Top 5 des plateformes de Business Intelligence d'entreprise

La sélection des bons outils de reporting de business intelligence d’entreprise est essentielle pour extraire des informations exploitables et piloter des décisions stratégiques éclairées. Avec une multitude d’options disponibles, choisir la plateforme la plus adaptée est un défi.

Cet article simplifie le processus de sélection en mettant en lumière les 5 meilleures solutions BI d'entreprise. Notre objectif est de vous fournir les informations nécessaires pour choisir un outil qui répond à vos besoins analytiques et améliore les processus de reporting des données et de prise de décision de votre organisation.

Tout d’abord : vos données sont-elles prêtes pour la BI et la visualisation ?

Avant de vous lancer dans les plateformes de business intelligence, assurez-vous que vos données sont préparées pour les outils BI. Voici une liste de contrôle concise pour commencer :

1. Exactitude des données : effectuez des audits pour vérifier l’exactitude de vos sources de données. Des données inexactes peuvent induire en erreur les processus décisionnels. Envisagez de mettre en œuvre des règles de validation automatisées lorsque cela est possible.
2. Cohérence des données : harmonisez les formats et les unités de données entre différentes sources pour garantir la cohérence. Les divergences peuvent conduire à une analyse erronée. Standardisez la saisie des données via une plateforme de gestion de données centralisée si disponible.
3. Complétude des données : identifiez et corrigez les valeurs manquantes ou les lacunes dans vos ensembles de données. Des données incomplètes peuvent donner lieu à des informations biaisées.
4. Organisation des données : structurez logiquement vos données, en utilisant une catégorisation et un marquage clairs pour faciliter l'accès et l'analyse. Mettez en œuvre une stratégie de gestion des métadonnées pour améliorer la découvrabilité des données.
5. Préparation à l'intégration des données : évaluez si vos ensembles de données sont prêts pour une intégration transparente dans les outils BI. Cela peut impliquer une conversion de format de données ou un alignement de schéma pour garantir la compatibilité avec votre logiciel BI.
6. Sécurité des données : examinez vos processus de traitement et d'analyse des données pour vous assurer qu'ils sont conformes aux réglementations de protection des données spécifiques au secteur telles que le RGPD ou la HIPAA.
7. Gouvernance des données : développez et appliquez des politiques de gouvernance des données qui définissent la manière dont les données sont collectées, stockées et utilisées au sein de votre organisation. Cela garantit la qualité et l’intégrité continues des données, essentielles à une analyse fiable.

S'assurer que vos données répondent à ces critères critiques est la clé de tout projet de BI et de visualisation. Improvado peut réaliser toutes ces étapes pour vous, depuis l'agrégation des données provenant de n'importe quelle source marketing jusqu'à leur transit crypté vers la solution BI de votre choix.

En tant que solution complète d'agrégation et de gestion de données marketing, Improvado rassemble de manière transparente des données provenant de n'importe quelle source et garantit qu'elles répondent aux critères d'exactitude, de cohérence, d'exhaustivité et de sécurité.

Qu’est-ce qui fait un excellent outil de Business Intelligence d’entreprise ?

La sélection de la bonne plateforme de business intelligence d’entreprise va au-delà des simples fonctionnalités. Il s'agit de trouver une solution qui correspond à vos objectifs stratégiques et à vos demandes analytiques.

Dans cette section, nous découvrirons les qualités essentielles qui distinguent les solutions BI d'entreprise de premier plan, vous offrant une feuille de route claire pour choisir un système qui améliore la prise de décision.

Capacités d'intégration transparentes

Les meilleurs outils de BI d'entreprise peuvent s'intégrer à tout, des systèmes existants aux applications cloud modernes, sans nécessiter de codage personnalisé approfondi. Ils utilisent des API et des connecteurs pour simplifier l'ingestion de données, garantissant ainsi un paysage de données holistique.

