Que faut-il pour opérationnaliser l’intelligence d’affaires ?

Alors que les marathoniens s’approchent de la ligne d’arrivée, les supporters bien intentionnés de la ligne de touche applaudissent souvent des mots d’encouragement : « Excellent travail. Continuer. Tu y es presque. » Pourtant, ce dernier tronçon peut sembler une éternité, peut-être la partie la plus difficile mentalement et physiquement de la course. Lorsqu’il s’agit d’exploiter à grande échelle les informations sur l’intelligence d’affaires et l’intelligence artificielle (IA) dans l’ensemble de l’organisation, l’analogie du marathon sonne juste, les entreprises luttant pour conquérir l’insaisissable « dernier kilomètre ». Très souvent, les données, les résultats et même les informations sont là, mais fournir les bonnes informations aux bonnes personnes au bon moment pour éclairer la prise de décision est l’endroit où les organisations sont bloquées.

Explorons ce qui est nécessaire pour opérationnaliser les informations de Business Intelligence, en tirant plus de valeur des données pour créer des efficacités commerciales et de meilleurs résultats.

Mettre les données en contexte pour créer de l’intelligence d’affaires

Les données en elles-mêmes sont loin d’être intelligentes et peuvent rapidement devenir un fardeau pour les organisations, submergées par trop de données, des données sans contexte ou des données de mauvaise qualité. Une récente enquête de Gartner a révélé que 31 % des dirigeants déclarent que « l’absence du bon type de données » est un problème de données et d’analyse « très difficile ».[1]

Sans le bon type de données, fournir des renseignements commerciaux précieux, des informations commerciales et des analyses en temps réel pour soutenir la prise de décision devient une tâche presque impossible. La même enquête a ensuite révélé cinq signes que vos utilisateurs professionnels manquent de contexte enrichi, s’ils :

1. Passez fréquemment d’un écran à l’autre pour effectuer l’analyse nécessaire à la prise de décision.
2. Considérez que 99 % des informations présentées ne sont pas pertinentes pour leur décision.
3. Remarquez que les risques et les impacts de la décision sont invisibles ou peu clairs.
4. Blâmez le manque d’informations fournies pour avoir un impact négatif sur les résultats de l’entreprise.
5. Décrivez les opportunités commerciales manquées en raison du manque d’aide à la décision.

Pour aider à comprendre votre contenu, l’exploration de texte est l’une des informations commerciales essentielles, fournissant des fonctionnalités indispensables pour acquérir des données à partir d’une grande variété de sources structurées et non structurées, y compris les flux de médias sociaux et les documents stockés dans des silos de contenu. Une fois que le contenu est ingéré à partir de diverses sources, le traitement du langage naturel et l’IA sont appliqués pour donner un sens à des millions de documents à la fois, ce qui aide à prendre en charge les décisions contextuelles.

Découvrez le sentiment, l’émotion et l’intention

Quand c’est bien fait, exploration de texte ne s’arrête pas là, en s’appuyant sur des algorithmes pour extraire des informations commerciales exploitables supplémentaires à partir de contenu non structuré généré par les utilisateurs. Selon Gartner, d’ici 2025, l’IA pour la vidéo, l’audio, les vibrations, le texte, les émotions et d’autres analyses de contenu déclenchera des innovations et des transformations majeures dans 75 % des entreprises mondiales du Fortune 500.[2]

Séparer les déclarations subjectives et objectives, comprendre les raisons de la tonalité positive ou négative et détecter les émotions, les intentions et les préoccupations sous-jacentes change la donne pour les organisations. En obtenant des informations et des informations sur les clients, les employés peuvent offrir des expériences plus personnalisées et empathiques, soutenues par un routage et une escalade intelligents et une identification rapide des tendances et des problèmes de service.

Passer à l’analytique autonome

Une autre façon de fournir des informations commerciales à grande échelle consiste à combler les lacunes en matière d’analyses conviviales, en rendant les apprentissages de l’IA accessibles aux utilisateurs professionnels en libre-service. Cela permet aux entreprises d’utiliser des techniques d’analyse avancées et prédictives sans avoir besoin d’équipes de développeurs d’analyses et de scientifiques des données.

Outils de découverte de données qui offrent des expériences de glisser-déposer, donnent aux employés la possibilité d’explorer, d’interagir et d’analyser l’informatique décisionnelle. En éliminant le besoin de faire appel à un scientifique des données, les organisations poussent l’intelligence économique au-delà de la ligne d’arrivée, étendant les avantages des informations enrichies par l’IA pour aider à prendre des décisions critiques. De plus, en déplaçant la charge de travail de reporting et d’analyse de l’informatique et de l’ingénierie, les organisations génèrent des gains de temps et d’efficacité significatifs.

Transformez les informations commerciales en informations visuelles

Sans outils de découverte de données faciles à utiliser, il peut être difficile d’obtenir des informations avancées à partir de vos données et de les mettre entre les mains des utilisateurs professionnels, ce qui constitue un obstacle à une évolutivité généralisée. Une autre façon d’opérationnaliser les informations de Business Intelligence consiste à transformer le Big Data en visualisations interactives.

En intégrant et en incorporant de riches, rapports d’intelligence d’affaires interactifs et des tableaux de bord dans les applications cloud et héritées, les utilisateurs peuvent tirer parti des rapports en libre-service, avec un accès rapide depuis n’importe quel appareil directement dans leurs flux de travail.

De plus, avec outils avancés d’exploration de données, les utilisateurs peuvent se concentrer uniquement sur les données qui prennent en charge leur rôle, en choisissant d’appliquer des techniques d’analyse avancées pour les visualisations souhaitées ou en sélectionnant parmi les visualisations intelligentes recommandées. Sans aucun codage, les individus peuvent générer des informations basées sur les données sélectionnées, en utilisant des diagrammes, des graphiques à bulles, l’exploration de modèles, des arbres de décision et d’autres actifs visuels.

S’appuyer sur une base d’intelligence axée sur la valeur

Un dernier obstacle à l’opérationnalisation de l’intelligence d’affaires est l’utilisation de plusieurs outils cloisonnés pour mener divers processus d’IA et d’analyse. Être en mesure de prendre en charge des processus de prise de décision collaboratifs et complets dans toute une organisation nécessite que les utilisateurs aient accès aux données, aux informations et aux outils pour naviguer dans les informations, quels que soient leurs compétences ou leur rôle.

Avec un plate-forme unique d’IA et d’analyse, les organisations peuvent réduire la complexité des informations de Business Intelligence, en bénéficiant de fonctionnalités complètes pour évoluer en toute sécurité dans toute l’entreprise. S’appuyer sur une source unique pour l’exploration de texte, la découverte de données, l’intelligence d’affaires et le reporting signifie que les organisations peuvent minimiser les efforts et l’expertise nécessaires pour fournir une valeur d’IA et opérationnaliser plus rapidement les informations du Big Data.

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[1] Gartner® Use Multistructured Analytics for Complex Business Decisions, David Pidsley, 10 novembre 2022
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[2] Idem.