Analyse de données massives pourquoi est-ce si crucial pour l’intelligence d’affaires ?

Why is Big Data Analysis crucial for Business Intelligence?

Comprendre la relation entre les big data et l’intelligence d’affaires.

Les gens comprennent souvent mal la relation entre les données massives et l’intelligence d’affaires. Dans la plupart des cas, votre solution d’intelligence d’affaires utilise déjà l’analyse de données massives d’une manière ou d’une autre. Si ce n’est pas le cas, c’est un énorme angle mort que vous devez traiter.

Mais pourquoi l’analyse de données massives est-elle si cruciale pour les entreprises modernes? Pourquoi devriez-vous l’utiliser dans le cadre de vos processus ou piles d’intelligence d’affaires? Ce guide répondra à ces deux questions et plus encore. Mais d’abord, examinons ce que ces termes signifient pour que vous puissiez mieux comprendre comment et où ils s’emboîtent.

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Qu’est-ce que l’analyse de données massives?

À mesure que de plus en plus d’entreprises et d’industries ont commencé à adopter la technologie, les dépenses de transformation numérique devraient atteindre 3,4 billions de dollars d’ici 2026. Nous avons constaté une dépendance croissante à la technologie, et aucune industrie n’est exempte de ce changement. Par exemple, selon une étude récente menée par GetWeave, 98% des prestataires de soins de santé conviennent que la technologie joue un rôle crucial dans la fourniture d’une expérience supérieure pour les clients.

Toute cette transformation technologique et numérique a ouvert de nouvelles avenues pour la collecte de données. À partir de 2023, au moins 3,5 quintillions d’octets de données sont générés quotidiennement dans le monde entier. Ce grand stockage de données collectées brutes est appelé données massives.

Toutes ces données ne sont pas utiles aux entreprises et souvent, elles sont trop volumineuses pour être traitées par des logiciels de traitement de données traditionnels. Avant que la plupart des données massives puissent être utilisées de manière significative, elles doivent être triées, filtrées et même étiquetées. Ces processus constituent une partie importante de l’analyse de données massives.

Certains des types de technologie et d’outils les plus utilisés pour les données massives comprennent:

• Stockage et traitement des données (Hadoop)
• Provision de données et distribution (Cassandra)
• Outils d’analyse en temps réel
• Logiciel d’analyse prédictive
• Lacs de données
• Découverte de connaissances
• Outils d’extraction de données
• Solutions de tissu de données en mémoire
• Virtualisation des données
• Nettoyage des données
• Cadres de calcul en grappe

Comme vous le verrez, bon nombre de ces outils sont également utilisés en intelligence d’affaires.

Qu’est-ce que l’intelligence d’affaires?

L’intelligence d’affaires (BI) décrit le processus d’utilisation de la technologie pour extraire des informations exploitables des données d’entreprise. Ces informations sont ensuite visualisées et présentées aux dirigeants de l’entreprise, leur permettant de prendre des décisions éclairées en fonction des données empiriques.

L’intelligence d’affaires est souvent confondue avec l’analyse d’affaires et peut également être la raison pour laquelle l’analyse de données massives est confondue et confondue avec l’IA. Mais alors que l’intelligence d’affaires cherche à obtenir un succès actuel en utilisant des données anciennes et nouvelles, l’analyse d’affaires examine les liens entre les données présentes et passées pour prédire les données futures (l’avenir de l’entreprise).

Les deux approches peuvent utiliser l’analyse de données massives pour atteindre leurs objectifs, mais concentrons-nous sur l’intelligence d’affaires. Elle tourne autour d’une pléthore de processus et de solutions d’analyse tels que (mais sans s’y limiter):

• Extraction de données
• Analyse prédictive
• Analyse statistique
• Analyse de données massives
• Logiciel de visualisation de données
• Indicateurs clés de performance (KPI)
• Logiciel de référencement de performances
• Logiciel de requête
• Logiciel d’analyse en temps réel

En mettant en place une stratégie BI efficace, les entreprises peuvent améliorer leurs capacités à accéder et à utiliser des données clés. En fin de compte, l’IA peut augmenter la rentabilité globale de votre entreprise en veillant à ce que toutes les décisions commerciales soient enrichies de données factuelles. Elle peut également aider les entreprises à améliorer leurs processus internes, ce qui leur permet de fonctionner de manière plus optimale.

Vous pouvez utiliser l’intelligence d’affaires pour découvrir les tendances du marché, découvrir de nouvelles sources de revenus et identifier les problèmes commerciaux négligés. L’analyse de données massives peut être une partie fondamentale des stratégies BI de votre organisation.

Cas d’utilisation de l’analyse de données massives pour l’intelligence d’affaires

L’analyse de données massives peut être utilisée dans le cadre de votre stratégie d’intelligence d’affaires de la manière suivante:

Développement et amélioration de produits

Le développement de nouveaux produits décrit le cycle de vie d’un produit, de sa conception à sa commercialisation. La façon dont vous abordez le développement de produits dépendra du modèle que vous utilisez. Par exemple, l’analyse de données est la première étape du modèle NPD (New Product Design) simple en trois phases de Roozenburg & Eekels.

Indépendamment du modèle choisi, les étapes fondamentales nécessiteront une recherche rigoureuse. Cela s’applique à l’amélioration des produits ou à l’introduction de variations de produits existants.

Aujourd’hui, la plupart des entreprises ont des aspirations mondiales, car cela leur offre plus d’opportunités financières et d’incitations. Cependant, cela nécessite une recherche de marché plus intense, comprenant des données provenant d’enquêtes, de données de suivi de sites Web (cookies), de statistiques de rapports de crédit, etc.

