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dernières tendances en matière de business intelligence

Découvrir les dernières tendances en matière de Business Intelligence pour 2023

By Manvirender Singh Rawat / 11 septembre 2023

11 septembre 2023
Découvrir les dernières tendances en matière de Business Intelligence pour 2023

Dans notre monde en évolution rapide, le rythme du changement est incessant. L’essor de l’IA et du ML dans le paysage commercial a déclenché une course pour rester pertinent. Pour non seulement survivre, mais aussi prospérer, il devient essentiel d’accepter l’agitation. Au cœur de cette agitation se trouve l’art de suivre les courants dynamiques de tendances de l'intelligence d'affaires.  

Pour articuler les dernières tendances en matière de business intelligence, vous avez besoin de DONNÉES. Analyse commerciale nécessite et travaille sur l’analyse des données. Or, cette pratique existe depuis longtemps dans la course. Pourtant, avec le temps, l’utilisation des données et le processus d’analyse ne cessent d’évoluer pour de meilleurs résultats. 

Dans ce blog perspicace, nous plongerons dans le monde dynamique de tendances de l'intelligence d'affaires. Nous explorerons non seulement les dernières tendances, mais nous plongerons également dans une comparaison fascinante de différentes méthodes de Big Data, dévoilant les leaders du marché des tendances.

D’année en année, les méthodes innovantes d’analyse des données deviennent de plus en plus importantes et améliorées. Rejoignez-nous pour discuter d'une exploration détaillée de ces tendances afin de découvrir la solution idéale pour les besoins de votre entreprise.   

Dernières tendances en matière de Business Intelligence
[intégrer l'image]

1. Analyse de données avancée

Pour commencer la liste, nous avons 'Analyse avancée des donnéesL'analyse des données qui s'étend aux opérations mathématiques de base telles que les sommes et les moyennes, le filtrage et le tri est appelée analyse avancée.

Les analyses avancées créent de nouvelles informations, des modèles ponctuels et des résultats prévisionnels ainsi que leur probabilité correspondante à l'aide de formules et d'algorithmes mathématiques et statistiques.

L'objectif de l'analyse prédictive, une branche de l'analyse avancée, est d'identifier les valeurs et événements potentiels futurs ainsi que leurs probabilités associées.  

Amélioration des processus en place

L'analyse avancée et prédictive peut être utilisée pour une variété de tâches, y compris les tâches traditionnelles comme prédire le succès et la valeur des clients, empêcher la résiliation de contrat ou prédire les prix, les ventes et la demande, ainsi que des tâches plus contemporaines comme l'anticipation des pannes de machines, la surveillance et l'évaluation des médias sociaux et la police prédictive.

Les deux "à mettre en œuvre pour gérer une entreprise rentable. Ce guide est basé sur trois décennies d'expérience" et "innovation" sont rendues possibles par des analyses avancées. Elles peuvent contribuer à l'amélioration des procédures actuelles, par exemple grâce à une planification des ventes plus précise (et par conséquent, une planification de la production et des achats).

De plus, de nouvelles perceptions issues d’analyses avancées peuvent révéler de nouvelles entreprises potentielles ou même permettre le développement de nouveaux biens et services.

2. Analyse augmentée   

Avec l'aide des processus automatisés, de l'apprentissage automatique (ML) et de la génération de langage naturel (NLG), l'analyse prédictive n'est plus seulement le domaine des data scientists.

L'automatisation est la tendance la plus populaire de la BI. Que ce soit en 2023 ou à venir, l’automatisation prospérera car elle contribuera à accélérer d’énormes processus. Avec l’avènement des algorithmes ML, le travail est plus fluide et plus rapide que jamais. Le ML consiste en la capacité de mettre à l’échelle des données volumineuses.

Le développement et l’intégration d’applications sans code perturbent le marché en termes d’interopérabilité et réduisent la demande de fonctionnalités supplémentaires. Au lieu de cela, vous pouvez connecter vos systèmes d'entreprise à des logiciels offrant ces fonctionnalités pour une fraction du coût d'une nouvelle plate-forme.

Les visites de pages Web, les commentaires sur les publications sur les réseaux sociaux, les réseaux connectés et d'autres systèmes contribuent tous à la business intelligence. L'intégration des applications l'unifie, en fonction des API pour façonner les informations à mesure que nous nous connectons de manière stable à d'autres applications BI, ERP et CRM.  

Aussi, lisez: Comment choisir la bonne pile technologique pour vos projets de science des données ?

