé entre 2016 et 2018, passant de 25 à 49 %. Sur la même période, le pourcentage de personnes interrogées n’envisageant pas de recourir à cette technologie a chuté de moitié (passant de 38 à 19 %).

Ce regain d’intérêt est dû à la disponibilité de nouveaux outils de business intelligence simples à adopter et basés sur des modèles à faible coût, des avantages favorisant une pénétration rapide à tous les niveaux de l’entreprise. Ces nouveaux outils se présentent de plus en plus sous forme de modules complémentaires qui s’intègrent parfaitement aux systèmes existants. D’où la plus grande facilité des entreprises à instaurer une culture des données. Workplace Analytics, notamment, s’intègre sans problème à Office 365.

L’impact à moyen terme peut être considérable. Selon Gartner, d’ici 2019, les utilisateurs métiers généreront davantage d’analyses via des fonctions en libre-service que les data scientists professionnels. Il s’agit là d’un changement de paradigme majeur dans la façon dont les entreprises valorisent les données, la démocratisation du processus permettant à un plus large éventail de collaborateurs de produire des renseignements personnalisés et pertinents.

Lorsque la BI rencontre l’IA

La prochaine étape de ce processus consistera à associer la puissance de l’intelligence artificielle (IA) à la business intelligence. Avec les avancées en matière de sophistication et d’accessibilité de l’IA, il sera possible d’interagir avec les données de manière beaucoup plus intuitive. Microsoft, par exemple, a développé une technique de traitement du langage naturel grâce à laquelle les utilisateurs peuvent poser des questions à Power BI dans le langage courant. L’outil fournit les résultats dans un format facilement compréhensible.

Ces évolutions posent les jalons de l’entreprise de demain, où des collaborateurs lambdas, quelle que soit leur fonction, pourront endosser le rôle de data scientists (ce que Gartner appelle les « citizen data scientists ») et traiter les informations en toute transparence sans l’intervention du service informatique. Ce phénomène aura des implications simples, mais majeures :

• L’amélioration du processus décisionnel grâce à des informations plus facilement accessibles
• Une meilleure compréhension du lien entre les causes et les résultats, permettant aux entreprises d’apprécier avec davantage de précision les conséquences de leurs actions
• Une connaissance plus approfondie du client afin de mieux répondre à ses besoins

Dans ce monde du futur, le succès de l’entreprise dépendra moins de la quantité de données qu’elle possède que de leur pertinence et de la façon dont elles sont exploitées pour satisfaire les clients, optimiser les opérations et saisir de nouvelles opportunités.