Analyses avancées et modélisation des données

Ces outils prennent en charge des techniques sophistiquées de modélisation de données, permettant aux utilisateurs d'analyser les données sur plusieurs dimensions. Les meilleures plateformes d'analyse de données d'entreprise intègrent des algorithmes d'IA et de ML pour automatiser la reconnaissance de formes, la détection d'anomalies et l'analyse prédictive, transformant ainsi les données brutes en informations exploitables.

Traitement des données en temps réel

Le traitement en temps réel est rendu possible par l'informatique en mémoire, réduisant considérablement les temps de réponse aux requêtes et permettant l'analyse des données en streaming. Cette fonctionnalité est cruciale pour capitaliser sur les mouvements du marché au fur et à mesure qu’ils se produisent.

Évolutivité et performances

Un excellent outil de BI s'adapte horizontalement et verticalement, prenant en charge davantage de données et d'utilisateurs sans dégrader les performances. Il utilise des techniques telles que le partage de données et l'équilibrage de charge pour gérer de grands ensembles de données et les requêtes simultanées des utilisateurs, garantissant ainsi à toutes les parties prenantes un accès rapide aux informations.

Cadre de sécurité robuste

Une bonne plate-forme de business intelligence d'entreprise offre un contrôle d'accès précis, un chiffrement en transit et au repos et une conformité aux normes industrielles telles que RGPD, HIPAA et SOC-2. Il doit également fournir des pistes d'audit pour l'accès aux données et les modifications, aidant ainsi les organisations à maintenir la gouvernance des données et la conformité réglementaire.

Rapports et alertes automatisés

Les fonctionnalités d'automatisation incluent la planification de l'exécution de rapports à des intervalles spécifiques et la configuration d'alertes basées sur des seuils de données. Cela permet non seulement de gagner du temps aux analystes, mais garantit également que les parties prenantes sont immédiatement informées des mesures, tendances ou problèmes critiques, permettant ainsi une réponse rapide aux conditions dynamiques du marché.

Meilleures solutions logicielles de Business Intelligence d'entreprise

Sur la base de critères détaillés et d’une expérience pratique, voici les cinq meilleurs choix pour les meilleures plateformes de business intelligence d’entreprise. Ces outils excellent dans l'intégration des données, l'analyse, l'expérience utilisateur et l'évolutivité, offrant un support solide pour la prise de décision basée sur les données.

1. Microsoft Power BI

Capacités d'intégration de données

Microsoft Power BI est une solution de business intelligence d'entreprise populaire qui prend en charge un large éventail de sources de données, des feuilles de calcul aux entrepôts de données hybrides complexes sur site. Il permet aux utilisateurs de consolider des ensembles de données disparates dans une vue unifiée, facilitant ainsi un paysage d'analyse complet. Ce niveau d'intégration est particulièrement avantageux pour les entreprises qui cherchent à exploiter les données de plusieurs unités commerciales ou plates-formes.

Au-delà des connecteurs API directs, Power BI propose plusieurs autres options d’agrégation et d’intégration de données :

• DirectQuery permet d'interroger des données en temps réel sans avoir besoin d'importer ou de copier des données dans Power BI, ce qui est particulièrement utile pour travailler avec de grands ensembles de données ou lorsque des données à jour sont requises.
• La passerelle de données sur site permet une connectivité sécurisée des données depuis les sources de données sur site vers le service Power BI dans le cloud.
• La fonctionnalité de modèles composites permet aux utilisateurs de combiner des données provenant de plusieurs sources en un seul modèle. Cela permet aux analystes de créer des rapports qui s'appuient sur des données provenant à la fois d'ensembles de données importés et de sources DirectQuery, offrant ainsi une flexibilité dans la gestion de scénarios de données complexes.

Transformation et analyse des données

L'éditeur de requête est au cœur de la capacité de transformation des données de Power BI. L'éditeur de requête prend en charge diverses transformations, notamment le filtrage, le tri et la fusion d'ensembles de données, ce qui facilite le nettoyage et la préparation des données pour l'analyse. Son interface intuitive permet aux utilisateurs d'appliquer des transformations complexes avec un minimum de codage.