3. Gouvernance des données et confidentialité

Le terme "gouvernance des données" fait référence à un ensemble de procédures, de règles et de descriptions de poste qui garantissent une évaluation, une production, une consommation et une gestion précises des données commerciales aux niveaux tactique, stratégique et opérationnel.

Pour fournir un service sécurisé et efficace processus de gestion des données, il précise les rôles et responsabilités concernant qui peut modifier les données, dans quelles circonstances et avec quels outils et méthodes.

La gouvernance des données est devenue une pratique incontournable dans le monde des affaires extrêmement compétitif d'aujourd'hui, car la quantité de données collectées ne cesse d'augmenter chaque seconde.

En plus d'aider les organisations à rester conformes, une structure de gouvernance bien mise en œuvre les aide également à économiser des dépenses, à accroître la communication interne et externe et à atteindre leurs objectifs stratégiques.   

Les entreprises sont conscientes de cette longue liste d’avantages. De nombreuses entreprises ont du mal à mettre en place des programmes de gouvernance efficaces en raison de leur complexité perçue ou d’un manque de compréhension.

Gouvernance des données est l’une des tendances les plus rentables du secteur de la business intelligence en raison de ces facteurs. Il est reconnu comme une priorité absolue pour l’année à venir par les experts du secteur et les entreprises de toutes tailles.

4. Données en temps réel et analyses en streaming

Les données en temps réel donnent aux décideurs une perspective cohérente et à jour de ce qui se passe au sein d'une organisation, leur permettant d'agir rapidement en réponse à des conditions changeantes et de prendre des décisions éclairées.

L’idée du streaming analytique, un outil puissant qui permet aux entreprises de traiter et d’analyser les données au fur et à mesure qu’elles sont générées, a émergé en réponse à cette exigence d’immédiateté. Cette technologie ouvre la voie à un nouveau niveau d’informations utiles.   

L'analyse en continu implique le traitement et l'analyse en temps réel des données provenant de diverses sources telles que des capteurs, des appareils, des flux de médias sociaux, etc.

Les méthodes traditionnelles de traitement par lots impliquent souvent de collecter des données sur une période donnée, puis de les analyser, mais l'analyse en continu change le paradigme en fournissant des informations instantanément.

Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les scénarios urgents dans lesquels l'attente d'un traitement par lots peut entraîner des opportunités manquées ou des actions retardées.

Dans le secteur financier, les données en temps réel et les analyses en continu sont essentielles pour détecter les anomalies, les fraudes et les tendances du marché.

Les plateformes de trading haute fréquence s'appuient sur des données en temps réel pour prendre des décisions en une fraction de seconde, optimisant ainsi les stratégies d'investissement et la gestion des risques.

E-commerce les plates-formes utilisent des informations en temps réel pour personnaliser les expériences utilisateur, optimiser les recommandations de produits et gérer les niveaux de stock.

Le suivi du comportement des clients en temps réel permet des ajustements immédiats des stratégies de prix, de promotions et de marketing.   

Données en temps réel et l'analyse en continu améliorent les soins aux patients en surveillant les signes vitaux, en alertant l'équipe médicale des changements critiques et en prédisant les besoins des patients.

Par exemple, les appareils portables connectés aux plateformes d’analyse en streaming peuvent détecter les irrégularités et envoyer des alertes aux prestataires de soins de santé en temps réel.

Rsurveillance en temps réel des processus de fabrication garantit le contrôle de la qualité et minimise les temps d’arrêt. L'analyse en continu peut détecter les anomalies dans les lignes de production et déclencher des réponses immédiates pour éviter des interruptions coûteuses.   

Aussi, lisez: Les 17 techniques de visualisation de données les plus importantes pour les professionnels

5. Solutions BI basées sur le cloud

Dans l’ère post-pandémique, il y a un énorme changement vers solutions BI basées sur le cloud. Pendant les difficultés du COVID, les entreprises ont eu énormément de mal à gérer par tous les moyens possibles. Il a été difficile de gérer le changement dans la manière dont le mécanisme de travail est passé à un environnement distant.

Une énorme quantité d’informations doit être présente et accessible depuis tous les coins du globe. Il y a eu un changement rapide et une acceptation des solutions basées sur le cloud. Cela s’est avéré d’une grande aide pour le fonctionnement des organisations.

Dans les temps à venir, des modifications seront apportées pour une bien meilleure faisabilité. Le Cloud BI comprend de nombreuses tendances à anticiper dans le futur. Les géants du grand business sont déjà prêts à développer des solutions basées sur le cloud pour les entreprises. Ainsi, l’automatisation sera plus inclusive et plus conviviale pour les utilisateurs.

