Qu'est-ce que la business intelligence en libre-service (BI en libre-service) ?

Quelle est la différence entre la BI en libre-service et la BI traditionnelle ?

Avec les outils et processus BI traditionnels, l'équipe BI ou le service informatique effectue le travail d'analyse des données pour les utilisateurs professionnels. Dans cette approche, les utilisateurs demandent de nouvelles requêtes analytiques, qu'un analyste BI ou un autre professionnel BI rédige et exécute pour eux. De même, les utilisateurs demandent de nouveaux rapports et tableaux de bord BI, généralement dans le cadre d'un processus de collecte des besoins lancé par le personnel BI.

Une fois qu'un projet est approuvé (ce qui peut prendre plusieurs semaines dans certains cas), l'équipe BI prépare les données requises. Cela peut impliquer de collaborer avec le service informatique pour extraire ces données des systèmes sources, les transformer et les nettoyer, puis les charger dans un entrepôt de données ou un autre magasin de données. L'équipe BI crée ensuite des requêtes pour produire les résultats analytiques demandés et conçoit un tableau de bord ou un rapport pour afficher les informations.

À l'inverse, un environnement BI en libre-service permet aux analystes commerciaux, aux scientifiques des données, aux cadres dirigeants et à d'autres utilisateurs d'exécuter eux-mêmes des requêtes et de créer leurs propres visualisations de données, tableaux de bord et rapports. Certains de ces utilisateurs n'étant pas forcément familiarisés avec les technologies, il est impératif que l'interface utilisateur (UI) des logiciels d'analyse en libre-service soit intuitive et facile à utiliser. Mais les systèmes BI en libre-service doivent répondre à la fois aux besoins des utilisateurs occasionnels, qui souhaitent uniquement consulter des données, et à ceux des utilisateurs expérimentés, dotés de compétences techniques plus avancées, qui souhaitent obtenir davantage d'informations.

Une formation est nécessaire pour aider les utilisateurs en libre-service à comprendre quelles données sont disponibles et comment elles peuvent être interrogées et utilisées pour prendre des décisions commerciales fondées sur les données. Dans de nombreux cas, les membres de l'équipe BI assistent également les utilisateurs de manière continue, selon les besoins, et promeuvent les meilleures pratiques BI dans toute l'organisation.

Quels sont les avantages de la BI en libre-service ?

Les capacités étendues d'accès aux données et d'analyse offertes par la BI en libre-service peuvent profiter aux entreprises de diverses manières. Parmi les avantages spécifiques, on peut citer les suivants :

• Meilleure utilisation des ressources BI et informatiques. Les utilisateurs professionnels pouvant effectuer leurs propres analyses ad hoc, la BI en libre-service libère les équipes BI et informatiques de la création de requêtes, de visualisations, de tableaux de bord et de rapports. Elles peuvent ainsi se concentrer sur des priorités à plus forte valeur ajoutée et des tâches nécessitant des compétences techniques plus pointues, telles que la curation d'ensembles de données pour les utilisateurs professionnels et la création de requêtes complexes.
• Analyse des données et prise de décision plus rapides. Lorsque les organisations utilisent des outils en libre-service pour transférer les tâches d'analyse aux utilisateurs professionnels plutôt qu'aux quelques spécialistes BI qu'elles emploient, elles éliminent les goulots d'étranglement dans les processus BI. Cela accélère à son tour les processus métier, car les utilisateurs peuvent analyser les données, prendre des décisions et agir plus rapidement. Certains outils BI en libre-service augmentent également la quantité de données collectées pour une organisation.
• Une organisation axée sur les données. À mesure que de plus en plus de dirigeants, de managers et d'employés utilisent des outils BI, les systèmes en libre-service créent une culture entièrement axée sur les données, tant au niveau de la direction que des opérations commerciales. Il est important de comprendre dès le départ que cela implique un changement de culture au sein de l'entreprise. Les employés et les responsables doivent saisir les opportunités offertes par la business intelligence en libre-service et l'analyse des données, apprendre à utiliser les nouvelles ressources et les intégrer dans leur réflexion quotidienne. Un tel changement culturel peut garantir que les données soient au cœur d'une prise de décision éclairée.
• Une source unique de vérité. Dans de nombreuses organisations, l'analyse des données en libre-service conduit à une prolifération de feuilles de calcul, avec de nombreuses réponses à des questions identiques ou similaires et aucun moyen clair de déterminer laquelle est la bonne. Un environnement BI en libre-service bien structuré unifie les données sources vérifiées et propose des normes d'analyse qui peuvent être adoptées par tous. Il fournit également les outils BI en libre-service nécessaires à l'analyse des données, ce qui permet d'obtenir des résultats plus cohérents.
• Avantages concurrentiels. L'utilisation accrue des données et l'accélération de la prise de décision rendent une organisation plus agile, ce qui l'aide à créer ou à conserver un avantage concurrentiel sur le marché. Cela est particulièrement vrai si elle utilise davantage les outils en libre-service que ses concurrents.

