Composants essentiels d'un système de Business Intelligence

150 millions d'e-mails envoyés, 20,8 millions de messages WhatsApp, 2,78 millions de vues sur YouTube, 2,4 millions de requêtes de recherche - ces chiffres ne concernent pas un an, un mois ou une semaine. Ces chiffres précisent l'action qui se produit sur Internet en une minute ! Cette explosion de données qui se produit tout autour de nous présente de multiples avenues et opportunités pour les entreprises d'adapter leurs produits et services en fonction des besoins et des préférences des utilisateurs. En conséquence, chaque entreprise ou entreprise produit un bloc de données qui est généralement collecté et stocké et souvent traité comme un atout inestimable pour sa stratégie commerciale ou ses besoins marketing.

Mais à quoi servent les données s'il n'existe aucun moyen d'extraire des informations, des tendances et des modèles précieux ? Sans intelligence d'affaires et analyse appropriées, les données ne serviront qu'à créer beaucoup d'encombrement et n'auront aucun sens pour les parties prenantes. Cela se produit parce que la plupart d'entre eux ont des connaissances insuffisantes sur la façon d'extraire des informations utiles et significatives de ces données accumulées. Par conséquent, en raison d'un manque d'expertise et de compétence, ils échouent souvent à prendre des décisions fructueuses pour le bien de leur entreprise. Afin de résoudre ce problème, de nombreuses entreprises adoptent l'analyse avancée et l'intelligence d'affaires pour combler avec succès le fossé entre l'entreprise et ses données brutes.

Importance de l'intelligence économique

L'intelligence d'affaires ciblée est un moyen infaillible d'aider l'entreprise à décider de ce qui fonctionnera le mieux pour son entreprise. Il émerge rapidement comme un moyen efficace par lequel une entreprise peut prendre les bonnes décisions et aller au-delà de ses concurrents. Désormais, les entreprises mettent l'accent sur l'intelligence d'affaires qui est extraite des données brutes par des programmes informatiques spécialisés, et éduquent leurs employés sur la façon d'habituer et de diffuser les informations qu'ils obtiennent de ces données structurées.

En utilisant l'intelligence économique, les entreprises peuvent faire leur budget et essayer d'explorer de nouvelles opportunités commerciales qui peuvent stimuler leur croissance. Mais il est également vrai que la BI n'est pas qu'un simple outil d'analyse des données de l'entreprise. Il est également utilisé par les gestionnaires et les analystes pour identifier les processus commerciaux incompétents qui doivent être réévalués et reconsidérés. Cela découle de la perte de revenus et améliore l'efficacité des entreprises. Le marché propose une gamme d'outils de BI, notamment Oracle BI, MSBI, Qlikview, Tableau et IBM.

Une entreprise peut utiliser n'importe lequel de ces outils et voir les changements dans ses activités en tirant parti de la puissance des informations de référence. S'il est utilisé de la bonne manière, un bon système de BI peut apporter des changements étonnamment bons dans la fortune d'une entreprise et lui permettre de bénéficier d'un meilleur engagement des utilisateurs et de conversions de ventes plus élevées. Mais il est tout aussi vrai qu'une mise en œuvre inepte peut donner de mauvais résultats pour une organisation. Ainsi, une organisation doit fournir des efforts acharnés pour effectuer une évaluation appropriée du système de Business Intelligence qui peut répondre avec succès à tous ses besoins.

Composants essentiels d'un système de BI

Afin de commencer avec les fondamentaux, nous avons compilé une liste de composants essentiels qui contribuent à créer un système de BI robuste et fiable.

1. Entreposage de données :

En cette ère numérique, le volume de données générées a dépassé toutes les estimations. Une pléthore de statistiques a affirmé que les entreprises quotidiennes génèrent environ 2,5 quintillions d'octets de données. Un autre facteur important est que plus de 90 % des données disponibles de nos jours n'ont été générées qu'au cours des deux dernières années. Une entreprise doit savoir comment utiliser méticuleusement ces données brutes accumulées.

Les données qui proviennent généralement de plusieurs systèmes OLTP et d'autres sources diverses doivent être accumulées dans une base de données qui peut ensuite être transmise via des outils d'analyse et de visualisation. Le but de l'entreposage de données est d'agréger toutes les données structurées d'une ou plusieurs ressources afin qu'elles puissent être comparées et analysées pour l'intelligence d'affaires chaque fois que nécessaire. L'entrepôt doit être stocké de manière sécurisée afin qu'il puisse être récupéré facilement et géré en douceur.

Oracle, Microsoft, IBM et SAP, et Amazon AWS s'inscrivent comme les leaders des systèmes de gestion de bases de données. Le principal avantage de l'utilisation d'un entrepôt de données est la possibilité d'analyser des données provenant de plusieurs ressources. C'est pourquoi un entrepôt de données est utilisé pour effectuer le travail d'analyse de l'énorme volume et de la véracité des données de l'entreprise.