6. Analyse mobile

Intelligence mobile se présente comme une tendance cruciale de la Business Intelligence intégrée de manière transparente dans votre pipeline de données, revêtant une importance significative d’un point de vue commercial.

Les données audio, vidéo, image, texte et streaming sont toutes incluses dans Mobile Insight, qui offre des informations inestimables. Les chefs de produit acquièrent des connaissances utiles sur la création d'applications mobiles à partir de celui-ci.

Les concepteurs Web s'inspirent des tendances d'utilisation pour créer des flux de travail conviviaux et des interfaces intuitives, tandis que les équipes techniques l'utilisent pour optimiser les performances des applications.

BI mobile est utilisé par les équipes marketing pour générer plus de prospects, développer leur base d'utilisateurs et améliorer l'expérience client.   

Le changement constant des consommateurs entre les appareils rend difficile l'obtention d'informations distinctives et précises. Plusieurs points de contact avec les utilisateurs augmentent la possibilité de duplication des données, ce qui pourrait gonfler les chiffres de vente et vous donner une image inexacte. Assurer la conformité complique encore davantage les choses pour les entreprises de BI mobile.   

Cependant, en raison de la valeur de l'intelligence mobile, les entreprises continueront à rechercher Logiciel de BI qui a cette fonctionnalité.

La capacité de collecte de données mobiles, les SDK, la conformité en matière de confidentialité et les intégrations figureront probablement sur la liste des exigences d'une entreprise lorsqu'elle examinera Logiciel de BI.

Aussi, lisez: Bases de données vs entrepôts de données vs lacs de données : comprendre les différences

7. Analyses intégrées

L'analyse intégrée est le terme utilisé pour décrire l'analyse des données qui s'effectue dans le cadre du flux de travail normal d'un utilisateur.

Les entreprises ont réalisé la possibilité d'intégrer différents éléments de BI, comme des tableaux de bord ou des rapports, dans leurs propres applications pour améliorer la prise de décision et augmenter la productivité.

Les entreprises ont compris que l'utilisation de tableaux de bord intégrés leur permet de donner une meilleure valeur à leurs propres applications, après avoir été auparavant étouffées par les feuilles de calcul.    

L'analyse embarquée standardise les opérations commerciales et, en 2023, nous verrons une augmentation du nombre d'entreprises qui l'utilisent, qu'il s'agisse de créer un rapport de ventes ou de fournir aux clients plusieurs tableaux de bord.

Au lieu de développer leur propre logiciel, les départements et les propriétaires d'entreprise recherchent des solutions expertes pour présenter leurs données.

Les organisations peuvent produire une présentation et des rapports soignés qu'elles peuvent fournir aux clients en mettant simplement en marque blanche l'application qu'elles ont choisie.

Analyses intégrées dans une application permettent la collaboration en impliquant toutes les parties prenantes, allant au-delà de la simple ajout d'un tableau de bord ou d'une fonctionnalité BI.

Donner aux clients et au personnel la possibilité de modifier les données dans un environnement reconnaissable facilite l'obtention d'informations sur tous les aspects de votre organisation. Cela en fait l’une des tendances de business intelligence de cette liste avec le taux de croissance le plus rapide.

Organisations de santé "passer du paiement pour le volume de service à la valeur du service" en raison des énormes quantités de données collectées par les hôpitaux, qui ont augmenté en raison du COVID-19 et des échanges de télémédecine.

Gestion hospitalière peuvent extraire des informations importantes qui les aideront à rationaliser les procédures d'un point de vue clinique, opérationnel et financier en utilisant un logiciel d'analyse de soins de santé robuste qui peut être intégré.

8. Démocratisation des données

Les entreprises sont conscientes que des connaissances opportunes en BI sont essentielles pour prendre des décisions commerciales lucratives. Du début à la fin du projet, ils souhaitent que les données guident chaque décision qu’ils prennent. Ils reconnaissent également l’importance de donner à leurs collaborateurs la possibilité d’interroger et d’analyser les données.   

Libre-service - La demande de maîtrise des données est motivée par l'expression de l'industrie "l'intelligence d'entreprise", car les entreprises reconnaissent les avantages de donner à leur personnel l'accès aux activités BI.  

Intégrant des tâches autonomes telles que les requêtes à la volée et les rapports ad hoc, certaines tendances BI comme l'interactivité et l'analyse augmentée s'ajoutent également au mélange.  

Un changement de perspective et des efforts soutenus à l’échelle de l’organisation sont nécessaires pour faire progresser une culture axée sur les données. Les tendances futures en matière de business intelligence incluent une volonté plus forte des entreprises de maîtriser les données avec des investissements considérables dans la formation du personnel, les outils et les approches en libre-service.

