L’importance de bien choisir sa solution de data intelligence

En plein boom depuis plusieurs années, le domaine de la data donne des idées à de nombreux organismes. Qu’il s’agisse de sociétés privées ou de structures publiques, la tendance est de tirer parti de la prolifération des données. Miser sur l’exploitation de ces dernières est une approche qui peut en effet s’avérer pertinente afin notamment d’adapter son offre ou ses services à de nouvelles exigences et de nouveaux besoins. Pour y parvenir, les possibilités sont multiples, mais le choix de la solution dépend en grande partie de la finalité du projet.

L’intelligence de la donnée offre en effet diverses approches qui peuvent répondre à des besoins variés. La pluralité des solutions envisageables permet ainsi de donner différentes pistes d’amélioration aux entreprises privées et entités publiques. Parmi les options potentielles, il est possible de se tourner vers l’entreprise information management, la business intelligence ou encore l’intelligence artificielle.

L’intelligence de la donnée à travers l’entreprise information management

Au sein des entreprises, les données ont progressivement pris une place importante. Il faut dire que depuis le début des années 2000, la notion de data ne cesse de se développer, tout comme les enjeux qui l’accompagnent. Si dans un premier temps seulement quelques secteurs étaient concernés par leur utilisation, les données ont changé de dimension et touchent désormais un panel bien plus large d’entités. Qui sont les acteurs et les grands enjeux du Big Data ? Des grands comptes aux petites et moyennes entreprises, les données sont un élément déterminant pour mener à bien les stratégies de développement et piloter la croissance des structures.

L’une des approches de la data intelligence qui permet de prendre en compte les données recueillies et de procéder à leur analyse est l’entreprise information management (EIM). Aussi appelée gestion des informations d’entreprise, cette solution vise à permettre aux sociétés de procéder au traitement des données et ainsi d’en apprendre davantage sur leur activité. C’est au moyen d’une modernisation des pratiques et des outils utilisés, notamment en ayant recours à l’automatisation de certains éléments, que la gestion des données d’entreprise est en mesure de tirer parti des données obtenues.

L’EIM est un levier de création de valeur pour les entreprises. Cette solution de gestion des données tend en effet à valoriser la data dans le processus de prise de décision au sein des entreprises, que ce soit à un niveau stratégique ou opérationnel. Sur certains aspects, la gestion des informations d’entreprise rejoint la business intelligence, qui est une autre solution envisageable pour les structures souhaitant exploiter leurs données.

 

L’approche de la business intelligence pour utiliser les données structurées

Outre la gestion des informations d’entreprise, une autre alternative peut s’avérer pertinente pour les structures souhaitant valoriser leurs données. Il s’agit de la business intelligence (BI), aussi appelée informatique décisionnelle. Alors que l’EIM repose entre autres sur le Big Data, la BI se distingue à divers niveaux. Derrière leur point commun qui consiste à traiter les données et à en tirer des enseignements utiles, ces deux approches font état de quelques divergences dans l’analyse des données.

La business intelligence se limite en effet à l’analyse et la prise en compte d’éléments touchant directement à son activité. Si cela permet évidemment d’améliorer l’existant, la limite se trouve dans l’incapacité à s’ouvrir à de nouvelles opportunités. Cette différence se constate directement au niveau des données qui sont traitées. Pour sa part, l’informatique décisionnelle se cantonne majoritairement à l’analyse de données structurées afin de piloter sa stratégie. À l’inverse, le Big Data, englobé dans l’EIM, s’ouvre aux analyses de données structurées et non structurées, les indicateurs non structurés pouvant provenir de sources externes à l’entreprise.

Alors que les entités privées et publiques prennent de plus en plus conscience de l’enjeu qu’il y a autour des données, la problématique relève désormais de la capacité à les exploiter, notamment du fait de la diversité des sources de ces données. Aussi, quelles sont les solutions technologiques du Big Data ? Les solutions concrètes du Big Data visent à répondre à trois impératifs majeurs que sont :

  • la gestion d’un volume important de données ;
  • la capacité à traiter rapidement ces datas ;
  • l’aptitude à structurer les données, en dépit de la variété de ces dernières, en raison de leur nature ou de leur provenance.

Pour ce faire, divers outils peuvent être mis à profit, à l’image de la création de bases de données ou du déploiement d’architectures polyvalentes au sein du système d’information.

 

L’analyse de données par le prisme de l’intelligence artificielle

L’informatique décisionnelle et l’entreprise information management ne sont pas les seules solutions qui s’offrent aux administrations ou structures privées pour mener à bien leurs projets d’intelligence de la donnée. Au sein de ces entités, les systèmes d’information sont en effet de plus en plus développés. La multiplication des appareils et des technologies fait la part belle à l’IA. Grâce à la mise en place d’algorithmes de plus en plus performants et de parcs informatiques toujours plus importants, le machine learning connaît un réel essor. La généralisation de l’intelligence artificielle apporte ainsi de nouvelles perspectives pour déterminer comment peuvent être collectées les données du Big Data.

L’IA est en effet un outil qui, par son autonomie et ses fonctionnalités, se met au service de nombreux utilisateurs au sein des structures publiques et privées. Que ce soit par la qualité des rapports, laquelle dépend toutefois des algorithmes développés, ou par le temps gagné pour le traitement des données, le machine learning s’impose progressivement comme un incontournable pour de nombreuses entités.

 

Business intelligence et intelligence artificielle, des solutions qui se complètent

Si la gestion des informations d’entreprise et la business intelligence (BI) sont complémentaires, c’est également le cas de l’informatique décisionnelle et de l’intelligence artificielle (IA). IA et BI sont en effet des éléments différents qui peuvent s’articuler de façon à favoriser la performance dans l’analyse des données d’une entreprise.

Il convient en effet de distinguer les apports de ces deux approches. L’informatique décisionnelle consiste à permettre à un manager d’accéder à un reporting, ou des tableaux de bord et de suivi afin d’assimiler des résultats. Cela peut se faire à travers l’interface d’une application ou d’un logiciel qui centralisent les informations. Fort de ces données, l’utilisateur se retrouve alors en possession d’informations qui lui permettent de prendre des décisions et de piloter le développement de son activité.

À l’inverse, l’IA se démarque en ce sens que le processus de prise de décision est directement intégré au machine learning. Après avoir développé un algorithme élaboré en amont, il est donc possible de déléguer l’interprétation et la prise de décision à l’intelligence artificielle. Si le Big Data semble pertinent au niveau des entreprises privées, pourquoi utiliser le Big Data pour les établissements publics ?

 

Le Big Data au niveau des infrastructures publiques

Au-delà du secteur privé, la notion de mégadonnées peut avoir un réel intérêt dans l’environnement public. Les collectivités sont en effet elles aussi bouleversées par l’évolution des pratiques ces dernières années et l’exploitation de données peut être un levier efficace pour ajuster les services et les outils proposés à la population.

Il reste que derrière cet aspect pratique, le Big Data et la protection de la vie privée sont deux éléments qui semblent souvent s’opposer. Des règlementations ont ainsi été mises en place afin de garantir la
protection de la vie privée des individus.

 

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