Friday, February 21, 2020

7 Business Intelligence Trends You Can’t Ignore in 2020



Unless you've been living under a rock, you know that data is a pretty big deal in modern business and marketing. It fuels business intelligence in virtually every industry and is showing no signs of slowing down.
First, here's a quick definition:
“The term Business Intelligence (BI) refers to technologies, applications and practices for the collection, integration, analysis and presentation of business information.”
By 2020, the world’s data storage is predicted to reach 40 zettabytes of data (that's 40 trillion gigabytes)!
The problem that many companies face is the struggle to manage their data correctly. As your company scales, consumer data reserves can quickly mushroom out of control, so now everyone from the one-person startup to corporate enterprises is frantically scrambling to adjust their business model to make the most out of data.
With that in mind, business intelligence platforms are destined to assume a more central role in enterprises in the future. In this article, we’ll explore business intelligence trends, as 2020 is sure to see more companies look beyond basic analytics tools for comprehensive solutions.
Rapid changes in artificial intelligence (AI), machine learning, and automation are shaking up how businesses use data. If you want to give your company the edge with data-driven solutions, read up on these seven business intelligence trends in 2020.

Trend #1: There Will Be New Avenues for Data Discovery

Not so long ago, businesses relied on email subscription forms and surveys to collect consumer data online. Times have changed: Today, the thriving market for IoT (internet of things) devices serves up a vast array of channels through which to collect data.
AI and data investor Matt Turck calls it “the datafication of everything,” asserting that as more people go online around the globe, it becomes possible to analyze and catalog information in a way that AI systems can segment and use for business purposes. Take a look at his 2019 Data & AI Landscape (you'll probably need to click here to zoom in):
Big_Data_Landscape
In 2020, business intelligence analysts will have access to more data sources than ever before, and gives companies rich reserves on which to guide their operations, marketing and sales decision-making.
The downside of this influx of discovery channels is that brands must work harder to protect their data. A report from Forbes revealed that over 4.1 billion records were compromised in the first six months of 2019, with most of these exposed in just eight separate data breaches.
New channels may generate results for enterprises and data analysts, but they also present opportunities for hackers and cybercriminals. Learning how to both harness data and safeguard it is sure to be an ongoing challenge in the next year.

Trend #2: More Organizations Will Use BI Platforms

With multiple channels to manage and a myriad of ways to market your products and services, the job of analytics tracking is fast becoming a gargantuan mission. As a result, many companies are looking beyond the basics of Google Analytics for a comprehensive business intelligence solution like Amplitude:
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As Neil Patel puts it, a business intelligence platform is:
“A central place where you can tie in all your data and make better-informed decisions so you can optimize for your lifetime value instead of your short-term income.”
There are many business intelligence options, both paid and free, such as:
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Trend #3: Predictive Business Analytics Will Grow

Modern marketing and metrics go hand-in-hand, so if you’re not investing in better analytics, you’ll struggle to drive the results you want to see.
The problem, however, is that the customer journey is more complex now. We live in an omnichannel age where the average consumer engages a brand on up to six touchpoints before making a purchase:
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Some of these new tools use AI to predict events more accurately by employing predictive analytics to identify subtle relationships between seemingly unrelated variables.
Predictive analytics leverages AI-powered algorithms to help data analysts forecast future business outcomes.
In 2020, big data technology will be one of the most significant business intelligence trends as more companies embrace the data-driven age to improve their processes and workflows.CLICK TO TWEET
If you need any proof of its power, look no further than Amazon. The retail giant uses business intelligence to analyze consumer behaviors and predict their purchases ahead of time. Ultimately, this allows Amazon to improve their supply chains, thus reducing shipping times for customers.