9. Analyse de durabilité

Alors que l’attention mondiale portée à la responsabilité environnementale et sociale s’intensifie, une nouvelle tendance est apparue dans le domaine de la business intelligence : l’analyse de la durabilité.

Cette approche innovante combine des outils d'analyse de données et de business intelligence pour quantifier et évaluer l'impact environnemental et social d'une organisation, favorisant ainsi une approche commerciale plus durable et responsable.   

Les entreprises exploitent de plus en plus Business Intelligence (BI de) pour plonger dans le réseau complexe de données environnementales et sociales.

L'analyse de la durabilité implique la collecte, la mesure et l'analyse de diverses mesures liées aux émissions de carbone, à la consommation d'énergie, à la réduction des déchets, aux efforts de diversité et d'inclusion, à l'éthique de la chaîne d'approvisionnement, etc.

En exploitant le la puissance de la BI, les organisations peuvent obtenir des informations granulaires sur leurs opérations, ce qui leur permet d'identifier les domaines à améliorer et à innover.   

L'analyse du développement durable fournit en outre aux décideurs des informations précises basées sur des données, leur permettant de faire des choix plus éclairés qui correspondent à l'engagement de l'organisation en faveur du développement durable.

En analysant et en traitant les risques environnementaux et sociaux, les entreprises peuvent anticiper les défis potentiels, réduisant ainsi les risques de réputation et les responsabilités réglementaires.   

Les mesures de durabilité mettent souvent en évidence les domaines d'inefficacité, ce qui incite à optimiser les processus qui réduisent les déchets, la consommation de ressources et les coûts associés.

Des rapports transparents sur les efforts de développement durable favorisent la confiance et l'engagement entre les parties prenantes, notamment les clients, les investisseurs, les employés et les organismes de réglementation.

À mesure que la durabilité devient un critère clé dans les décisions des consommateurs et les stratégies d’investissement, les organisations qui intègrent la durabilité dans leurs stratégies fondamentales acquièrent toujours un avantage concurrentiel.   

Aussi, lisez: 5 façons dont la visualisation des données a aidé nos clients à gagner plus d'argent

Conclusion

Dans le paysage dynamique de l'intelligence d'entreprise, les tendances de 2023 orientent les organisations vers une croissance et une efficacité sans précédent. Qu'il s'agisse de combiner la puissance de l'analyse de données avancée et de l'intelligence augmentée ou d'adopter des informations en temps réel grâce à l'analyse en continu, les entreprises sont prêtes à prendre des décisions plus éclairées que jamais.   

La collaboration entre les solutions basées sur le cloud, l'analyse intégrée et la démocratisation des données remodèle la manière dont les données sont exploitées, créant une relation harmonieuse entre la technologie et l'expérience utilisateur. Alors que l’analyse du développement durable apparaît comme un impératif responsable, les organisations sont prêtes à intégrer les considérations environnementales et sociales dans leurs stratégies fondamentales.  

Ces tendances reflètent collectivement un secteur tourné vers l’avenir, où les innovations basées sur les données propulsent les entreprises vers un avenir prometteur d’agilité, de compétitivité et de réussite durable.   

Aussi, lisez: Maximiser l'impact de la transformation numérique : stratégies de plate-forme cloud pour les DSI et les CTO

Questions fréquemment posées:   

Q. Qu'est-ce que la Business Intelligence (BI) ?

La Business Intelligence (BI) fait référence aux technologies, processus et outils utilisés pour collecter, analyser et présenter des données commerciales afin de soutenir une prise de décision éclairée et une planification stratégique.   

Q. Quel est l'impact de l'IA sur la Business Intelligence ?   

L'IA révolutionne la BI en améliorant l'analyse des données avec des informations prédictives, en automatisant les tâches grâce à des analyses augmentées et en permettant une prise de décision plus intelligente grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique.   

Q. Pourquoi la gouvernance des données est-elle cruciale en BI ?   

La gouvernance des données garantit l’exactitude, la sécurité et la conformité des données. Il établit des règles d'utilisation des données, maintient la qualité et renforce la confiance entre les parties prenantes.   

Q. Quels sont les avantages des solutions BI basées sur le cloud ?   

Cloud BI offre évolutivité, accessibilité depuis n'importe où, coûts d'infrastructure réduits et collaboration facile, ce qui en fait un choix privilégié pour les entreprises à la recherche de solutions de données agiles.   

