Improviser, grâce à l’intelligence active

L’Intelligence Active se veut une révolution des technologies, des rôles et des structures organisationnelles. Ainsi, elle vise tant à accélérer la prise de décision qu’à la rendre plus avisée. Comme son nom l’indique, elle implique à la fois plus d’action et plus d’intelligence.
Pour cela, elle se base sur des outils déjà présents dans nos systèmes d’informations : la data, l’analyse et le reporting.

Pour conclure notre série d’articles sur l’Intelligence Active, nous avons voulu nous attacher à décrire le cas d’une entreprise la mettant à profit. La prise de décision est y si rapide que nous pouvons presque parler d' »improviser avec la data ».

Une nouvelle ère pour la donnée

Longtemps, la BI (Business Intelligence) était gérée par des spécialistes de la donnée qui jouaient le rôle d’intermédiaire entre le décideur et l’information. L’arrivée du mode self-service donne l’opportunité au décideur d’accéder directement à l’information et de l’analyser.
Dès lors, la motivation, l’implication et l’initiative dans l’exploitation de la donnée sont plus fortes pour le décideur. D’ailleurs, sans intermédiaires, l’analyse et la prise de décision sont plus fluides et, par conséquent, plus rapides.
D’intermédiaires, les spécialistes deviennent de véritables alliés pour construire des outils plus pertinent et plus performants. Loins d’être inutiles, ils deviennent des partenaires stratégiques !

En outre, les technologies évoluent et procurent un niveau d’intelligence accru.
Analyse prédictive, intelligence artificielle et automatisation des décisions nous promettent une contextualisation de l’information, des flux de données en temps réel et une prise de décision « automatisée ». Ces fonctionnalités, aux cas d’usages spécifiques, seront développées au cas par cas par des « accélérateurs ».
Et comme les équipes œuvrent de concert pour collecter la donnée, l’analyser et agir grâce à elle, ces outils deviennent de plus en plus collaboratifs et fédérateurs.

Ensemble, ces technologies, ces organisations et ces collaborateurs donnent un nouveau visage à la quête de décisions et d’actions avisées, basées sur des données.
Et ils provoqueront certainement d’autres changements à venir.

La perspective technique

Revenons-en à notre cas pratique.
Il s’agit d’une entreprise qui fonctionne très bien et se développe de manière satisfaisante. Toutefois, elle a souhaité comprendre quels étaient ses meilleurs produits et pourquoi. Elle visait ainsi à accélérer le développement de nouveaux produits et services. Elle cherchait également à consacrer plus de ressources à de nouvelles activités plutôt qu’à analyser des données disparates.

Cette organisation utilise la BI depuis longtemps pour automatiser ses rapports et aller plus loin dans l’analyse. Elle dispose d’une stratégie pour apporter une plus grande valeur à l’entreprise via de nouveaux outils et processus. D’ailleurs, elle utilise les outils en self-service et a instauré, grâce à eux, une culture de la donnée bien ancrée dans les comportements.

Ainsi, les analystes métiers et les décideurs ont une soif de donnée avérée.
Ils souhaitent à présent s’atteler à un nouveau projet : apporter l’information directement aux utilisateurs métiers pour les aider à prendre plus rapidement de meilleures décisions. En interne, les collaborateurs sont à la recherche de plus de sources de données, mieux gouvernées et gérées avec une plus grande qualité.
Concrètement, il n’est pas question de fournir ou de conserver des données pouvant mener à de mauvaises décisions ou des négligences. Au contraire, il est impératif de mettre à disposition de bonnes données, nécessaires à la prise de bonnes décisions.

La génération automatique des rapports à permis à l’équipe en charge des données de gagner un temps précieux. Celui-ci est à présent mis au service du nettoyage, du traitement et de l’intégration des données.
Car l’Intelligence active, ce n’est pas uniquement l’analyse de l’information et la prise de décision. C’est aussi la gestion et la mise en relation de l’information au sein du pipeline de données.

Les données peuvent être issues de multiples origines. Même lorsqu’elles proviennent de sources limitées, il arrive qu’elles transitent par plusieurs systèmes. Dès lors, chacun d’eux impose son format particulier. Pour limiter la casse, il est donc nécessaire d’harmoniser les schémas de données et de les incorporer dans un catalogue.
La gouvernance de données est capitale et il fait sens de désigner des responsables de domaines dans chacun des domaines clés.
Dans notre cas, ces efforts ont permis de diviser par dix le temps nécessaire à la préparation et à l’accès aux données. La productivité des développeurs de visualisations a été multipliée par cinq.

Le point de vue métier

Les outils sont conçus pour être simples d’utilisation. Cela déclenche un mécanisme de rétroaction rapproché entre le pan métier et le pan technique. De surcroît, les utilisateurs métiers ont appris à se fier aux outils et à leur valeur ajoutée. Ils peuvent désormais « improviser avec les données » et explorer l’art du possible, de manière collaborative.
Cette collaboration leur permet d’ailleurs de répondre de manière plus fluide, plus rapide et souvent autonome à leurs besoins en matière de nouvelles analyses. Au final, ils sont en mesure de tester et de réitérer, jusqu’à découvrir une nouvelle perspective, inexplorée jusqu’alors.

Par exemple, grâce à des outils tels que Qlik, les responsables produits ont accès aux données de leurs produits rapidement. De plus, ils peuvent les visualiser de manière agrégée et compréhensible via l’affichage utilisé par l’outil. Cela leur permet de développer de nouvelles idées plus rapidement. A tel point qu’ils ont l’impression que le logiciel leur présente déjà les question qu’ils devraient se poser.
De nombreux nouveaux produits et services de l’entreprise ont vu le jour grâce à leur analyse des sources de données.

Certains collaborateurs ont toujours désiré prendre la voie « data-driven » dans leur métier. Mais, jusque très récemment, les outils ne le permettaient pas. Pour les collaborateurs qui ne sont pas des spécialistes de la donnée ou du développement, il était difficile d’analyser seuls les informations.
Ces nouveaux outils, la donnée en self-service et la culture de la donnée ont permis à certains employés de devenir bien plus précieux grâce à leurs compétences d’analyse. Ils peuvent aisément comprendre l’activité d’un client et les performances des différents produits. Pour finir, l’accès simple et performant aux données réduit considérablement leur charge de travail.

Il est désormais évident que l’Intelligence Active aide l’entreprise à prendre plus rapidement des décisions et des mesures plus avisées, contribuant grandement à sa réussite sur tous les tableaux (commerce, finance, production, etc.).

En mettant l’information au cœur de votre stratégie et en l’activant, nous créons un climat favorable à une improvisation éclairée.
En sélectionnant les technologies Qlik, vous choisissez l’intelligence active.

Cet article est inspiré de Qlik Magazine Intelligence Active.