Trend #4: Natural Language Processing Will Get Smarter

Natural language processing (NLP) is a crucial aspect of business intelligence now. Also known as conversational analytics, this AI technique trains computer software to accurately process language and model it in a similar way to how humans read (hence the word “natural”).
Here are a few types of NLP that you probably encounter on a regular basis:
  • Speech Recognition: Converting spoken words into data a computer can understand. This is the NLP technology you use every time you ask Siri, Cortana, Echo or Google Voice a question.
  • Machine Translation: Translating text from one language to another. This is the tech that underlies translation apps like Google Translate.
  • Natural Language Generation: Outputting information as a human language. This is the tech you use every time Siri or Cortana answers your question.
  • Semantic Search: Closely linked to speech recognition, as above, this allows you to ask natural questions of an app like Siri, rather than having to formulate your question in a particular, unnatural way.
  • Machine Learning: Machine learning is a whole other topic, but essentially, it uses the data that NLP interprets to “teach” itself about future actions.
Developments in NLP over the past few years have changed the way that marketers use data, improving the collection and extraction methods significantly.
Leading business intelligence platforms, including Microsoft's Power BI and Tableau, have integrated NLP features, such as semantic search. This user-friendly tool allows people to pose questions in natural language, and then the platform will scan the data and report back information.
Microsoft's Power BI
In the past, data analysts would have had to comb through thousands of documents to search for specific data points. Now, with advances in NLP, data extraction is exponentially faster and much easier. These developments have led some experts to claim that NLP is the future of business.

Trend #5: Augmented Analytics Will Make Business Intelligence More Accessible

According to Gartner, augmented analytics is one of the top data analytics trends to watch out for in 2020. With data analytics inherently linked to business intelligence, we can expect growth in augmented analytics to have an impact on BI platforms.
In essence, augmented analytics incorporates AI techniques and machine learning-based automation to augment human intelligence and provide contextual awareness:
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With that in mind, you may wonder if the technology spells the death of data scientists. That’s not the case, as data scientists will continue to be in high demand in 2020, with Data Flair reporting a 28% increase in demandexpected to take job openings to 700,000.
The benefit of using augmented analytics is that more people in the organization can use the analytics program, even if they don’t have a computer science or high-level mathematics background.
These AI-assisted tools can identify meaningful relationships between core metrics and present data insights in a simple, easy-to-read manner. Another exciting use of augmented analytics is in the digital assistant realm, where production workers could use voice commands to perform analytics functions or manage their business intelligence dashboard
So with augmented analytics on the rise, many BI platforms could become more user-friendly in 2020.

Trend #6: More Companies Will Focus on Mobile BI

Mobile business intelligence – “the ability to access BI-related data such as KPIs, business metrics and dashboards on mobile devices” – is set for a big year ahead, with many new vendors and solutions expected to debut in 2020.
As Klipfolio puts it:
“Mobile BI is one piece of the BI puzzle. If BI is about making better decisions using the right data, then mobile BI is about making sure that everyone – especially remote workers – has access to that data anytime, anywhere.”
Considering that 92% of senior executives own a smartphone used for business, you can see why mobile BI is so important. But regardless of what market you operate in, the benefits of mobile BI platforms are hard to deny:
  • You can access your data at any time, from any place.
  • As it’s real-time data, you can react quickly to events as they happen.
  • You have a lightweight analytics platform that suits the modern, remote workforce.
  • As most users will have it on an app with alerts on their mobile device, mobile BI facilitates faster reaction speeds, shorter workflows, and better internal communications.
By 2024, the value of the mobile business intelligence market will top $20B. Mobile BI is is on an upward trajectory, even with some issues to iron out, like limited screen size – although nothing like the early iterations of mobile BI systems like this!

Trend #7: Data Governance Will Be a Top Priority

Data governance is the management framework that covers all the processes, technologies and personnel involved in the storage and security of corporate data.
In 2020, data governance will become much more than a buzzword as the hype around data privacy continues to heat up. On January 1, 2020, the California Consumer Privacy Act heralds a new era for U.S. consumer privacy laws and many businesses are preparing for a wave of data requests from their customers.
If the impact is anything like the relatively new General Data Protection Regulation (GDPR) (the world’s strictest data privacy law), there could be some sizable fines handed out over the next year for failure to comply with the new regulations.
What's more, the CCPA could quite possibly trigger a domino effect across the U.S., encouraging other states to pass their own privacy laws. People care how companies handle their data. Earlier this year, Security Magazine reported that consumers are abandoning brands after data breaches: 78% stop online engagement while 38% cease all interaction with the brand.
In 2020, companies will need to get serious about data governance or risk losing the trust of their audience. With a savvy business intelligence platform, it should be relatively simple to keep all your data ducks in a row.

