Choisir les meilleurs outils pour générer des insights : BI ou Data Analytics ?
S’outiller correctement devient un enjeu majeur pour les grandes entreprises. Mais avec l’émergence incessante de nouveaux outils, il n’est pas évident de s’y retrouver. Nous vous proposons dans cet article une brève étude comparative des différents types d’outils de production d’insights avec un focus sur les outils BI et les outils data analytics.
Les outils les plus utilisés pour la production d’insights
L’emploi des outils d’intelligence décisionnelle
Les grandes entreprises disposent toutes aujourd’hui d’outils qui répondent au besoin d’intelligence décisionnelle ou autrement appelé BI, et qui sont l’ensemble des technologies et des processus qui permettent de visualiser, d’explorer et d’analyser la donnée.
Le but de ces solutions ? Transformer la donnée brute en informations intelligibles et utiles pour orienter les décisions des métiers. La visualisation des données vise à apporter une meilleure compréhension des données complexes et/ou non structurées, tandis que la découverte de données permet d’identifier des axes d’amélioration métiers.
Il existe d’ailleurs de nombreuses solutions sur le marché dominé par SAP Business Objects, Microsoft Power BI et Tableau (63,3% de parts de marchés) puisqu’aucune solution n’adresse tous les cas d’usages, ni ne s’adapte parfaitement à tous les départements de l’organisation. Les entreprises cherchent d’ailleurs à rationaliser l’emploi d’outils, mais disposent en moyenne de 4 solutions BI en service.
Les avantages de ces solutions
- La productivité importante pour créer des rapports ou des études
- La polyvalence des sujets adressables avec les solutions BI
- Le volume de données potentiellement consommé qui peut permettre d’apporter de la visibilité sur tous les processus et sources de collecte des données
- Le confort pour les utilisateurs métiers qui peuvent disposer d’une vue à jour sur plusieurs paramètres
Les limites de l’emploi des outils d’intelligence décisionnelle pour la production et la communication d’insights client
Complexité des données
Les données sont parfois trop complexes pour être comprises par les métiers, et nécessitent de préciser le contexte et l’influence des différents paramètres intégrés pour permettre leur prise en compte.
Difficulté d’utilisation
Si les outils BI de dernière générations aujourd’hui présents chez les plus grandes entreprises ont mis l’accent sur la possibilité de « self-service » pour les métiers pour leur donner de l’autonomie dans la prise d’information voire dans la configuration des requêtes, l’utilisation de ces outils restent complexes et nécessite des formations utilisateurs pour être employés efficacement.
L’adoption utilisateur
Les utilisateurs ont par ailleurs toujours des freins à utiliser des solutions BI. Ils souhaitent certes de l’autonomie et de la réactivité dans leurs prises d’informations mais ne priorisent pas de passer du temps dans l’accès à la donnée. Finalement, les métiers sont peu pro-actifs sur l’accès à la donnée et ne disposent que de très peu de capacités exploratoires dans la donnée.
Coûts
Ces solutions nécessitent beaucoup de travail pour leur paramétrage initial, leur maintenance et dans le processus d’itération. Les utilisateurs finaux ont par ailleurs besoin du support des experts analystes pour comprendre les analyses complexes et éviter les biais d’interprétation. Le coût induit est donc important, et dépasse considérablement le coût de possession de ces solutions.
La valorisation des données
Les données intégrées dans les solutions de BI doivent être sélectionnées et souvent travaillées. Les solutions de BI ne sont donc pas adaptées à la valorisation de l’exhaustivité des données des organisations, ou au prix d’importants efforts de paramétrages initiaux et de maintenance.
Analyse sur l’emploi des outils BI dans le cadre de la production et de la communication d’insights client
Les outils d’intelligence décisionnelles sont donc particulièrement efficaces pour suivre les performances de process et de paramètres connus, dont les variables sont également connues et maitrisées. Ces outils répondent à un besoin de reporting, par exemple commercial ou financier ou de visualisation de données simples.
Ces outils manquent cependant de profondeur et de contexte d’analyse pour être employés pour la production et la communication d’insights client.
La Data visualisation d’insights client complexes, dans le cadre d’un environnement cross canal par exemple, peut requérir de préciser le contexte pour permettre la bonne interprétation des métiers. C’est encore plus le cas pour l’exploration de données qui requiert à la fois d’intégrer de nombreuses (voir toutes) sources de données pour trouver des corrélations factuelles, et de communiquer les données aux métiers avec beaucoup de contexte pour qu’ils puissent utiliser ces données.
L’emploi des outils de Data Analytics
Ces outils permettent des analyses de données complexes en permettant l’emploi de techniques statistiques et analytiques avancées. L’objectif de ces outils est de déceler des informations utiles pour la prise de décisions. Ils répondent au besoin d’analyses prédictives, de Data Mining, de mise en place et d’exploitation de modèles d’intelligence artificielle.