Quels sont les défis liés à la BI en libre-service ?

Les déploiements BI en libre-service posent également divers défis aux organisations. Les obstacles et les freins à la réussite d'une initiative en libre-service sont notamment les suivants :

• Manque d'adoption par les utilisateurs professionnels. À l'instar des environnements BI traditionnels, les dirigeants et responsables d'entreprise peuvent être réticents à adopter les outils en libre-service. Ils peuvent préférer continuer à fonder leurs décisions sur leurs propres connaissances et leur intuition. Les applications BI en libre-service qui ne disposent pas d'interfaces conviviales peuvent également être moins adoptées par les utilisateurs.
• Résultats analytiques inexacts. Les requêtes en libre-service peuvent produire de mauvais résultats en raison de jeux de données incomplets ou d'erreurs de données qui ne sont pas identifiées et corrigées. Il existe également un risque d'incohérence des informations si différents utilisateurs travaillent avec différentes versions des mêmes données ou les filtrent et les préparent pour l'analyse de différentes manières. Ces problèmes peuvent entraîner une confusion quant aux conclusions de la BI et, en fin de compte, à une prise de décision erronée.
• Problèmes liés à la sécurité des données, à la confidentialité et à l'éthique. L'accès élargi aux données offert par la BI en libre-service peut poser des problèmes si des mesures de sécurité rigoureuses et une politique efficace de gouvernance des données ne sont pas mises en place. Par exemple, des utilisateurs non autorisés pourraient accéder à des données sensibles, ou les données pourraient être utilisées de manière abusive, en violation des réglementations sur la confidentialité des données et des normes éthiques de l'entreprise.
• Déploiements incontrôlés. Les environnements BI en libre-service peuvent devenir chaotiques si l'équipe BI n'assure pas un certain niveau de surveillance et de contrôle centralisés. Si les unités opérationnelles déploient elles-mêmes des systèmes BI, l'incohérence des silos de données, la multiplicité des outils BI et l'escalade des coûts peuvent rendre difficile l'extension efficace et efficiente des capacités en libre-service.

Pour éviter ou surmonter ces difficultés, une organisation doit commencer par mettre en place une stratégie BI bien planifiée, comprenant une architecture BI solide qui établit des normes technologiques et de gouvernance. Ces éléments fondamentaux permettent de garantir que l'organisation dispose des ensembles de données et de l'infrastructure appropriés pour prendre en charge l'utilisation à l'échelle de l'entreprise d'outils BI en libre-service.

En outre, un programme de formation à la BI doit apprendre aux employés à utiliser les systèmes en libre-service, à trouver les données métier dont ils ont besoin et à créer des visualisations de données, des tableaux de bord et des rapports efficaces. Parallèlement, la politique de gouvernance des données doit définir les principaux indicateurs de qualité des données, les politiques de gestion, d'accès et d'utilisation des données, les procédures de partage des rapports et des tableaux de bord, ainsi que les mesures de sécurité et de confidentialité des données.

Exemples d'outils BI en libre-service

Qlik, Tableau (qui fait désormais partie de Salesforce) et Tibco ont été parmi les premiers fournisseurs d'outils de BI en libre-service et de visualisation des données. Aujourd'hui, les éditeurs de logiciels qui proposaient autrefois des outils de BI traditionnels destinés aux analystes de données expérimentés fournissent également des produits en libre-service. Les plateformes d'analyse et de BI modernes sont des outils faciles à utiliser qui prennent en charge l'ensemble du workflow d'analyse des données, en mettant l'accent sur les capacités en libre-service et les fonctionnalités d'analyse augmentée conçues pour aider les utilisateurs à trouver, préparer et analyser les données.

Les principaux fournisseurs de plateformes BI en libre-service identifiés dans une récente étude TechTarget sont Amazon Web Services, Domo, Google, Microsoft, MicroStrategy, Pyramid Analytics, Qlik, Salesforce, Tellius et ThoughtSpot.

La facilité d'utilisation, la sophistication et les fonctionnalités diffèrent selon les outils BI en libre-service proposés par chaque fournisseur. Par exemple, certaines plateformes sont principalement utilisées pour créer des tableaux de bord et des visualisations simples plutôt que pour effectuer des analyses de données plus complexes et des tâches associées, telles que la préparation des données en libre-service, la découverte de données et l'exploration visuelle interactive.