Get an edge over digital marketing with our epic trends guide:   42 Digital Marketing Trends You Can’t Ignore in 2020

Wrapping Up

As AI technology progresses, business intelligence platforms will become more powerful, enabling companies to do more with data. In this climate, relying on a bare-bones solution like Google Analytics may no longer cut it, especially for larger enterprises. Business intelligence analysts, like data scientists, will be in high demand in 2020 and beyond.
How will you improve your company’s business intelligence in the next 12 months?


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Thursday, January 16, 2020

Prêt à Gérer | 2020 est arrivé:Qu'est-ce que la Business Intelligence? Transformer les données en informations commerciales

Qu'est-ce que la Business Intelligence (BI)?  Transformer les données en informations commerciales

Qu'est-ce que l'Informatique Décisionnelle ? Transformer les données en informations commerciales





L'Informatique Décisionnelle -Business Intelligence (BI) utilise des logiciels et des services pour transformer les données en informations exploitables qui éclairent les décisions commerciales d'une organisation.


Par Mary K. Pratt et Josh Fruhlinger

Définition de l'Informatique Décisionnelle

L'Informatique Décisionnelle - Business Intelligence (BI) utilise des logiciels et des services pour transformer les données en informations exploitables qui informent les décisions commerciales stratégiques et tactiques d'une organisation. Les outils de BI accèdent et analysent les ensembles de données et présentent les résultats analytiques dans des rapports, des résumés, des tableaux de bord, des graphiques, des graphiques et des cartes pour fournir aux utilisateurs des informations détaillées sur l'état de l'entreprise.
Le terme Informatique Décisionnelle - Business Intelligence (BI)  fait également souvent référence à une gamme d'outils qui fournissent un accès rapide et facile à digérer aux informations sur l'état actuel d'une organisation, en fonction des données disponibles. 




Exemples d'Informatique Décisionnelle - Business Intelligence BI

Le reporting est un aspect central de la Business Intelligence et le tableau de bord est peut-être l'outil de BI archétypique. Les tableaux de bord sont des applications logicielles hébergées qui rassemblent automatiquement les données disponibles dans des tableaux et des graphiques qui donnent une idée de l'état immédiat de l'entreprise.




Bien que la veille stratégique ne dise pas aux utilisateurs métier quoi faire ou ce qui se passera s'ils suivent un certain cours, la BI ne concerne pas uniquement la génération de rapports. Au contraire, la BI offre aux utilisateurs un moyen d'examiner les données pour comprendre les tendances et obtenir des informations en rationalisant les efforts nécessaires pour rechercher, fusionner et interroger les données nécessaires pour prendre de bonnes décisions commerciales.
Par exemple, une entreprise qui souhaite mieux gérer sa chaîne d'approvisionnement a besoin de capacités BI pour déterminer où se produisent les retards et où existent des variabilités dans le processus d'expédition, explique Chris Hagans, vice-président des opérations de WCI Consulting, un cabinet de conseil axé sur la BI. Cette entreprise pourrait également utiliser ses capacités de BI pour découvrir quels produits sont le plus souvent retardés ou quels modes de transport sont le plus souvent impliqués dans les retards.
Selon Cindi Howson, vice-présidente de la recherche chez Gartner, une société de recherche et de conseil en informatique, les cas d'utilisation potentiels de la BI vont au-delà des mesures de performance commerciale typiques, à savoir une amélioration des ventes et des coûts réduits. Elle souligne le système scolaire de Columbus, Ohio et son succès en utilisant des outils de BI pour examiner de nombreux points de données - des taux de fréquentation aux performances des élèves - pour améliorer l'apprentissage des élèves et les taux de diplômés du secondaire.
Les fournisseurs de BI Tableau et G2 offrent également  des  exemples concrets  de la façon dont les organisations peuvent utiliser les outils de Business Intelligence:
  • Une organisation coopérative pourrait utiliser la BI pour garder une trace de l'acquisition et de la rétention des membres.
  • Les outils de BI peuvent générer automatiquement des rapports de vente et de livraison à partir des données CRM.
  • Une équipe commerciale pourrait utiliser la BI pour créer un tableau de bord indiquant où se trouvent les prospects de chaque représentant dans le pipeline des ventes. 

