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La Business Intelligence à l’ère de la transformation digitale

Avec la transformation numérique, le client est plus que jamais au cœur des priorités des entreprises. Le consommateur moderne, disposant de possibilités illimitées en terme de collecte d’informations, se sent plus responsable et plus confiant que les précédentes générations. De plus, les tendances et les préférences changent à une vitesse vertigineuse, de même que les marchés. 

La bonne nouvelle, c’est que cette ultra-disponibilité des informations permet aux entreprises d’anticiper et de s’adapter rapidement aux changements et aux nouvelles tendances. En effet, en parallèle des systèmes classiques tels que le CRM, existent d’innombrables sources d’informations telles que les emails, les réseaux sociaux ou encore celles provenant des Call Center. 

La mauvaise nouvelle, en apparence, et qu’avec la Business Intelligence (BI), il est très difficile de traiter telles quelles toutes ces informations, qui se composent de plus en plus de données non structurées, et qui sont pourtant essentielles à la prise de décisions.

 Que faire ?

La BI est née à une époque où les données étaient stockées dans des banques de manière chiffrable et ordonnée, et où– au grand dam des utilisateurs – seul le département IT avait son mot à dire quant à la manière d’utiliser les applications, qui été de surcroit réservées à quelques usagers privilégiés. Or la demande est de plus en plus forte, comme le souligne Gartner, pronostiquant pour cette année une augmentation de 5,2% du chiffre d’affaires sur un total de 16,9 milliards de dollars US. 

Les systèmes les plus recherchés sont ceux qui disposent de services spécialisés et qui peuvent inclure une multitude de sources de données, structurées ou non, dans leurs analyses. Alors que les solutions de BI modernes en mode « self-service » (SSBI) sont en plein développement, elles atteignent rapidement leurs limites en ce qui concerne les données non structurées.

La solution à ce dilemme peut être apportée par le principe du Search-driven Business Intelligence. Celui-ci associe le meilleur de l’univers de la BI aux avantages du Big Data. Les Big Data Analytics sont non seulement capables de faire face aux volumes croissants de données mais également, grâce à leurs fonctions intelligentes telle que l’analyse sémantique, de traiter les documents écrits et les vidéos, et de rendre structurées les données qui ne l’étaient pas, et de les remanier afin d’être utilisées par les systèmes de BI. 

Ce que cela signifie concrètement

Prenons l’exemple d’une compagnie d’assurance qui souhaite mieux connaître ses clients afin d’orienter de façon plus ciblée ses actions marketing. La difficulté est d’inclure toutes les informations disponibles sur un groupe de clients dans l’analyse et la planification, c’est-à-dire les déclarations de dommage, les changements de contrats ou encore les demandes de la clientèle qui se présentent le plus souvent sous forme de mail ou de lettre, soit des données non structurées. La saisie manuelle de celles-ci par du personnel demande généralement beaucoup de temps et est sources d’erreurs. 

Une solution de Big Data automatise le tout. Le système analyse un email ou le PDF d’une lettre scannée, extrait automatiquement les valeurs de références telles que la date de naissance, la police d’assurance et l’adresse et reconnait le type d’envoi à l’aide de mots-clés tels que « appartement » et « cambriolage » qui sont placés dans un contexte sémantique. Ce processus se déroule en continu et se perfectionne au fur et à mesure de l’utilisation du système. 

Ces informations ainsi classées, traitées de façon intelligente et associées à d’autres outils comme le CRM, le CEO dispose d’une vue à 360 de ses clients. Via un portail web, aussi simple d’utilisation qu’un moteur de recherche en ligne, il peut combiner à souhait les données et affiner la recherche jusqu’à ce qu’elle corresponde avec précision à sa requête. Via des éléments graphiques typiques du Dashboard – regroupant diagrammes circulaires et frises chronologiques – il peut rapidement reconnaître les modèles et les tendances aidant à la conception d’actions marketing. Le résultat final de la recherche peut enfin être exporté vers n’importe quelle application de BI connue et y être utilisé plus avant. 

L’opération décrite est applicable non seulement dans le domaine des assurances mais également aux secteurs de l’économie et à celui du secteur public. Dans ce dernier cas, c’est notamment l’univers de la santé qui peut tirer profit du Search-driven Business Intelligence pour le diagnostic et le traitement des patients. Ainsi, clients comme patients bénéficient des avantages de la transformation numérique. De plus, et par l’approche du Best of Breed, les entreprises peuvent appréhender l’ère numérique en toute sérénité.

Par Daniel Fallmann, Fondateur et CEO de Mindbreeze.

 

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