Q. Comment l'analyse intégrée améliore-t-elle l'expérience utilisateur ?   

L'analyse intégrée intègre les informations sur les données directement dans les applications que les utilisateurs utilisent déjà, éliminant ainsi le besoin de basculer entre les outils. Cet accès aux données en temps réel améliore l'efficacité des utilisateurs et aide les entreprises à prendre des décisions éclairées.   

  

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Dans notre monde en évolution rapide, le rythme du changement est incessant. L’essor de l’IA et du ML dans le paysage commercial a déclenché une course pour rester pertinent. Pour non seulement survivre, mais aussi prospérer, il devient essentiel d’accepter l’agitation. Au cœur de cette agitation se trouve l’art de suivre les courants dynamiques de tendances de l'intelligence d'affaires.  

Pour articuler les dernières tendances en matière de business intelligence, vous avez besoin de DONNÉES. Analyse commerciale nécessite et travaille sur l’analyse des données. Or, cette pratique existe depuis longtemps dans la course. Pourtant, avec le temps, l’utilisation des données et le processus d’analyse ne cessent d’évoluer pour de meilleurs résultats. 

Dans ce blog perspicace, nous plongerons dans le monde dynamique de tendances de l'intelligence d'affaires. Nous explorerons non seulement les dernières tendances, mais nous plongerons également dans une comparaison fascinante de différentes méthodes de Big Data, dévoilant les leaders du marché des tendances.

D’année en année, les méthodes innovantes d’analyse des données deviennent de plus en plus importantes et améliorées. Rejoignez-nous pour discuter d'une exploration détaillée de ces tendances afin de découvrir la solution idéale pour les besoins de votre entreprise.   

Dernières tendances en matière de Business Intelligence
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1. Analyse de données avancée

Pour commencer la liste, nous avons 'Analyse avancée des donnéesL'analyse des données qui s'étend aux opérations mathématiques de base telles que les sommes et les moyennes, le filtrage et le tri est appelée analyse avancée.

Les analyses avancées créent de nouvelles informations, des modèles ponctuels et des résultats prévisionnels ainsi que leur probabilité correspondante à l'aide de formules et d'algorithmes mathématiques et statistiques.

L'objectif de l'analyse prédictive, une branche de l'analyse avancée, est d'identifier les valeurs et événements potentiels futurs ainsi que leurs probabilités associées.  

Amélioration des processus en place

L'analyse avancée et prédictive peut être utilisée pour une variété de tâches, y compris les tâches traditionnelles comme prédire le succès et la valeur des clients, empêcher la résiliation de contrat ou prédire les prix, les ventes et la demande, ainsi que des tâches plus contemporaines comme l'anticipation des pannes de machines, la surveillance et l'évaluation des médias sociaux et la police prédictive.

Tous les deux "à mettre en œuvre pour gérer une entreprise rentable. Ce guide est basé sur trois décennies d'expérience" et "innovation» sont rendus possibles par des analyses avancées. Cela peut contribuer à améliorer les procédures actuelles, par exemple grâce à une planification des ventes plus précise (et par conséquent, une planification de la production et des achats).

De plus, de nouvelles perceptions issues d’analyses avancées peuvent révéler de nouvelles entreprises potentielles ou même permettre le développement de nouveaux biens et services.

2. Analyse augmentée   

Avec l'aide des processus automatisés, de l'apprentissage automatique (ML) et de la génération de langage naturel (NLG), l'analyse prédictive n'est plus seulement le domaine des data scientists.

L'automatisation est la tendance la plus populaire de la BI. Que ce soit en 2023 ou à venir, l’automatisation prospérera car elle contribuera à accélérer d’énormes processus. Avec l’avènement des algorithmes ML, le travail est plus fluide et plus rapide que jamais. Le ML consiste en la capacité de mettre à l’échelle des données volumineuses.

Le développement et l’intégration d’applications sans code perturbent le marché en termes d’interopérabilité et réduisent la demande de fonctionnalités supplémentaires. Au lieu de cela, vous pouvez connecter vos systèmes d'entreprise à des logiciels offrant ces fonctionnalités pour une fraction du coût d'une nouvelle plate-forme.

Les visites de pages Web, les commentaires sur les publications sur les réseaux sociaux, les réseaux connectés et d'autres systèmes contribuent tous à la business intelligence. L'intégration des applications l'unifie, en fonction des API pour façonner les informations à mesure que nous nous connectons de manière stable à d'autres applications BI, ERP et CRM.  

Aussi, lisez: Comment choisir la bonne pile technologique pour vos projets de science des données ?

3. Gouvernance des données et confidentialité

Le terme "gouvernance des données» fait référence à un ensemble de procédures, de règles et de descriptions de poste qui garantissent une évaluation, une production, une consommation et une gestion précises des données commerciales aux niveaux tactique, stratégique et opérationnel.

