Top 8 Tendances de l’intelligence d’affaires en 2023
Top 8 Tendances de l’intelligence d’affaires en 2023
Les données sur l'intelligence commerciale des mines peuvent être une tâche intimidante. Mais avec les bons outils, la méthodologie et les tendances, cela ne fera que devenir plus facile. Dans cet article, nous avons établi une liste des 8 principales tendances qui ne seront pas sûres de définir l'intelligence d'affaires en 2023.
Business Intelligence (BI) est devenu un atout incontournable pour les organisations, des entreprises aux PME. Sans le bon type d'analyse de données, vous pourriez tirer dans l'obscurité. Vous devez tirer parti de toutes les informations que vous avez sur votre entreprise pour prendre des décisions qui auront un impact efficace sur vos résultats.
La pandémie Covid-19 a rendu le climat commercial plus difficile, et c'est encore plus une raison pour les entreprises d'investir dans l'intelligence d'affaires. Dans un climat commercial aussi difficile, les entreprises doivent tirer parti de toutes sortes de technologies qui leur permettront de garder une longueur d'avance sur leurs concurrents. L'intelligence d'entreprise est l'une de ces technologies qui peut changer la donne pour les entreprises de toutes tailles. Dans cet article, nous allons examiner quelques-unes des tendances les plus chaudes en BI en 2023.
Top 8 des tendances de l'intelligence d'affaires à regarder en 2023
1. Gouvernance des données
Il s'agit d'un processus qui fournit les étapes de gestion des actifs de données, d'infrastructure opérationnelle et d'architecture. Grâce à la gouvernance des données, les entreprises peuvent utiliser avec succès le pouvoir des processus, des personnes et de la technologie pour fournir des données dignes de confiance, sécurisées et compréhensibles. Grâce à l'adoption de la protection et de la réglementation générales des données (RGPD) en 2018, il est d'autant plus important pour les entreprises de mettre en place des programmes de gouvernance des données en place. ModerneOutils décisionnels prendre en charge les modèles de gouvernance des données pour maximiser la valeur de l'analyse.
2. Analytiques augmentées
Alimenté parIntelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML), l'analyse augmentée permet aux personnes non techniques de créer avancée modèles d'analyse de données et même en tirer des informations rapidement. Il aide les entreprises à gérer la complexité et l'échelle des données en facilitant la collecte de données, le nettoyage des données et la génération d'informations.
Il rend l'analyse de données accessible à plus d'entreprises afin qu'ils puissent obtenir de la valeur à partir des données, leur donne la possibilité de poser les bonnes questions et génère des informations d'une manière facile à comprendre et conversationnelle. L'algorithme d'analyse augmenté fournit également des suggestions contextuelles pour des informations pertinentes.
3. Cloud connecté
Chaque outil commercial que vous pouvez imaginer se déplace vers le cloud si ce n'est pas déjà le cas. Même tous les éléments BI tels que les modèles de données,les sources de données,le stockage de données, les modèles d'analyse et la puissance de calcul se déplacent vers le cloud. Il s'agit d'une situation Catch-22 pour les entreprises car le scénario ci-dessus les oblige à adopter des analyses cloud.
Lorsqu'il existe un certain nombre de systèmes disparates qui sont dans le cloud, il apporte de nombreux problèmes tels que la complexité, le risque et les coûts dans l'équation. Il n'y a pas non plus de solution unique en ce qui concerne BI. C'est là que le cloud connecté fonctionne comme une stratégie crédible.
4. Collaborative Business Intelligence
Bien que ce ne soit pas une nouvelle tendance en tant que telle, il y a eu beaucoup de progrès dans ce domaine, grâce à l'interaction entre les différentes parties prenantes. La BI collaborative est essentiellement une combinaison d'outils de BI et de logiciels de collaboration, y compris le Web 2.0 et une variété d'autres technologies, qui contribuent toutes à prise de décision basée sur les données.