Le langage DAX (Data Analysis Expressions) de Power BI est une fonctionnalité remarquable, offrant des fonctionnalités avancées pour créer des calculs et des mesures personnalisés. Cette fonctionnalité permet aux analystes de découvrir des informations plus approfondies et de prendre des décisions stratégiques plus éclairées.

Les flux de données sont une autre fonctionnalité clé pour les entreprises qui gèrent des données sur plusieurs modèles Power BI ou qui doivent partager des données entre différents rapports. Les flux de données permettent aux utilisateurs de définir et d'automatiser les processus de préparation des données, en stockant les données résultantes dans le service Power BI. Cette approche centralisée de la gestion des données garantit la cohérence entre les rapports et les modèles, réduisant ainsi la redondance et améliorant l'efficacité du traitement des données.

Visualisation et personnalisation des données

Power BI offre une grande variété d'options de visualisation, des graphiques de base aux diagrammes complexes, tous personnalisables pour s'adapter à la marque et aux besoins de reporting de l'entreprise. La fonctionnalité glisser-déposer le rend accessible aux utilisateurs non techniques, tout en offrant de la profondeur à ceux qui souhaitent approfondir.

IA et analyses avancées

L'un des aspects les plus innovants de la plateforme est son intégration de capacités d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Power BI permet l'analyse prédictive, les indicateurs de tendance et même le traitement du langage naturel pour interroger les données.

De plus, Power BI améliore l'accessibilité grâce aux rapports paginés. Cette fonctionnalité s'adresse aux utilisateurs sans connaissances approfondies en SQL, leur permettant de générer des rapports détaillés et formatés. Les rapports paginés rendent des informations complètes sur les données accessibles à tous les niveaux de compétence au sein d'une organisation.

Informations pratiques pour les utilisateurs d'entreprise

Power BI est une puissante plateforme d'analyse d'entreprise. Son évolutivité et son intégration avec d'autres produits Microsoft, tels qu'Azure et Office 365, en font un complément transparent à l'écosystème informatique existant. Ses fonctionnalités de sécurité et sa conformité aux normes de l’industrie garantissent que les problèmes de gouvernance des données et de confidentialité sont correctement pris en compte, ce qui est crucial pour les grandes organisations.

2. Tableau

Capacités d'intégration de données

Tableau est l'un des meilleurs outils de business intelligence d'entreprise qui se connecte de manière transparente à un large éventail de sources de données. Cela inclut les services cloud, les solutions Big Data et les bases de données SQL telles que MySQL et SQL Server. En tant que membre de la famille Salesforce, Tableau bénéficie d'intégrations natives avec les produits Salesforce.

Transformation et analyse des données

Tableau Prep, un composant clé, simplifie le processus de nettoyage, de remodelage et de combinaison des données, les rendant ainsi prêtes pour l'analyse. L'interface glisser-déposer simplifie les tâches complexes de préparation des données, permettant aux utilisateurs de se concentrer davantage sur l'analyse et moins sur la gestion des données.

En termes d'analyse, Tableau permet aux utilisateurs de se plonger en profondeur dans l'analyse prédictive sans avoir besoin de connaissances statistiques avancées. Des fonctionnalités telles que les analyses de tendances, les prévisions et les scénarios de simulation sont accessibles directement au sein de la plateforme, offrant des outils puissants pour découvrir des informations qui peuvent guider les décisions marketing stratégiques.

Visualisation et personnalisation des données

Tableau prend en charge une gamme complète de types de visualisation, permettant aux utilisateurs de transmettre des histoires de données complexes via des graphiques simples, des cartes interactives complexes et tout le reste.