2. Mégadonnées :

En cette ère de concurrence, les entreprises doivent prendre les bonnes décisions au bon moment. Les problèmes commerciaux critiques peuvent être évités en utilisant efficacement l'intelligence d'affaires et en examinant les données disponibles. La présence de données à grande échelle extraites de plusieurs sources telles que les sites de médias sociaux, les sites Web, les enquêtes, les signaux RFID et GPS est ce qu'est le Big Data. Bien que le marché regorge de plusieurs outils axés sur les technologies de bases de données, ceux-ci ne sont pas en mesure de faire face au volume ou à la vitesse élevés généralement associés aux mégadonnées. C'est là que des outils d'analyse spécialisés comme R et Hadoop interviennent pour fournir des informations qualitatives. L'analyse du Big Data a changé les perceptions des entreprises et a eu un impact sans précédent sur leurs opérations commerciales quotidiennes. Certains des avantages à tirer de Big Data Analytics incluent -

• Réduction des coûts - Les technologies Big Data telles que Hadoop et l'analyse basée sur le cloud ont considérablement réduit les coûts de l'infrastructure informatique. En investissant dans ces technologies, une entreprise tournée vers l'avenir peut facilement compenser les avantages accumulés par rapport aux coûts encourus. Grâce à ces technologies, de plus grands volumes de données structurées et non structurées peuvent désormais être facilement stockés et analysés à un coût minimal par rapport aux techniques conventionnelles.
• Efficacité améliorée - Hadoop est beaucoup plus efficace car il fournit aux entreprises comment utiliser rapidement les données et fournit également un aperçu analytique. En fait, c'est beaucoup plus rapide que les anciens outils ETL traditionnels qui prenaient beaucoup de temps, et par conséquent, ils avaient besoin de temps pour charger les données de la source vers le système de BI cible. Ces outils d'analyse commerciale modernes augmentent l'efficacité d'une entreprise et l'aident à prendre rapidement une décision basée sur des données.

Compte tenu de l'influence croissante de l'écosystème en ligne et de l'évolution des préférences des utilisateurs vers le mobile et le Web, l'analyse du Big Data n'est plus une option, mais un facteur de réussite essentiel. Cet outil efficace les aide à prendre des décisions commerciales apt. Un coût réduit, une évolutivité, un support informatique solide et un avantage concurrentiel exceptionnel ont fait du Big Data l'une des technologies les plus appréciées de cette époque.

3. Grattage Web :

Avec le web scraping, le processus d'extraction des données ciblées devient plus facile. En conséquence, les étapes ultérieures de traitement et d'analyse significatifs et de génération de BI deviennent plus fluides et beaucoup plus efficaces. Grâce à sa capacité à explorer à la fois les données non structurées et le contenu des médias sociaux, vous pouvez jeter un large filet pour améliorer l'efficacité de vos systèmes de BI.

Vous pouvez écouter ce que les gens disent de votre marque, affiner la gestion de votre réputation, améliorer votre personnalité en ligne et concevoir et déployer des campagnes de marketing stratégiques qui offrent une plus grande probabilité de conversions réussies pour votre entreprise. Diverses applications peuvent émerger du web scraping - services d'agrégation, services de petites annonces, sites de comparaison, spécialistes du marketing, équipes financières et analystes commerciaux - tous trouvent très efficace d'utiliser la proposition de valeur du web scraping et de l'exploration de données pour ajouter l'avantage nécessaire à leur entreprise. .

4. Tableau de bord d'intelligence d'affaires :

Un tableau de bord est essentiellement un affichage visuel des informations les plus importantes et les plus pertinentes qui peuvent être visualisées en un coup d'œil résumé. Toutes les informations préalables sont fusionnées et organisées sur un seul écran afin que les utilisateurs puissent les surveiller et les lire en un coup d'œil. Certaines des caractéristiques clés qui définissent un tableau de bord BI efficace sont les suivantes -

• Toutes les données et visualisations tiennent sur un seul écran d'ordinateur. Il n'est donc pas nécessaire de les faire défiler.
• Il affiche les indicateurs de performance les plus importants qui doivent être surveillés régulièrement.
• Les tableaux de bord sont très faciles à comprendre et à utiliser car ils ont un langage de conception plus simple.
• Les données affichées peuvent être automatiquement mises à jour sans aucun travail manuel. Mais il est également vrai que la fréquence de la mise à jour varie d'une organisation à l'autre.

5. Rapports d'intelligence d'affaires :

Le reporting en intelligence d'affaires désigne la présentation des données aux utilisateurs finaux de manière à ce qu'ils puissent facilement les comprendre et les analyser au profit de leurs entreprises. Habituellement, un rapport présente du texte et des chiffres dans un tableau et, de plus, il est optimisé pour l'impression et prend en charge d'autres formats de document comme PDF. Dans chaque solution de Business Intelligence, le reporting joue un rôle crucial car il aide les entreprises à donner un sens significatif aux données récoltées.

Ceci est fait afin d'améliorer sa compétitivité sur le marché. Il existe divers outils de business intelligence et de reporting open source disponibles sur le marché. De nos jours, l'intelligence d'affaires est devenue une composante intrinsèque d'une entreprise si elle veut s'inscrire fermement dans cette ère concurrentielle. Ceux qui veulent extraire le maximum de la BI doivent être conscients et avoir une connaissance pratique de ces composants fondamentaux d'un bon système de BI.