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BARC’s BI Trend Monitor 2017 : notre expert analyse présente les Tendances BI !

Emmanuel

L’analyse des tendances autour de la BI en 2017 fournie par l’article « BARC’s BI Trend Monitor 2017 » (dont 75% des sondés sont des utilisateurs finaux) nous permet de définir les types de besoins qui seront particulièrement actifs dans les prochains mois. Ces besoins découlent des nouveaux usages que les utilisateurs développent grâce à leurs expériences acquises via les nouveaux moyens de consommation de l’information à titre professionnel (Digital) mais également individuel (Mobilité, « Uberisation », …). Ces nouveaux usages, confrontés à nos 25 ans d’expérience sur ces sujets et mis en perspective avec les évolutions que nous constatons tous les jours chez nos clients, permettent d’apporter un éclairage sur deux domaines en particulier que sont la BI « Classique » et le Big Data.

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La BI « Classique » n’est pas morte…

 

L’arrivée de la BI temps réel et du Big Data est venue combler des besoins mais n’a certainement pas remplacé la nécessité de partager une vision commune et stable de la donnée d’entreprise. Face à l’augmentation de la complexité des systèmes, les besoins d’inventer de nouvelles façons d’appréhender et de comprendre la donnée sont de plus en plus présents dans les usages. L’exploration de données et leur visualisation (Data discovery/visualization), le Self-service BI, et les bases de données analytiques (Analytical databases) sont autant d’outils permettant cette compréhension. Ils se classent donc naturellement dans le top 4 des résultats du sondage.

Étrangement car précédemment jugées annexes, nous observons des problématiques de données de référence et de qualité de données (MD/DQ management) en troisième position. Il semble bien que la complexité et la richesse des systèmes, conjuguées aux moyens de visualisation toujours plus efficaces et faciles de manipulation, aient permis à l’utilisateur d’être directement confronté aux problématiques liées à la qualité de la donnée ! Auparavant, les équipes techniques se chargeaient tant bien que mal de les régler, maintenant les utilisateurs se retrouvent en première ligne face à ces problèmes qui viennent diluer leur compréhension et leurs analyses. La qualités de données continue et continuera de prendre une place de plus en plus importante d’autant qu’elle touche tous les domaines : BI, Big Data mais aussi les domaines des applications opérationnelles (références clients, produits, …).

 

Le Big Data sans Hadoop ?!

 

Le sondage sépare les thèmes de l’analyse prédictive (Predictive analytics/data mining) et du Big data analytics. Le premier se classe en sixième position et le deuxième en neuvième position. On ne retrouve Hadoop qu’en vingt et unième et dernière position !

Les deux premiers thèmes sont complémentaires, même si l’analyse prédictive ne se limite pas aux données issues du Big data. La baisse d’importance est concomitante à l’éloignement des systèmes des utilisateurs finaux. Hadoop a peu de signification pour un utilisateur final alors que prédire les tendances du marché en a beaucoup plus. Reste que les couches techniques qui permettent d’arriver à ces analyses sont nécessaires : Il faut donc les rendre plus compréhensibles et ouvertes. Une évolution du type Self-Service Bi comme celle qu’a connu la BI « Standard » est peut être la solution pour vulgariser le BigData même si son public sera certainement plus ciblé vers une population de Data Scientists.

 

Une BI toujours plus Agile …

 

L’introduction de méthodes Agiles (Agile BI development), et des règles de gouvernance de la données (Data governance) traduisent l’intérêt croissant des personnes sondées qui les placent en quatrième et septième position. Cela conforte notre expérience des projets BI réussis, qui fonctionnent sur un mode de développement au plus proche des utilisateurs et en mode itératif pour coller à la cible définie par le besoin. Ce mode favorise la BI individuelle (Self BI) ou d’équipe pour permettre à l’utilisateur de définir son besoin le plus juste, avant une éventuelle industrialisation sur une BI d’entreprise.

A mon sens, les risques de ces deux modes sont que, mal encadrés, ils peuvent très vite générer un chaos ! On peut perdre de vue l’aspect de mutualisation des couches basses (modélisation, extraction) ou des règles fonctionnelles et perdre ainsi la maîtrise de la donnée et, avec elle, l’objectif d’une vision commune partagée par toute l’entreprise. L’utilisateur semble bien conscient de ces risques d’après le sondage et, même si les utilisateurs demandent plus de flexibilité, il veulent également plus de support adapté à ces modes de travail.

Les méthodes Agiles sont une des solutions existantes pour supporter ces nouveaux usages ainsi que l’organisation en mode DevOps, le DevOps étant à la BI Agile ce que le « UserOps » est à la SelfBI.

Adapter les modes de gouvernance est également une solution mais le sujet est vaste, il couvrira des thèmes tels que l’organisation, la sécurité (technique et fonctionnelle), l’animation et les processus associés. Au sein du Groupe Astek, nous profitons de la maturité du décisionnel pour orienter les solutions sur un principe plus « UserOps », mais aussi des synergies existantes avec les autres domaines de la data comme avec la data visualisation pour mutualiser les gains et la performance de la chaîne de valeur propre au décisionnel : intégration, stockage, modélisation, analyse et présentation. L’objectif est d’orienter le support autour de cycles vertueux d’apprentissage et de collaboration dans un cadre sécurisé et efficace.

 

Quelle conclusion en tirer ?

 

Les anciens usages continuent d’exister et d’être primordiaux pour les utilisateurs, mais ils évoluent pour être plus efficaces grâce à de nouvelles technologies plus « digitales » donnant une meilleure expérience utilisateur et les rendant capables par ce biais d’intégrer plus de volumétrie et de complexité. De nouveaux besoins apparaissent du fait de ces nouvelles données disponibles (objets connectés, médias sociaux, …) ce qui favorise le développement d’outils de visualisation utilisables également pour répondre mieux aux besoins historiques.

Pour finir, l’encadrement, le contrôle et la qualité des données sont le trio central d’un cadre attendu par les utilisateurs pour maîtriser ces nouveaux enjeux.

Emmanuel, expert BI au sein du Groupe Astek

 

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