Pour fournir un service sécurisé et efficace processus de gestion des données, il précise les rôles et responsabilités concernant qui peut modifier les données, dans quelles circonstances et avec quels outils et méthodes.

La gouvernance des données est devenue une pratique incontournable dans le monde des affaires extrêmement compétitif d'aujourd'hui, car la quantité de données collectées ne cesse d'augmenter chaque seconde.

En plus d'aider les organisations à rester conformes, une structure de gouvernance bien mise en œuvre les aide également à économiser des dépenses, à accroître la communication interne et externe et à atteindre leurs objectifs stratégiques.   

Les entreprises sont conscientes de cette longue liste d’avantages. De nombreuses entreprises ont du mal à mettre en place des programmes de gouvernance efficaces en raison de leur complexité perçue ou d’un manque de compréhension.

Gouvernance des données est l’une des tendances les plus rentables du secteur de la business intelligence en raison de ces facteurs. Il est reconnu comme une priorité absolue pour l’année à venir par les experts du secteur et les entreprises de toutes tailles.

4. Données en temps réel et analyses en streaming

Les données en temps réel donnent aux décideurs une perspective cohérente et à jour de ce qui se passe au sein d'une organisation, leur permettant d'agir rapidement en réponse à des conditions changeantes et de prendre des décisions éclairées.

L’idée du streaming analytique, un outil puissant qui permet aux entreprises de traiter et d’analyser les données au fur et à mesure qu’elles sont générées, a émergé en réponse à cette exigence d’immédiateté. Cette technologie ouvre la voie à un nouveau niveau d’informations utiles.   

L'analyse en continu implique le traitement et l'analyse en temps réel des données provenant de diverses sources telles que des capteurs, des appareils, des flux de médias sociaux, etc.

Les méthodes traditionnelles de traitement par lots impliquent souvent de collecter des données sur une période donnée, puis de les analyser, mais l'analyse en continu change le paradigme en fournissant des informations instantanément.

Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les scénarios urgents dans lesquels l'attente d'un traitement par lots peut entraîner des opportunités manquées ou des actions retardées.

Dans le secteur financier, les données en temps réel et les analyses en continu sont essentielles pour détecter les anomalies, les fraudes et les tendances du marché.

Les plateformes de trading haute fréquence s'appuient sur des données en temps réel pour prendre des décisions en une fraction de seconde, optimisant ainsi les stratégies d'investissement et la gestion des risques.

E-commerce les plates-formes utilisent des informations en temps réel pour personnaliser les expériences utilisateur, optimiser les recommandations de produits et gérer les niveaux de stock.

Le suivi du comportement des clients en temps réel permet des ajustements immédiats des stratégies de prix, de promotions et de marketing.   

Données en temps réel et l'analyse en continu améliorent les soins aux patients en surveillant les signes vitaux, en alertant l'équipe médicale des changements critiques et en prédisant les besoins des patients.

Par exemple, les appareils portables connectés aux plateformes d’analyse en streaming peuvent détecter les irrégularités et envoyer des alertes aux prestataires de soins de santé en temps réel.

Rsurveillance en temps réel des processus de fabrication garantit le contrôle de la qualité et minimise les temps d’arrêt. L'analyse en continu peut détecter les anomalies dans les lignes de production et déclencher des réponses immédiates pour éviter des interruptions coûteuses.   

Aussi, lisez: Les 17 techniques de visualisation de données les plus importantes pour les professionnels

5. Solutions BI basées sur le cloud

Dans l’ère post-pandémique, il y a un énorme changement vers solutions BI basées sur le cloud. Pendant les difficultés du COVID, les entreprises ont eu énormément de mal à gérer par tous les moyens possibles. Il a été difficile de gérer le changement dans la manière dont le mécanisme de travail est passé à un environnement distant.

Une énorme quantité d’informations doit être présente et accessible depuis tous les coins du globe. Il y a eu un changement rapide et une acceptation des solutions basées sur le cloud. Cela s’est avéré d’une grande aide pour le fonctionnement des organisations.

Dans les temps à venir, des modifications seront apportées pour une bien meilleure faisabilité. Le Cloud BI comprend de nombreuses tendances à anticiper dans le futur. Les géants du grand business sont déjà prêts à développer des solutions basées sur le cloud pour les entreprises. Ainsi, l’automatisation sera plus inclusive et plus conviviale pour les utilisateurs.

6. Analyse mobile

Intelligence mobile se présente comme une tendance cruciale de la Business Intelligence intégrée de manière transparente dans votre pipeline de données, revêtant une importance significative d’un point de vue commercial.