Informatique Décisionnelle-Business Intelligence BI vs Business Analytics BA

Une chose que vous aurez remarquée à partir de ces exemples est qu'ils fournissent un aperçu de l'   état actuel de l'entreprise ou de l'organisation: où sont les perspectives de vente dans le pipeline  aujourd'hui?  Combien de membres avons-nous perdu ou gagné  ce mois-ci? Cela permet de faire la distinction clé entre la Business Intelligence et un autre terme connexe, l' analyse commerciale  .
L'Informatique Décisionnelle est  descriptive,  vous indiquant ce qui se passe  maintenant  et ce qui s'est passé dans le passé pour nous amener à cet état. La Business Analytics, d'autre part, est un terme générique pour les techniques d'analyse de données qui sont  prédictives  - c'est-à-dire qu'elles peuvent vous dire ce qui  va  se passer à l'avenir - et  normatives -  c'est-à-dire qu'elles peuvent vous dire ce que vous  devriez  faire pour créer de meilleurs résultats. (Les Business Analytics sont généralement considérées comme ce sous-ensemble de la plus grande catégorie d' analyses de  données  spécifiquement axée sur les entreprises.)
La distinction entre les pouvoirs descriptifs de la BI et les pouvoirs prédictifs ou descriptifs de la Business Analytics BA dépasse un peu le délai dont nous parlons. Cela va également au cœur de la question de savoir à  qui  s'adresse l' Informatique Décisionnelle .  Comme l'  explique le blog Stitchdata , la BI vise à fournir aux chefs d'entreprise des instantanés simples de la situation actuelle. Bien que les prédictions et les conseils dérivés de l'analyse commerciale nécessitent  l'  analyse et l'interprétation des professionnels de la science des données , l'un des objectifs de la BI est qu'il devrait être facile pour les utilisateurs finaux relativement non techniques de comprendre, et même de plonger dans les données et de créer de nouveaux rapports.

Stratégie d'Informatique Décisionnelle-Business Intelligence BI  

Dans le passé, les professionnels de l'informatique étaient les principaux utilisateurs des applications BI. Cependant, les outils de BI ont évolué pour devenir plus intuitifs et conviviaux, permettant à un grand nombre d'utilisateurs dans une variété de domaines organisationnels de puiser dans les outils.
Howson de Gartner différencie deux types de BI. La première est la BI traditionnelle ou classique, où les professionnels de l'informatique utilisent des données transactionnelles internes pour générer des rapports. La seconde est la BI moderne, où les utilisateurs professionnels interagissent avec des systèmes intuitifs et agiles pour analyser les données plus rapidement.
Howson explique que les organisations optent généralement pour la BI classique pour certains types de rapports, tels que les rapports réglementaires ou financiers, où la précision est primordiale et les questions et ensembles de données utilisés sont standard et prévisibles. Les organisations utilisent généralement des outils de BI modernes lorsque les utilisateurs métier ont besoin de comprendre des dynamiques en évolution rapide, telles que les événements marketing, dans lesquels la rapidité est plus importante que l'obtention de données à 100%.
Mais alors qu'une Informatique Décisionnelle solide est essentielle pour prendre des décisions commerciales stratégiques, de nombreuses organisations peinent à mettre en œuvre des stratégies de BI efficaces, en raison de mauvaises pratiques en matière de données, d'erreurs tactiques et plus encore.