Grâce à la BI collaborative, le partage d'analyses et de rapports devient simple, ce qui aide à la prise de décision. Des professionnels de différents départements s'impliquent dans le processus décisionnel, ce qui encourage la résolution de problèmes. Certains des plus logiciel d'intelligence d'affaires populaire sont Tableau, Power BI, QlikView et Domo.
5. Sécurité des données
Avoir des données précises et mises à jour est essentielle vers le succès de la BI. Il y a eu des violations de données même dans certains des plus grands géants technologiques du monde. De telles cyberattaques entraînent une perte de données clients et les laissent exposées à des éléments indisciplinés qui pourraient utiliser leurs données à des fins incorrectes. La valeur des actions de la société baisse, un tas d'utilisateurs quittent et cela entraînera une publicité négative.
Quelle que soit la taille de votre entreprise, vous êtes toujours sensible aux cyberattaques. La seule façon d'être mieux préparé est de mettre en œuvre des mécanismes de sécurité qui pourront couvrir la plupart des lacunes. En 2023, et pour les prochaines décennies, la sécurité des données ne cessera jamais d'être pertinente.
6. BI pour les équipes de vente et de marketing
Ces derniers temps, les équipes de vente et de marketing ont commencé à réaliser l'importance de tirer parti des données clients. En utilisant des tableaux de bord BI pour vérifier les modèles et le comportement des utilisateurs, il devient facile d'être en mesure de prendre des décisions éclairées. Les équipes marketing peuvent découvrir les objectifs des clients potentiels et créer du contenu qui cible spécifiquement différents segments de clients. Les équipes de vente peuvent tirer parti des données précédentes pour comprendre les modèles de dépenses, les motivations et les besoins des clients.
BI Tools permet aux équipes commerciales de prédire avec précision les ventes tout en permettant aux équipes marketing de voir les effets de leur dernière campagne.
7. Gestion de la qualité des données
Pour les analystes du monde entier, la qualité des données est l'un des défis les plus importants auxquels ils sont confrontés régulièrement. Il est possible de dériver des informations intelligentes uniquement à partir des données disponibles. La gestion de la qualité des données est un ensemble de pratiques utilisées par les gestionnaires de données pour maintenir le caractère sacré des données. Ces pratiques sont suivies tout au long du processus de gestion des données, à partir de l'acquisition, de la mise en œuvre, de la distribution et de l'analyse.
La qualité des données est évaluée en fonction de ces cinq traits: précision, fiabilité, actualité, pertinence et exhaustivité. Plus la qualité des données est élevée à votre disposition, meilleures sont les décisions que vous pouvez prendre en les utilisant.
8. Analytiques hautement réalisables
Les données et les analyses de Business Intelligence n'étaient pas disponibles au même endroit. À l'aide d'outils BI modernes, les données sont mises à disposition de manière à ce que les utilisateurs puissent prendre des mesures immédiates. Les outils BI vous permettent de combiner les processus et les flux de travail à l'aide d'extensions, d'API et d'analyses intégrées. Grâce aux technologies combinées, il devient facile de mettre en œuvre des analyses exploitables.
Les utilisateurs peuvent afficher les données, dériver des informations exploitables et les implémenter en un seul endroit. En utilisant des outils BI modernes, vous pouvez même voir d'où viennent vos utilisateurs. Une analyse exploitable vous aide à créer des informations spécifiquement pour un département, une fonction ou une région particulière.
Conclusion:
Ce sont quelques-unes des tendances les plus populaires pour intelligence économique en 2023 et au-delà. Bien que nous ne puissions pas dire avec certitude sur la direction que BI et son écosystème connecté prendront, nous pouvons être sûrs que chacune des tendances ci-dessus figurera certainement d'une manière ou d'une autre.
Les cas d'utilisation pour les algorithmes d'apprentissage automatique continuent d'augmenter chaque jour qui passe, et cela ne fera qu'ajouter à notre excitation des possibilités dans le domaine de l'intelligence d'affaires. Pour qu'une entreprise reste compétitive, il serait sage de tirer parti outils d'intelligence d'affaires cela peut créer une énorme brèche dans leur résultat net.
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