Les données audio, vidéo, image, texte et streaming sont toutes incluses dans Mobile Insight, qui offre des informations inestimables. Les chefs de produit acquièrent des connaissances utiles sur la création d'applications mobiles à partir de celui-ci.

Les concepteurs Web s'inspirent des tendances d'utilisation pour créer des flux de travail conviviaux et des interfaces intuitives, tandis que les équipes techniques l'utilisent pour optimiser les performances des applications.

BI mobile est utilisé par les équipes marketing pour générer plus de prospects, développer leur base d'utilisateurs et améliorer l'expérience client.   

Le changement constant des consommateurs entre les appareils rend difficile l'obtention d'informations distinctives et précises. Plusieurs points de contact avec les utilisateurs augmentent la possibilité de duplication des données, ce qui pourrait gonfler les chiffres de vente et vous donner une image inexacte. Assurer la conformité complique encore davantage les choses pour les entreprises de BI mobile.   

Cependant, en raison de la valeur de l'intelligence mobile, les entreprises continueront à rechercher Logiciel de BI qui a cette fonctionnalité.

La capacité de collecte de données mobiles, les SDK, la conformité en matière de confidentialité et les intégrations figureront probablement sur la liste des exigences d'une entreprise lorsqu'elle examinera Logiciel de BI.

Aussi, lisez: Bases de données vs entrepôts de données vs lacs de données : comprendre les différences

7. Analyses intégrées

L'analyse intégrée est le terme utilisé pour décrire l'analyse des données qui s'effectue dans le cadre du flux de travail normal d'un utilisateur.

Les entreprises ont réalisé la possibilité d'intégrer différents éléments de BI, comme des tableaux de bord ou des rapports, dans leurs propres applications pour améliorer la prise de décision et augmenter la productivité.

Les entreprises ont compris que l'utilisation de tableaux de bord intégrés leur permet de donner une meilleure valeur à leurs propres applications, après avoir été auparavant étouffées par les feuilles de calcul.    

L'analyse embarquée standardise les opérations commerciales et, en 2023, nous verrons une augmentation du nombre d'entreprises qui l'utilisent, qu'il s'agisse de créer un rapport de ventes ou de fournir aux clients plusieurs tableaux de bord.

Au lieu de développer leur propre logiciel, les départements et les propriétaires d'entreprise recherchent des solutions expertes pour présenter leurs données.

Les organisations peuvent produire une présentation et des rapports soignés qu'elles peuvent fournir aux clients en mettant simplement en marque blanche l'application qu'elles ont choisie.

Analyses intégrées dans une application permettent la collaboration en impliquant toutes les parties prenantes, allant au-delà de la simple ajout d'un tableau de bord ou d'une fonctionnalité BI.

Donner aux clients et au personnel la possibilité de modifier les données dans un environnement reconnaissable facilite l'obtention d'informations sur tous les aspects de votre organisation. Cela en fait l’une des tendances de business intelligence de cette liste avec le taux de croissance le plus rapide.

Organisations de santé »passer du paiement pour le volume de service à la valeur du service» en raison des énormes quantités de données collectées par les hôpitaux, qui ont augmenté en raison du COVID-19 et des échanges de télémédecine.

Gestion hospitalière peuvent extraire des informations importantes qui les aideront à rationaliser les procédures d'un point de vue clinique, opérationnel et financier en utilisant un logiciel d'analyse de soins de santé robuste qui peut être intégré.

8. Démocratisation des données

Les entreprises sont conscientes que des connaissances opportunes en BI sont essentielles pour prendre des décisions commerciales lucratives. Du début à la fin du projet, ils souhaitent que les données guident chaque décision qu’ils prennent. Ils reconnaissent également l’importance de donner à leurs collaborateurs la possibilité d’interroger et d’analyser les données.   

Libre-service – La demande de maîtrise des données est motivée par la phrase de l'industrie «l'intelligence d'entreprise", alors que les entreprises reconnaissent les avantages de donner à leur personnel l'accès aux activités BI.  

Intégrant des tâches autonomes telles que les requêtes à la volée et les rapports ad hoc, certaines tendances BI comme l'interactivité et l'analyse augmentée s'ajoutent également au mélange.  

Un changement de perspective et des efforts soutenus à l’échelle de l’organisation sont nécessaires pour faire progresser une culture axée sur les données. Les tendances futures en matière de business intelligence incluent une volonté plus forte des entreprises de maîtriser les données avec des investissements considérables dans la formation du personnel, les outils et les approches en libre-service.