Informatique Décisionnelle-Business Intelligence BI en self-service

La volonté de permettre à presque tout le monde d'obtenir des informations utiles à partir des outils de Business Intelligence a donné naissance à la Business Intelligence en self-service, une catégorie d'outils de BI visant à éliminer le besoin d'intervention informatique dans la génération de rapports. Les outils de BI en self-service permettent aux organisations de rendre les rapports de données internes de l'entreprise plus facilement accessibles aux managers et autres personnels non techniques.
Parmi les  clés du succès de la BI en self-service, il  y a les tableaux de bord et les interfaces utilisateur de la Business Intelligence qui incluent des menus déroulants et des points d'exploration intuitifs qui permettent aux utilisateurs de trouver et de transformer des données de manière simple à comprendre. Un certain nombre de formations seront sans doute nécessaires, mais si les avantages des outils sont assez évidents, les employés auront hâte de s'engager. (Si vous recherchez une solution de BI en self-service, Martin Heller de CIO.com vous guide  à travers le processus de prise de décision  et compare  ses cinq meilleurs choix .)
Gardez à l'esprit, cependant, qu'il existe également des  pièges à la BI en self-service . En guidant vos utilisateurs professionnels pour devenir des ingénieurs de données ad hoc , vous pouvez vous retrouver avec un mélange chaotique de mesures qui varient selon les départements, rencontrer des problèmes de sécurité des données et même exécuter de grosses licences ou des factures SaaS s'il n'y a pas de contrôle centralisé sur le déploiement des outils . Ainsi, même si vous vous engagez à utiliser l'Informatique Décisionnelle en self-service au sein de votre organisation, vous ne pouvez pas simplement acheter un produit standard, orienter votre personnel vers l'interface utilisateur et espérer le meilleur.

Logiciels et systèmes de Business Intelligence

Une variété de différents types d'outils relèvent de la Business Intelligence. Le service de sélection de logiciels SelectHub décompose certaines des catégories et fonctionnalités les  plus importantes :
  • Tableaux de bord
  • Visualisations
  • Rapports
  • Exploration de données
  • ETL (extraction-transfert-chargement - outils qui importent des données d'un magasin de données dans un autre)
  • OLAP (traitement analytique en ligne)
Parmi ces outils, SelectHub indique que les tableaux de bord et la visualisation sont de loin les plus populaires; ils offrent des résumés de données rapides et faciles à digérer qui sont au cœur de la proposition de valeur de BI.
Il y a des tonnes de fournisseurs et d'offres dans l'espace BI, et les parcourir peut devenir écrasant. Certains des principaux acteurs comprennent:
  • Tableau , une plateforme d'analyse en libre-service fournit une visualisation des données et peut s'intégrer à une gamme de sources de données, y compris Microsoft Azure SQL Data Warehouse et Excel
  • Splunk , une «plate-forme d'analyse guidée» capable de fournir une Business Intelligence et une analyse de données de niveau entreprise
  • Alteryx , qui mélange des analyses à partir d'une gamme de sources pour simplifier les flux de travail et fournir une multitude de connaissances BI
  • Qlik , qui est basé sur la visualisation de données, la BI et l'analyse, fournissant une plateforme de BI étendue et évolutive
  • Domo , une plateforme basée sur le cloud qui propose des outils de business intelligence adaptés à diverses industries (telles que les services financiers, les soins de santé, la fabrication et l'éducation) et à des rôles (y compris les PDG, les ventes, les professionnels de la BI et les informaticiens)
  • Dundas BI , qui est principalement utilisé pour créer des tableaux de bord et des tableaux de bord, mais peut également effectuer des rapports standard et ad hoc
  • Google Data Studio , une version suralimentée de l'offre familière de Google Analytics
  • Einstein Analytics , la tentative de Salesforce.com d'améliorer la BI avec l'IA
  • Birst , un service cloud dans lequel plusieurs instances du logiciel BI partagent un backend de données commun.
Pour un examen plus approfondi des systèmes de Business Intelligence les plus populaires d'aujourd'hui, consultez les " 12 meilleurs outils BI de 2019 " et " Les 10 meilleurs outils de visualisation de données BI ".