Caractéristiques communes des outils BI en libre-service

Les fonctionnalités principales des logiciels BI en libre-service comprennent les requêtes ad hoc, la visualisation des données, la conception de tableaux de bord et la génération de rapports. Les cadres et le personnel opérationnel peuvent utiliser le logiciel comme un simple outil de reporting en libre-service pour consulter des informations spécifiques. Les utilisateurs plus avancés peuvent tirer parti des fonctionnalités de requête et de conception pour partager les résultats d'analyse avec d'autres personnes.

Les outils en libre-service offrent diverses autres fonctionnalités, soit en tant qu'éléments standard, soit en tant que modules complémentaires optionnels. Il s'agit notamment des éléments suivants :

• Connexions à différentes sources de données nouvelles pour accéder aux données pertinentes.
• Fonctionnalités de partage de données et de collaboration.
• Capacités de modélisation et de conservation des données.
• Prise en charge de l'exécution d'applications BI sur les appareils mobiles.
• Outils de narration de données pour créer des présentations narratives.
• Fonctionnalités de cartographie et de données géospatiales.
• Logiciel de préparation et de catalogage des données.
• Modélisation prédictive pour l'analyse hypothétique de différents scénarios.

Ce qu'il faut rechercher dans un outil BI en libre-service

Lorsqu'elles choisissent un outil BI en libre-service, les entreprises doivent évaluer plusieurs facteurs afin de s'assurer que l'approche retenue correspond à leurs besoins et à leurs objectifs. Voici les facteurs les plus importants :

• Facilité d'utilisation et interface utilisateur. Le critère principal lors du choix d'un outil BI en libre-service est la simplicité d'utilisation. Il doit être intuitif et permettre à tous les utilisateurs, quel que soit leur niveau de compétence, d'exploiter ses fonctionnalités. Les meilleurs outils disposent de fonctionnalités de glisser-déposer, de reporting et de visualisation. Une interface conviviale doit répondre de manière adéquate aux besoins des utilisateurs non techniciens qui souhaitent uniquement consulter des données, ainsi qu'à ceux des utilisateurs plus expérimentés sur le plan technique.
• Connectivité et intégration des données. Un outil BI en libre-service doit pouvoir se connecter à diverses sources de données, notamment les bases de données des centres de données et du cloud, ainsi que les applications tierces. De plus, l'outil doit prendre en charge des fonctionnalités avancées d'intégration des données et fournir des métadonnées pour chaque source de données, afin d'améliorer sa polyvalence.
• Évolutivité et performances. À mesure que les volumes de données et le nombre d'utilisateurs augmentent, la plateforme doit évoluer pour offrir des performances optimales constantes. Les entreprises doivent s'assurer que la quantité de données que l'outil peut traiter et le nombre d'utilisateurs qu'il peut prendre en charge répondent à leurs besoins. Elles doivent également tenir compte de leurs exigences en matière d'analyse en temps réel et de prise de décision plus rapide. Les grandes entreprises doivent prêter attention aux options d'évolutivité horizontale.
• Sécurité et gouvernance. La sécurité est primordiale lorsqu'il s'agit de données commerciales sensibles. L'outil BI doit inclure des fonctionnalités permettant d'empêcher les violations de données et de prendre en charge les processus de conformité en matière de confidentialité, notamment des capacités d'accès et d'authentification, ainsi que le chiffrement des données. L'outil doit prendre en charge un cadre de gouvernance des données afin d'empêcher la prolifération de contenus non stratégiques et de permettre la délégation de l'administration de la sécurité à des groupes d'utilisateurs spécifiques au sein de chaque service.
• Analytique. Les organisations doivent rechercher des solutions BI en libre-service dotées de capacités de modélisation prédictive, d'intelligence artificielle (IA) et d'autres fonctionnalités analytiques avancées. L'outil doit permettre aux utilisateurs de créer, modifier et manipuler la logique métier ou les calculs à l'aide de fonctionnalités avancées.
• Collaboration et partage. Des outils BI en libre-service efficaces doivent faciliter la collaboration entre les utilisateurs. Les organisations doivent rechercher des fonctionnalités permettant de partager et de réutiliser les données dans différents formats de contenu avec des membres externes. L'outil doit prendre en charge les fonctionnalités d'appel à l'action, permettant aux utilisateurs d'ajouter des commentaires ou plusieurs éléments et analyses de texte dans des données partagées ou une seule unité.
• Coût et flexibilité. Les organisations doivent déterminer si le coût de l'outil correspond à leur budget et si le retour sur investissement potentiel est suffisant. Il convient de prendre en compte à la fois les coûts initiaux et les dépenses courantes, telles que les abonnements et les fonctionnalités supplémentaires. Elles doivent rechercher des formules tarifaires flexibles qui permettent à des équipes de différentes tailles d'utiliser la plateforme à un prix abordable et éviter les contrats à long terme qui peuvent entraîner une dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

