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Où en êtes-vous dans vos projets de Business Intelligence ?

Pour vous accompagner dans votre réflexion, voici les trois situations les plus communément rencontrés chez les clients DataValue et la meilleure façon d’envisager l’optimisation de votre système décisionnel Business Intelligence et Data Visualisation.

Où en êtes-vous dans vos projets de Business Intelligence ?

Introduction ou extrait du livre blanc

"Business Intelligence

Où en êtes-vous dans vos projets ?

Votre entreprise ou votre direction pilote encore son activité sous Excel et la situation devient intenable ? Peut-être qu’à l’inverse, la création de dashboards dans Qlik ou Tableau n’a plus de secret pour vous et vos équipes ? Vous commencez même à en voir les limites ?
En bref : vous souhaitez que vos projets et outils BI passent à la vitesse supérieure.

Vous allez sûrement vous reconnaître dans les 3 cas de figures que nous allons passer en revue ici.
Quelle que soit la nature de votre besoin de changement d’outil, vous êtes probablement confrontés à des difficultés en matière d’organisation interne, de connaissance technique ou de capacité à estimer le coût d’une nouvelle solution.

Pour vous accompagner dans votre réflexion, voici les trois situations les plus communément rencontrés chez nos clients et la meilleure façon d’envisager l’optimisation de votre système décisionnel Business Intelligence et Data Visualisation.

1| Vous êtes outillés et matures en BI, en recherche d’outils nouvelle génération

Ce profil d’entreprises est typiquement déjà équipé de solutions BI et Dataviz comme Tableau ou Qlik. Ses équipes sont matures dans leur maîtrise des outils et en sont plutôt satisfaites. Néanmoins, elles souhaitent investir dans un outil « nouvelle génération » en addition, en parallèle, voire en remplacement de leur équipement actuel.

Dans ce cas de figure, la démarche est beaucoup plus souvent initiée par les métiers que par la DSI.

L’objectif est double. Il s’agit tout d’abord, de couvrir des besoins complémentaires : passer du reporting « statique » à des outils plus avancés, offrant des capacités d’exploration de données (Data discovery) et d’analyses basées sur l’IA ou le traitement du langage naturel (Natural Language Processing).

Ensuite, les métiers engageant cette recherche sont généralement ceux à qui disposent d’une solution de qualité, facile à utiliser mais sur laquelle ils souhaiteraient gagner en autonomie pour créer leurs rapports.

Prenons un exemple : un besoin urgent émerge au service commercial pour la constitution d’un reporting de ventes, sur un segment ou un axe bien particulier. La création de ce reporting (pour des raisons techniques ou de compétences) nécessite l’intervention de la DSI. De son côté, la DSI doit gérer plusieurs demandes, plusieurs engagements en interne. Par conséquent, c’est elle qui va imposer ses délais.

Devant ce besoin de réactivité, des frictions peuvent apparaître. L’investissement dans un outil « self-service » aux fonctionnalités avancées fait donc moins peur si l’on considère le bénéfice : les ressources accèdent aux données à tout moment et peuvent produire leurs propres rapports de façon autonome, plus rapidement.

De fait, les décideurs de ces sociétés sont exigeants et attendent de leur prestataire externe une veille technologique permanente autour des outils « dernière génération ». Ils attendent par ailleurs un niveau de connaissance du marché élevé et des consultants formés aux dernières solutions de pointe."

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