Analyste en Informatique Décisionnelle-Business Intelligence BI

Toute entreprise sérieuse en BI devra disposer d'analystes en Business Intelligence. CIO.com a un  article détaillé sur ce que ce travail  implique; en général, ils visent à utiliser toutes les fonctionnalités des outils de BI pour obtenir les données dont les entreprises ont besoin, le plus important étant de découvrir les domaines de perte de revenus et d'identifier où des améliorations peuvent être apportées pour économiser de l'argent ou augmenter les bénéfices.
Même si votre entreprise s'appuie sur des outils de BI en self-service au quotidien, les analystes de Business Intelligence ont un rôle important à jouer, car ils sont nécessaires pour gérer et maintenir ces outils et leurs fournisseurs. Ils ont également mis en place et standardisé les rapports que les managers vont générer pour s'assurer que les résultats sont cohérents et significatifs dans toute votre organisation. Et pour éviter les problèmes de vidage / vidage, les analystes de Business Intelligence doivent s'assurer que les données entrant dans le système sont correctes et cohérentes, ce qui implique souvent de les retirer des autres magasins de données et de les nettoyer.
Les emplois d'analyste en Business Intelligence ne nécessitent souvent qu'un baccalauréat, au moins au niveau d'entrée, bien que pour gravir les échelons, un MBA peut être utile ou même nécessaire. En octobre 2019, le  salaire médian de Business Intelligence était d'environ 67500 $, mais selon votre employeur, il pouvait varier de 49000 $ à 94000 $.

L'avenir de la Business Intelligence

Pour aller de l'avant, Howson dit que Gartner voit une troisième vague de perturbations à l'horizon, quelque chose que le cabinet de recherche appelle «analytique augmentée», où l'apprentissage automatique est intégré dans le logiciel et guidera les utilisateurs dans leurs requêtes sur les données.
«Ce sera la BI et l'analytique, et ce sera intelligent», dit-elle.
Les combinaisons incluses dans ces plates-formes logicielles rendront chaque fonction plus puissante individuellement et plus précieuse pour les hommes d'affaires qui les utilisent, explique Gorman.
«Quelqu'un examinera les rapports, par exemple, des ventes de l'année dernière - c'est la BI - mais il obtiendra également des prédictions sur les ventes de l'année prochaine - c'est de la Business Analytics BA - et ajoutera à cela une capacité de simulation: que se passerait-il si nous a fait X au lieu de Y », explique Gorman, expliquant que les fabricants de logiciels s'orientent vers le développement d'applications qui fourniront ces fonctions au sein d'une seule application plutôt que de les fournir via plusieurs plates-formes comme c'est le cas actuellement.
«Le système propose désormais des recommandations de plus grande valeur. Cela rend le décideur plus efficace, plus puissant et plus précis », ajoute-t-il.
Et bien que la BI restera précieuse en soi, Howson dit que les entreprises ne peuvent pas rivaliser si elles ne vont pas au-delà de la seule BI et n'adoptent pas également des analyses avancées.
En fait, le rapport Magic Quadrant de Gartner prédit que d'ici 2020, les organisations offrant «aux utilisateurs un accès à un catalogue organisé de données internes et externes réaliseront deux fois la valeur commerciale des investissements analytiques que celles qui ne le font pas».
Howson ajoute: «Il faut des rapports, mais les rapports seuls ne suffisent pas. Si vous ne faites que des reportages, vous êtes déjà en retard. À moins que vos rapports ne soient intelligents et agiles, vous êtes en retard. Tu es un retardataire. "

A propos des auteurs
Mary K. Pratt
Mary K. Pratt est une écrivaine indépendante basée à Massachusetts.

Josh Fruhlinger
Josh Fruhlinger est un écrivain et éditeur qui vit à Los Angeles.





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