La plateforme permet la création de tableaux de bord et de feuilles de calcul interactifs. Les tableaux de bord combinent plusieurs visualisations en une seule vue, offrant un instantané complet des informations sur les données. Les feuilles de calcul sont plus ciblées et contiennent généralement une seule visualisation pour une analyse détaillée.

Tableau offre de nombreuses options de personnalisation, notamment la possibilité de modifier des éléments visuels tels que les couleurs, les polices et les mises en page pour les aligner sur l'image de marque de l'entreprise ou sur les exigences de présentation spécifiques. Ce niveau de personnalisation s'étend à l'incorporation d'images et de contenu Web dans les tableaux de bord.

Tableau a son langage d'interrogation et de visualisation de données appelé VizQL Technology. VizQL traduit les actions glisser-déposer des utilisateurs sur l'interface Tableau en requêtes de données. Essentiellement, il permet aux utilisateurs de créer des visualisations et d'effectuer des analyses sans avoir besoin d'écrire une ligne de code.

IA et analyses avancées

Tableau intègre des fonctionnalités d'IA avancées pour rationaliser le processus d'analyse :

• La fonctionnalité Ask Data permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel et de recevoir des réponses visuelles, rendant l'exploration des données intuitive pour tous les niveaux de compétence.
• Avec Explain Data, les utilisateurs obtiennent des informations automatiques sur les points de données, découvrant des tendances ou des anomalies sous-jacentes sans analyse manuelle.
• Grâce à sa connexion avec Einstein Discovery de Salesforce, Tableau propose des analyses prédictives et des recommandations exploitables, permettant aux entreprises de prévoir les tendances et d'optimiser leurs stratégies sur la base d'informations basées sur les données.

Pour ceux qui recherchent une analyse plus approfondie, Tableau facilite l'incorporation de modèles d'analyse externes de R ou Python, permettant aux utilisateurs d'exploiter des algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique avancés directement dans leurs tableaux de bord.

Informations pratiques pour les utilisateurs d'entreprise

Bien que Tableau offre certaines fonctionnalités de manipulation de données de base, ses fonctionnalités sont principalement orientées vers l'analyse de données déjà correctement structurées, formatées et nettoyées. C'est pourquoi les utilisateurs d'entreprise utilisent souvent des solutions SQL personnalisées ou des solutions de transformation de données tierces pour prétraiter les données avant qu'elles n'atteignent Tableau. Cela peut également améliorer considérablement les performances en réduisant la charge sur Tableau et en garantissant que seules les données pertinentes sont importées.

3. Domo

Capacités d'intégration de données

Domo est une autre solution de BI d'entreprise robuste. La plateforme fournit des connecteurs API prédéfinis vers plus de 1 000 sources de données, y compris des systèmes de niche spécifiques à un secteur. La plate-forme fournit également l'IDE Connector Dev Studio pour créer des connecteurs personnalisés, des fonctionnalités de téléchargement de données et d'autres options pour ingérer d'énormes volumes de données.

Transformation et analyse des données

Domo propose une gamme d'outils de transformation de données conçus pour répondre à différents niveaux d'expertise technique et de besoins analytiques :

• Le glisser-déposer Extraire, Transformer, Charger (ETL) permet aux utilisateurs de définir et de séquencer visuellement les opérations et d'effectuer des transformations simples telles que des valeurs de carte, des colonnes divisées, des lignes de filtrage, etc.
• L'ETL basé sur SQL permet aux analystes d'effectuer des transformations complexes et de combiner des ensembles de données.
• La Data Science Suite, prenant en charge R et Python, s'adresse aux utilisateurs avancés souhaitant effectuer des analyses complexes ou développer des modèles prédictifs. L'intégration avec des outils comme Amazon Sagemaker Autopilot facilite le déploiement de modèles d'apprentissage automatique directement dans Domo.

Il est crucial de reconnaître que les outils complets de transformation des données de Domo s'accompagnent d'une courbe d'apprentissage abrupte. Les nouveaux utilisateurs sous-estiment souvent le temps et les ressources nécessaires pour devenir compétents.