9. Analyse de durabilité

Alors que l’attention mondiale portée à la responsabilité environnementale et sociale s’intensifie, une nouvelle tendance est apparue dans le domaine de la business intelligence : l’analyse de la durabilité.

Cette approche innovante combine des outils d'analyse de données et de business intelligence pour quantifier et évaluer l'impact environnemental et social d'une organisation, favorisant ainsi une approche commerciale plus durable et responsable.   

Les entreprises exploitent de plus en plus Business Intelligence (BI de) pour plonger dans le réseau complexe de données environnementales et sociales.

L'analyse de la durabilité implique la collecte, la mesure et l'analyse de diverses mesures liées aux émissions de carbone, à la consommation d'énergie, à la réduction des déchets, aux efforts de diversité et d'inclusion, à l'éthique de la chaîne d'approvisionnement, etc.

En exploitant le la puissance de la BI, les organisations peuvent obtenir des informations granulaires sur leurs opérations, ce qui leur permet d'identifier les domaines à améliorer et à innover.   

L'analyse du développement durable fournit en outre aux décideurs des informations précises basées sur des données, leur permettant de faire des choix plus éclairés qui correspondent à l'engagement de l'organisation en faveur du développement durable.

En analysant et en traitant les risques environnementaux et sociaux, les entreprises peuvent anticiper les défis potentiels, réduisant ainsi les risques de réputation et les responsabilités réglementaires.   

Les mesures de durabilité mettent souvent en évidence les domaines d'inefficacité, ce qui incite à optimiser les processus qui réduisent les déchets, la consommation de ressources et les coûts associés.

Des rapports transparents sur les efforts de développement durable favorisent la confiance et l'engagement entre les parties prenantes, notamment les clients, les investisseurs, les employés et les organismes de réglementation.

À mesure que la durabilité devient un critère clé dans les décisions des consommateurs et les stratégies d’investissement, les organisations qui intègrent la durabilité dans leurs stratégies fondamentales acquièrent toujours un avantage concurrentiel.   

Aussi, lisez: 5 façons dont la visualisation des données a aidé nos clients à gagner plus d'argent

Conclusion

Dans le paysage dynamique de l'intelligence d'entreprise, les tendances de 2023 orientent les organisations vers une croissance et une efficacité sans précédent. Qu'il s'agisse de combiner la puissance de l'analyse de données avancée et de l'intelligence augmentée ou d'adopter des informations en temps réel grâce à l'analyse en continu, les entreprises sont prêtes à prendre des décisions plus éclairées que jamais.   

La collaboration entre les solutions basées sur le cloud, l'analyse intégrée et la démocratisation des données remodèle la manière dont les données sont exploitées, créant une relation harmonieuse entre la technologie et l'expérience utilisateur. Alors que l’analyse du développement durable apparaît comme un impératif responsable, les organisations sont prêtes à intégrer les considérations environnementales et sociales dans leurs stratégies fondamentales.  

Ces tendances reflètent collectivement un secteur tourné vers l’avenir, où les innovations basées sur les données propulsent les entreprises vers un avenir prometteur d’agilité, de compétitivité et de réussite durable.   

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Questions fréquemment posées:   

Q. Qu'est-ce que la Business Intelligence (BI) ?

La Business Intelligence (BI) fait référence aux technologies, processus et outils utilisés pour collecter, analyser et présenter des données commerciales afin de soutenir une prise de décision éclairée et une planification stratégique.   

Q. Quel est l'impact de l'IA sur la Business Intelligence ?   

L'IA révolutionne la BI en améliorant l'analyse des données avec des informations prédictives, en automatisant les tâches grâce à des analyses augmentées et en permettant une prise de décision plus intelligente grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique.   

Q. Pourquoi la gouvernance des données est-elle cruciale en BI ?   

La gouvernance des données garantit l’exactitude, la sécurité et la conformité des données. Il établit des règles d'utilisation des données, maintient la qualité et renforce la confiance entre les parties prenantes.   

Q. Quels sont les avantages des solutions BI basées sur le cloud ?   

Cloud BI offre évolutivité, accessibilité depuis n'importe où, coûts d'infrastructure réduits et collaboration facile, ce qui en fait un choix privilégié pour les entreprises à la recherche de solutions de données agiles.   

Q. Comment l'analyse intégrée améliore-t-elle l'expérience utilisateur ?   

L'analyse intégrée intègre les informations sur les données directement dans les applications que les utilisateurs utilisent déjà, éliminant ainsi le besoin de basculer entre les outils. Cet accès aux données en temps réel améliore l'efficacité des utilisateurs et aide les entreprises à prendre des décisions éclairées.   

  

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