Comment mettre en œuvre une stratégie BI en libre-service

La mise en œuvre d'une stratégie BI en libre-service réussie nécessite une planification et une exécution minutieuses. Les organisations doivent suivre les étapes suivantes :

1. Définissez des objectifs et des attentes clairs. Les organisations doivent définir leurs objectifs avant de mettre en œuvre une stratégie de BI en libre-service. L'objectif le plus important est de permettre à toutes les parties prenantes de l'entreprise de prendre des décisions éclairées, fondées sur des données. En établissant des attentes claires, les entreprises peuvent aligner leur stratégie sur leurs objectifs commerciaux globaux.
2. Évaluez le paysage des données. Les entreprises doivent faire le point sur leurs sources de données, leurs méthodes d'organisation des données et leur accessibilité. Cette évaluation permet d'identifier les lacunes et les domaines à améliorer, jetant ainsi les bases d'une infrastructure BI en libre-service efficace.
3. Identifiez et impliquez les utilisateurs expérimentés. Il est essentiel d'identifier et d'impliquer les utilisateurs clés dès le début du processus. Ces utilisateurs expérimentés peuvent devenir les ambassadeurs de l'adoption de la BI en libre-service. En les impliquant dès le début, les entreprises peuvent s'assurer que leurs besoins sont satisfaits et tirer parti de leur expertise pour favoriser l'adoption.
4. Sélectionnez les outils appropriés. Les organisations doivent rechercher et sélectionner des outils qui allient facilité d'utilisation, puissance analytique et flexibilité de reporting. Il est important de tenir compte des besoins spécifiques et des compétences techniques des utilisateurs lors de cette décision.
5. Mettez en place une gouvernance rigoureuse des données. La mise en œuvre de politiques rigoureuses en matière de gouvernance des données est essentielle pour maintenir la qualité et la cohérence des données. Les organisations doivent attribuer la propriété des données à des personnes ou à des services spécifiques afin de garantir la responsabilité. Cette mesure permet d'éviter le chaos dans les rapports et de maintenir la confiance dans les données.
6. Offrez une formation et un soutien complets. Une formation efficace est essentielle à la réussite de la mise en œuvre d'une solution BI en libre-service. Les entreprises doivent investir dans la formation des utilisateurs à l'utilisation des outils, à l'interprétation des données et aux meilleures pratiques en matière de visualisation. Un soutien et un accompagnement continus par les équipes BI peuvent aider les utilisateurs à surmonter les difficultés et à améliorer leurs compétences en permanence.
7. Surveillez, affinez et adaptez. Une surveillance et un ajustement réguliers de la stratégie BI en libre-service sont essentiels pour garantir un succès à long terme. Les organisations doivent mettre en place des canaux de retour d'information et affiner en permanence leur approche en fonction des besoins des utilisateurs et de l'évolution des exigences commerciales. Ce processus itératif garantit que la stratégie reste efficace et alignée sur les objectifs organisationnels.

Tendances à surveiller en matière de BI en libre-service

Les plateformes d'analyse augmentée deviennent de plus en plus des composants essentiels des solutions BI en libre-service. Elles incluent des fonctionnalités de requêtes en langage naturel qui éliminent le besoin d'écrire des requêtes en langage SQL (Structured Query Language) ou dans d'autres langages de programmation. Les utilisateurs finaux de ces outils n'ont pas non plus besoin de savoir comment créer ou utiliser des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique capables d'identifier les données pertinentes, d'expliquer la signification des éléments de données, d'automatiser le processus de préparation des données et de suggérer les types de visualisations de données appropriés.

Parmi les autres tendances notables, citons le déploiement d'outils de développement low-code et no-code qui simplifient le processus de création d'applications BI. La prise en charge des environnements multicloud est une autre tendance importante dans le domaine des plateformes BI.

Le Business Application Research Center (BARC), un cabinet d'analystes spécialisé dans les logiciels de BI et de gestion des données, a interrogé plus de 2 300 utilisateurs, consultants et fournisseurs qui ont classé la BI en libre-service au sixième rang des 20 tendances importantes en matière de veille économique. La mise en place d'une culture axée sur les données, étroitement liée à la BI en libre-service, occupait la quatrième place dans l'enquête du BARC, qui fait partie de son rapport « Data, BI and Analytics Trend Monitor 2024 ».

Que votre organisation utilise des outils et des processus traditionnels ou en libre-service pour la veille économique, l'équipe BI joue un rôle essentiel. Découvrez comment constituer une équipe BI performante pour une entreprise moderne.

Note de la rédaction : Mary K. Pratt et Jacqueline Biscobing ont également contribué aux versions précédentes de cet article.