Visualisation et personnalisation des données

Semblable aux autres outils de business intelligence d'entreprise de la liste, Domo prend en charge un large éventail de types de visualisation, depuis les graphiques à courbes et à barres standard jusqu'aux options plus sophistiquées telles que les graphiques à bulles, les tracés radar et les visualisations personnalisées développées via le SDK de visualisation de Domo. Ce SDK permet aux analystes de créer des composants visuels adaptés à leurs besoins d'analyse spécifiques.

Une autre caractéristique notable est la philosophie de conception de Domo axée sur le mobile, garantissant que les tableaux de bord et les visualisations sont entièrement optimisés pour l'affichage sur les appareils mobiles. Cette considération est particulièrement précieuse pour les dirigeants et les équipes de terrain qui ont besoin d'accéder à des informations commerciales en déplacement. De plus, Domo intègre des fonctionnalités collaboratives directement dans sa suite de visualisation, permettant aux utilisateurs de partager des informations, d'annoter des tableaux de bord et même d'initier des discussions au sein de la plateforme.

IA et analyses avancées

Domo intègre l'IA et l'apprentissage automatique pour offrir des analyses prédictives et une génération automatisée d'informations. Son outil d'IA, Mr. Roboto, permet la prévision, l'identification de modèles et la détection d'anomalies, offrant des renseignements exploitables qui peuvent influencer de manière significative la planification stratégique. Par exemple, il peut prédire les tendances des ventes ou mettre en évidence des changements de données inattendus, comme une baisse du trafic sur un site Web, permettant aux entreprises d'agir rapidement.

Informations pratiques pour les utilisateurs d'entreprise

La large gamme d'outils d'analyse d'entreprise de Domo constitue à la fois son plus grand atout et son plus grand défi. L'introduction rapide de nouvelles fonctionnalités par la plateforme peut parfois laisser les outils existants dans la poussière, ce qui suscite des inquiétudes quant à la longévité et à la pertinence des investissements dans des composants Domo spécifiques. Les utilisateurs ont exprimé leur frustration face à ce qu'ils perçoivent comme des mises à jour négligées et des réponses inadéquates aux commentaires.

De plus, les interactions avec le service client de Domo mettent en évidence une lacune dans leur compréhension technique, car les représentants manquent souvent des connaissances produit nécessaires pour résoudre des problèmes complexes.

4.Qlik

Capacités d'intégration de données

Qlik prend en charge un large éventail de sources de données, notamment des applications cloud, des bases de données et des systèmes sur site, permettant aux entreprises de créer un référentiel de données unifié.

Ce qui distingue Qlik, c'est son moteur associatif, qui permet aux utilisateurs d'explorer les connexions entre toutes leurs données sans être limités par des requêtes prédéfinies ou des chemins d'exploration linéaires. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les décideurs marketing qui ont besoin d’une vue globale des données pour découvrir des informations qui guident les décisions stratégiques.

Transformation et analyse des données

Au cœur des capacités de transformation des données de Qlik se trouve son éditeur de script. Les analystes peuvent exploiter cet outil pour effectuer des transformations de données complexes, notamment une logique conditionnelle, des fonctions d'agrégation et un regroupement de données, qui sont essentielles à la préparation de données marketing provenant souvent de sources et de formats variés.

L'une des fonctionnalités les moins connues mais très précieuses de Qlik pour l'analyse des données marketing est sa capacité à gérer efficacement les données de séries chronologiques. Ceci est crucial pour analyser les tendances au fil du temps, telles que les changements de comportement des clients ou les impacts saisonniers sur les ventes. Qlik permet la création de tableaux de calendrier directement dans l'éditeur de script, facilitant ainsi la comparaison des données sur différentes périodes.