Les attitudes et les besoins des consommateurs évoluent constamment, et certains besoins peuvent être saisonniers. Ainsi, vos pools de données vont croître et se mettre à jour constamment, devenant essentiellement des big data. Vous avez besoin d’un système d’analyse de big data qui peut trier, traiter et trouver des motifs à peu près à la même vitesse que les données sont générées.

Un logiciel de Business Intelligence peut être utilisé pour livrer tous les motifs et statistiques de manière plus gérable. Les organisations peuvent ensuite utiliser ces données pour élaborer des propositions, des plans et des plans pour de nouveaux designs et améliorations de produits. Elles peuvent également utiliser ces informations pour déterminer leurs opérations et leurs besoins en matériaux et faire des estimations de coûts de développement plus précises.

Optimisation des prix

Les entreprises peuvent fixer des prix plus précisément si elles peuvent calculer le coût de développement aux premiers stades ; cela s’applique également aux produits établis.

Vos big data doivent contenir des motifs indiquant la relation entre le climat économique global actuel et les tendances d’achat. Par exemple, pour rester compétitives en 2022 et 2023, les entreprises ont commencé à réduire le nombre total d’unités et de masse incluses dans un produit emballé. Par exemple, un sac de 500 g de chips de pommes de terre serait réduit à 450 g et vendu au même prix. Cela s’appelle la shrinkflation.

L’analyse de big data associée à la Business Intelligence peut aider les entreprises à déterminer s’il serait plus fructueux d’augmenter les prix ou de compenser les coûts croissants de manière différente. De plus, cela vous aidera également à déterminer si une ligne de produits actuelle vaut la peine d’être mise en rayon.

Le streaming et la production télévisuelle peuvent également bénéficier de l’analyse de big data. En combinant les informations de l’actualité, des comportements de streaming et des sondages, ces entreprises peuvent prendre des décisions plus efficaces pour décider quelles émissions annuler et lesquelles garder.

Par exemple, nous avons vu des pans entiers d’abonnés Netflix quitter le géant du streaming parce qu’une certaine émission a été annulée. Une étude menée par Parrot Analytics a révélé que Young Justice était l’une des séries les plus demandées de 2023. Pourtant, HBO Max l’a annulé fin 2022.

Cela nous montre que bon nombre de ces décisions n’étaient pas entièrement informées. L’analyse de big data et la Business Intelligence peuvent empêcher votre entreprise de commettre la même erreur.

Gestion de la chaîne d’approvisionnement

2021 et 2022 ont connu d’énormes interruptions de la chaîne d’approvisionnement, et c’est l’un des nombreux facteurs alimentant l’inflation actuelle. De nombreux détaillants utilisent une solution de gestion des stocks juste à temps, mais bien qu’elle puisse être efficace, elle a peu de protection contre les interruptions de la chaîne d’approvisionnement.

Les analyses de big data et la Business Intelligence peuvent aider les entreprises à déployer une gestion des stocks et de la chaîne d’approvisionnement plus agile. Elles peuvent fournir des données en temps réel qui peuvent ensuite être interprétées par une solution de BI basée sur l’apprentissage automatique pour fournir des analyses prédictives.

Cela peut aider les entreprises à se protéger contre les interruptions de la chaîne d’approvisionnement, car ces données de la chaîne d’approvisionnement ne se limitent pas aux matières premières disponibles ou à la capacité de fabrication. Elle considère également la météo, les retards d’expédition causés par les catastrophes naturelles, les tendances d’achat, les prix, le climat économique, etc.

Vous pouvez également utiliser ces informations pour réduire les stocks et éviter le gaspillage lorsque la demande diminue. Ainsi, cela peut rendre votre système de gestion des stocks juste à temps plus optimal.

Analyse des canaux

Nous avons vu comment l’analyse de big data et la Business Intelligence peuvent combiner des informations provenant de différents canaux pour aider les entreprises à améliorer la conception et le développement de nouveaux produits, l’optimisation des prix et la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Mais comment déterminer la qualité de chaque canal et l’intégrité de ses informations ? Il existe différents canaux, et ils ne se limitent pas tous aux canaux Web. D’autres canaux peuvent inclure des appels de support client, du courrier postal, des magasins ou des succursales, etc.

Les entreprises peuvent utiliser l’analyse de big data et la Business Intelligence pour découvrir les canaux. Elles peuvent également révéler l’intégrité, la qualité et l’efficacité des canaux et leur intégration dans leurs systèmes. En fin de compte, vous pouvez le considérer comme des métadonnées importantes, car il s’agit de données sur vos big data. En affirmant les canaux à partir desquels vous collectez vos données, vous affirmez essentiellement la qualité de vos big data.

Conclusion

Le marché de l’analyse de données massives est estimé à plus de 650 milliards de dollars d’ici 2029. Ce n’est guère une surprise, car ce guide a montré les nombreuses façons dont l’analyse de données massives peut être utilisée pour enrichir l’intelligence des entreprises. Plus d’entreprises devraient aspirer à devenir des entreprises axées sur les données, et avec des entreprises telles que Datapine fournissant des solutions d’intelligence d’affaires avec l’analyse de données massives, cela devrait être plus facile que jamais. Nahla Davies est une développeuse de logiciels et une rédactrice technique. Avant de consacrer son travail à temps plein à la rédaction technique, elle a réussi, entre autres choses intrigantes, à servir de programmeuse en chef dans une organisation de branding expérientiel Inc. 5,000 dont les clients incluent Samsung, Time Warner, Netflix et Sony.

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