1 – Quels sont les dernier changements qui vont impacter les entreprises dans le décisionnel ?
Depuis 1 ou 2 ans il y a une vraie rupture due à plusieurs facteurs, dont particulièrement la baisse de la mémoire vive sur les serveurs. Il est possible désormais de mettre directement en mémoire l’ensemble des données… Par comparaison c’est comme si on avait désormais la possibilité de réduire la taille de la Tour Eiffel de sa taille normale à celle de la taille d’une miniature… tout en conservant ses capacités…
En effet on savait comment le faire par le passé, mais le coût pour le mettre en œuvre était trop élevé…voire impossible ! Avec les évolutions technologiques, cela a complètement changé, et désormais des traitements informatiques ont vus leurs durées divisée par 10 000, ce qui offre de toutes nouvelles perspectives !
Par exemple un client espagnol a vu certains traitements informatiques dont la durée à été réduite par 300 ! Le bénéfice étant d’avoir une meilleure réactivité, et un suivi plus précis. Cela permet aussi d’avoir un degré de précision plus important sur la donnée traitée, par exemple dans le cadre d’une chaine de magasin, il est possible d’analyser quasiment en temps réel (3 secondes alors qu’il fallait 3 jours pour le faire). Ainsi il est possible de proposer directement lors du passage en caisse des offres spécifiques sur des produits complémentaires sur le produit qui est passé en caisse.
Mais cela va au-delà du commerce : par exemple dans le traitement des cancer, avant il fallait plusieurs jours pour obtenir les informations sur l’efficacité d’un traitement… maintenant les résultats sont analysés en temps réel lors de la consultation… De manière plus large, les évolutions de la business intelligence vont permettre d’être proactif et d’anticiper les besoins des clients…
Le Data Mining et le prédictif permettent déjà de le faire, mais cela prenait beaucoup de temps et finalement les entreprises n’utilisaient que peu ces informations…
Maintenant cela a changé, par exemple un libraire américain analysait les livres en rupture afin de savoir quels étaient les livres les plus vendus, où il fallait réapprovisionner selon les pics de ventes… Auparavant il était possible d’analyser 1000 livres, et cela prenait trop de temps pour l’ensemble du catalogue (30 000 livres = 1 semaine). Maintenant c’est traité en 4 minutes, ce qui permet d’avoir une optimisation en temps réel des approvisionnements et de réduire les stocks.
Il y a même des sociétés qui créent des produits grâce à l’analytique, c’est le cas de Tim Ferris, qui a trouvé le sujet et le titre de son livre «La Semaine de 4 jours» en faisant le schéma inverse de ce qu’il se faisait auparavant… Il a testé des dizaines de titres via Google Adwords, et au final il a retenu le sujet et le titre qui généraient le plus de clics !
Sur le principe, Zara a eu la même démarche en regardant quelles étaient les dernières tendances de la mode, puis en créant rapidement dans la foulée de petites séries de vêtements, et selon les statistiques de ventes ils décident ou pas de produire à une plus grande échelle…
Certains opérateurs Télécom utilisent aussi ces techniques pour créer des dizaines d’offres ciblées au lieu de proposer un petit nombre d’offres… Et via ces tests ils sont capables d’analyser les produits qui fonctionnent le mieux, qui sont totalement uniques car calculés selon le profil du client… C’est un peu comme de l’intuition, mais que l’on peut tester directement et en temps réel !
2 – Quelles sont les prochaines grandes tendances de la Business Intelligence ?
Pour Timo Elliot, voici les prochaines grandes orientations de la business intelligence :
- Une plus grande accessibilité et une plus grande simplicité pour une diffusion et une utilisation plus large de l’outil.
- La Mobilité pour accéder aux informations via iPad, iPhone… pour plus de réactivité. C’est d’ailleurs par là que commencent les pays émergents qui n’ont pas la culture « PC »… ils passent directement sur le Mobile.
- Le Big Data, ou l’intelligence extrême… C’est lié au 3 V (Volume, Variété, Vélocité… et validité des données), c’est-à-dire le traitement de volumes de données extrêmement importants. L’intérêt est d’analyser des données structurées ou semi-structurées, comme les données qui viennent du Web. Par exemple cela permet de mélanger les données des Media Sociaux à celles du CRM ou de l’ERP de l’entreprise. L’autre application c’est analyse des données non structurées, par exemple en médecine ou dans les assurances afin de saisir les données saisies par les utilisateurs mais qui n’étaient auparavant exploitables faute d’une technologie adaptée. C’est aussi le cas des services marketing qui veulent agréger des données issues de sources multiples (fichiers Excel…) avec l’ERP pour obtenir des données exploitables.
Les nouvelles tendances du Business Intelligence… par liveorange
Pour avoir plus d’informations sur la business intelligence, rendez vous sur TimoElliott.com ou Blogs.SAP.com/analytics.
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