Visualisation et personnalisation des données

Ce qui distingue Qlik dans le domaine de la visualisation est son moteur associatif, qui permet une exploration dynamique des données. Les utilisateurs peuvent interagir avec les visualisations pour explorer, filtrer et explorer les données sous plusieurs angles, le tout en temps réel. Cette fonctionnalité interactive est particulièrement précieuse pour les spécialistes du marketing qui ont besoin d'approfondir les données clients, les performances des campagnes et les tendances du marché pour en extraire des informations exploitables.

Qlik propose des options de personnalisation étendues, permettant aux utilisateurs de concevoir des tableaux de bord qui mettent en évidence les KPI et les informations les plus pertinents pour leurs objectifs spécifiques. Au-delà de la simple personnalisation de l'apparence, les utilisateurs peuvent intégrer des analyses avancées et des modèles prédictifs directement dans leurs tableaux de bord.

IA et analyses avancées

Insight Advisor est une fonctionnalité Qlik de premier plan basée sur l'IA. Il agit comme un assistant alimenté par l'IA qui génère des informations automatisées, suggère des associations et recommande des visualisations basées sur les données disponibles.

Advisor utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les requêtes des utilisateurs en langage clair. Cela permet aux professionnels du marketing de poser des questions complexes sur leurs données et de recevoir des réponses pertinentes, simplifiant ainsi le processus d'analyse des données pour les utilisateurs ayant différents niveaux d'expertise.

Qlik met l'accent sur la gouvernance de l'IA, en fournissant un cadre pour gérer l'éthique, la confidentialité et la sécurité des données au sein des fonctionnalités d'IA. Ceci est crucial pour les entreprises qui gèrent des données clients sensibles, car elles garantissent que les analyses améliorées par l’IA sont effectuées de manière sécurisée et conforme.

Informations pratiques pour les utilisateurs d'entreprise

Le modèle associatif unique de Qlik le distingue dans le domaine de l'analyse d'entreprise, offrant une expérience d'exploration des données plus fluide et intuitive par rapport aux outils BI traditionnels basés sur des requêtes. Ce modèle permet aux utilisateurs d'établir des connexions entre des points de données provenant de plusieurs sources sans requêtes prédéfinies, permettant ainsi des informations plus approfondies et révélant des tendances cachées. Cependant, maîtriser l'environnement de Qlik, en particulier son langage de script pour le chargement et la transformation des données, nécessite une courbe d'apprentissage abrupte.

5. Lookeur

Capacités d'intégration de données

En tant que produit Google, Looker Studio s'intègre parfaitement aux services Google tels que Google Analytics, Google Ads, Campaign Manager 360 et BigQuery, permettant une agrégation sans effort du marketing numérique et des données cloud.

L'intégration native avec Google BigQuery permet aux analystes d'utiliser BQML (BigQuery Machine Learning) pour créer et exécuter des modèles de Machine Learning à l'aide de requêtes SQL. Plus tard, vous pourrez visualiser la sortie des modèles dans Looker.

Au-delà de l'écosystème de Google, Looker Studio prend en charge l'intégration avec des bases de données externes, des fichiers CSV et une variété de plates-formes tierces, fournissant un total de plus de 800 connecteurs de sources de données prédéfinis.

Transformation et analyse des données

Au cœur des capacités de manipulation de données de Looker se trouve LookML, un langage de modélisation spécialisé qui permet aux utilisateurs de définir et de transformer des données au sein de la plateforme. LookML fournit une approche flexible basée sur du code pour créer des modèles de données complexes, garantissant que les analystes peuvent adapter les structures et les relations de données pour répondre à des besoins analytiques spécifiques.

De plus, Looker Studio exploite Looker Blocks, des morceaux de code prédéfinis qui rationalisent davantage le processus de modélisation des données. Ces blocs peuvent être utilisés à diverses fins, depuis la définition de modèles de données communs jusqu'à l'intégration de sources de données tierces, réduisant ainsi considérablement le temps et les efforts de développement. Cette approche modulaire permet l'assemblage rapide de solutions d'analyse personnalisées, permettant ainsi aux entreprises de s'adapter plus facilement à l'évolution des exigences en matière de données.

