Les prévisions sont difficiles

Les prévisions sont difficiles, surtout lorsqu'elles concernent l'avenir. Ce dicton ne doit toutefois pas s'appliquer à l'utilisation de l'analytique dans les entreprises. Une bonne solution analytique est en mesure de mettre en évidence les dépendances et les potentiels d'amélioration dans les entreprises. Les solutions qui misent sur l'analyse prédictive, en particulier, augmentent massivement la possibilité de prédire les évolutions.

L'analyse prédictive utilise des données historiques pour prédire des événements futurs et fournir des analyses avancées pour évaluer des situations terminées et actuelles et simuler des scénarios futurs. L'analytique offre un aperçu en temps réel grâce à l'utilisation de technologies telles que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et la veille économique.

Réduire l'incertitude

Pendant la pandémie, de nombreux CEO ont appris à leurs dépens qu'il était difficile d'évaluer l'impact sur les affaires. L'événement a été si surprenant et si puissant dans le monde entier. Prendre des décisions correctes et rapides dans une telle situation est un jeu de hasard. L'utilisation d'architectures et d'outils analytiques permet toutefois de réduire l'incertitude.

SAP Analytics n'apporte pas seulement des entrepôts de données, des rapports et des outils de planification dans l'entreprise. Un grand avantage est la possibilité d'obtenir par ce biais des corrélations, des dépendances et des insights. La grande force des outils d'analyse de SAP est d'une part la facilité d'intégration dans un paysage d'outils SAP souvent déjà existant. Outre le choix entre plusieurs options, les données individuelles sont au premier plan : quels sont les processus qui changent ? Quelles données manquent ou seront modifiées par les processus ? Quelle est la qualité des données existantes ? Et comment s'assurer que l'analytique puisse continuer à générer des insights et que le point unique de vérité soit clair ?

Analyser les processus

La plupart du temps, il est bien plus important d'investir dans le processus de qualité des données plutôt que dans un outil supplémentaire. En effet, la qualité de l'analytique dépend bien entendu de la qualité des données disponibles dans l'entreprise. S'il y a plusieurs endroits dans l'entreprise où les données sont collectées en même temps, il y aura toujours plusieurs vérités. Mais l'objectif devrait toujours être un "Single Point of Truth" (un seul point de vérité) ainsi qu'un "Single Point of Entry" dans l'entreprise, afin que la priorité ne soit pas de "chercher" des informations, mais de "trouver".

Pour les utilisateurs, il ne doit jamais y avoir qu'une seule vérité, quel que soit l'endroit où les données sont stockées. Pour s'en assurer, les responsables de la collecte et du traitement des données au sein de l'entreprise devraient attribuer des rôles appropriés, garants de l'exactitude, du traitement en temps utile et de l'intégration des données dans le contexte de l'entreprise.

Les outils d'analyse modernes offrent une interface utilisateur moderne et de nombreuses possibilités de libre-service. Ces deux éléments "libèrent" les départements spécialisés. Ils ne doivent plus contacter le service informatique pour chaque analyse qui ne correspond pas exactement à un modèle existant. Un avantage non négligeable et une décharge pour les spécialistes informatiques. D'autant plus que dans la traduction entre le business et l'IT, il y a toujours des sources d'erreurs.

Les entreprises qui souhaitent utiliser les self-services doivent toutefois trouver le juste milieu entre la gouvernance des données et la vitesse de mise à disposition des données. Différents niveaux sont envisageables, allant d'un stock de données fortement contrôlé et défini de manière centralisée à un domaine mis à la disposition de l'utilisateur final de manière quasi aveugle. Il devrait toujours être possible de savoir qui est responsable des données et, en même temps, de savoir clairement à quelles fins elles sont utilisées.

Du point de vue de la technologie et des processus, il va de soi que les fonctions, processus et approches établis, c'est-à-dire les meilleures pratiques, sont également utilisés dans le monde de l'analytique afin de mettre en place une gestion des données propre et flexible dans un entrepôt de données, par exemple.