Ces outils incorporent de plus en plus de modules BI qui permettent d’aller plus loin dans la réalisation de visualisation et d’interfaces pour les métiers et utilisateurs, pour leur donner plus d’autonomie et de réactivité pour répondre à leurs besoins.
Les avantages de ces solutions
- La collecte de données est efficace et peut être automatisée. Il n’y a pas de limites concernant le nombre de sources intégrées.
- Les analyses de données sont très précises et pointues et permettent de déceler des tendances et modèles qui seraient très difficile à identifier manuellement.
- Les outils de Data analytics permettent aux analystes de gagner beaucoup de temps grâce à l’automatisation des tâches manuelles et en assistant dans les analyses.
- La présentation des insights est réalisable de différente façons ce qui permet de présenter clairement les informations.
Les limites des solutions de Data Analytics pour produire et communiquer des insights client
Complexité des outils
La complexité des outils de Data analyse nécessite évidemment une expertise en analyse de données, mais aussi propre aux différents outils.
Biais dans les analyses
Le risque d’erreurs et de biais dans les analyses subsiste avec les outils de Data analyse, puisque la phase de paramétrage est importante et conditionne les résultats produits par l’outil. Par ailleurs, la sélection et les arbitrages sur les sources de données considérées peuvent être subjectives et orienter des résultats produits.
Coûts
Le coût d’emploi des solutions de Data analyse est important, en raison du coût de possession de ces solutions et de l’environnement Data requis, mais surtout du temps de travail nécessaire pour mener les analyses. Par ailleurs, pour mener ces analyses, une étroite collaboration Data analystes – métiers est nécessaire, à tel point que les métiers y consacrent une fraction importante de leur temps de travail.
Temps
Le temps de production des analyses est important, car les phases de cadrage et de paramétrages des analyses sont longues. Ainsi il est difficile d’adresser les besoins métiers de façon réactive, ou même de produire des insights au rythme auxquels les comportements client sont susceptibles d’évoluer.
Analyse sur l’emploi des outils de Data analytics dans le cadre de la production et de la communication d’insights client
Les outils de Data Analytics permettent de mener des analyses très pointues et précises. Ils sont particulièrement adaptés pour apporter des réponses à des problématiques complexes et permettre d’orienter les stratégies adoptées. Dans le cadre d’insights client, ils peuvent être tout à fait adéquats pour répondre à des problématiques complexes et précisément identifiées, comme le paramétrage de modèles prédictifs par exemple.
Cependant, ces outils sont lourds à manipuler et demandent beaucoup de temps pour mener des analyses. La forte dépendance à l’action humaine pour mener des analyses rend difficile et cher les gains de productivité encore réalisables. Les outils de Data analyses ont par ailleurs tendance à pousser uniquement les résultats d’analyse, qui peuvent être difficiles à interpréter par les métiers. Le contexte de l’information, essentiel pour les métiers notamment dans le cadre d’exploration de données, est manquant et nécessite la collaboration étroite avec un analyste pour interpréter les données.
Si les outils de Data analyse sont des outils puissants et précieux pour les organisations, ils ne sont pas adaptés à la production et à la communication systématique d’insights client aux métiers parce que ces outils sont trop lourds et exigeants pour être correctement employés.
En conclusion, les outils de BI et Data Analytics offrent des avantages considérables pour la production et la communication d’insights client aux métiers. Cependant, ils présentent certaines limites en termes de complexité, de coût et de temps de production. Face à ces défis, il est essentiel pour les organisations de trouver une solution adaptée à leurs besoins.
Dans ce contexte, l’adoption d’une approche équilibrée et nuancée est cruciale. Il existe des solutions qui mettent l’accent sur l’analyse des parcours clients tout en combinant les atouts des outils de BI et de Data Analytics, à l’image de datakili qui offre en plus une interface conviviale et accessible à tous les métiers, tout en permettant d’explorer les données en profondeur.
En intégrant des techniques avancées de Data Analytics pour déceler des tendances et modèles pertinents dans les comportements des clients, datakili inclue également des fonctionnalités de BI pour une présentation claire et compréhensible des résultats. Cette combinaison permet une collaboration plus fluide entre les métiers et les analystes, améliorant ainsi la productivité et la réactivité.
De plus, datakili se distingue par sa flexibilité et sa rentabilité, en réduisant les coûts liés au paramétrage, à la maintenance et à la formation. Ainsi, en considérant un outil tel que datakili, il est possible d’exploiter pleinement les données, renforcer la relation client, orienter les décisions stratégiques et optimiser les performances de l’entreprise.