Au-delà de LookML et Looker Blocks, Looker Studio offre une gamme de fonctionnalités pour prendre en charge l'analyse avancée des données. Celles-ci incluent de puissantes fonctions d'agrégation, des métriques personnalisables et la possibilité d'effectuer une analyse de cohorte et une analyse d'entonnoir directement au sein de la plateforme.

Visualisation et personnalisation des données

La plate-forme offre un large éventail d'options de visualisation, depuis les tableaux et graphiques de base jusqu'aux représentations visuelles plus complexes et dynamiques telles que les cartes thermiques, les nuages ​​de points et les visualisations personnalisées développées via l'API étendue de Looker.

Looker permet aux utilisateurs d'adapter chaque aspect de leurs rapports et tableaux de bord. De l'ajustement des couleurs et des polices pour s'aligner sur les directives de marque à la configuration de la mise en page pour une présentation optimale des données, Looker Studio fournit les outils nécessaires pour créer des visualisations de données professionnelles et attrayantes. De plus, des fonctionnalités interactives telles que des filtres et des analyses approfondies améliorent l'expérience utilisateur, permettant aux utilisateurs finaux d'explorer les données en libre-service.

IA et analyses avancées

Looker Studio exploite l'IA et les analyses avancées pour améliorer l'exploration des données et la génération d'informations. Une fonctionnalité notable, Duet AI, intègre l'apprentissage automatique directement dans le flux de travail d'analyse, offrant des prédictions, des analyses de tendances et des informations intelligentes sur les données.

Au-delà de Duet AI, Looker Studio intègre une gamme de fonctionnalités d'IA conçues pour optimiser le processus d'analyse. Celles-ci incluent la détection automatisée des anomalies, qui alerte les utilisateurs des écarts importants dans les tendances des données, et le traitement du langage naturel pour une interrogation intuitive des données.

Informations pratiques pour les utilisateurs d'entreprise

Les utilisateurs d'entreprise qui envisagent d'intégrer Looker dans leur suite d'analyse doivent être conscients des défis spécifiques, notamment en ce qui concerne les grands ensembles de données et l'évolutivité. Les performances de Looker peuvent être affectées lors du traitement de volumes de données extrêmement importants, ce qui entraîne des temps de requête plus lents et des retards potentiels dans la génération d'informations. Ce problème est prononcé dans les modèles de données complexes ou lors de l'exécution de nombreuses requêtes simultanées.

Des visualisations perspicaces commencent par des données claires

Chacune de ces plates-formes de business intelligence d’entreprise simplifiera très certainement les analyses complexes et facilitera la découverte d’informations bien au-delà de ce que les feuilles de calcul ont à offrir.

Pour faire le bon choix, tenez compte de facteurs tels que la taille de l’entreprise, les contraintes budgétaires, les cas d’utilisation spécifiques et l’expérience en analyse de données au sein de votre équipe.

Mais n'oubliez pas que la business intelligence et la visualisation des données commencent par s'assurer que vos données sont bien organisées et de haute qualité. C'est là qu'interviennent des outils comme Improvado.

Improvado automatise l'agrégation de données provenant de plus de 500 sources de marketing et de ventes, rationalise la préparation des données et s'intègre de manière transparente à toute solution BI d'entreprise mentionnée dans la liste.

Grâce à des recettes prédéfinies adaptées à des scénarios marketing spécifiques, tels que l'analyse des dépenses publicitaires ou l'attribution des revenus des ventes, Improvado minimise les efforts manuels et réduit le risque d'erreurs ou de visualisations trompeuses. Cela garantit une transition plus fluide vers l’analyse des données, permettant aux entreprises de se concentrer sur l’obtention d’informations exploitables.

Réservez un appel de démonstration pour en savoir plus sur Improvado et comment il peut simplifier la business intelligence au niveau de l'entreprise.