Étude de BearingPoint sur les outils de visualisation avancés

Le cabinet de conseil en management et technologie BearingPoint a réalisé une étude approfondie sur l'utilisation actuelle des outils de visualisation avancée dans les secteurs de l'automobile et de la fabrication. L'étude montre que jusqu'à présent, moins de la moitié des entreprises interrogées utilisent ces logiciels ou prévoient à long terme de les intégrer dans leurs processus - malgré des avantages avérés. Pourtant, les obstacles technologiques et pratiques font hésiter de nombreuses entreprises. Dans toute entreprise axée sur les données, la visualisation des données ("Advanced Visualization") est aujourd'hui indispensable. Elle transforme les données en éléments visuels, tels que des graphiques ou des diagrammes, et les rend ainsi plus rapidement compréhensibles et utilisables pour prendre des décisions commerciales importantes. Les entreprises qui utilisent déjà ces technologies font état, entre autres, d'une plus grande transparence et d'une efficacité accrue de leurs processus. Pourtant, à peine 48% des entreprises du secteur automobile et de la fabrication utilisent des outils de visualisation avancés - dont la plupart sont de grandes entreprises de plus de 500 collaborateurs. 

Les entreprises qui ont déjà fait l'expérience des outils de visualisation avancés font état d'une transparence accrue dans leurs processus commerciaux. Dans le domaine du marketing, cela se traduit surtout par une meilleure compréhension des clients (64%), suivie de près par une augmentation du chiffre d'affaires grâce à un marketing optimisé (59%). Les services de production et de logistique enregistrent une plus grande transparence dans leurs analyses de coûts et de rentabilité grâce à l'utilisation d'Advanced Visualization (79 pour cent). En outre, 75% des entreprises ont enregistré une réduction des délais de commande et de livraison. 

Les principales applications de la visualisation avancée sont l'amélioration de la transparence, la mesure des indicateurs clés de performance (ICP) des processus et la simulation des analyses de rentabilité. Les principales fonctions inter-outils citées sont les possibilités d'exploration, la génération de langage naturel et les fonctionnalités intégrées de science des données. Les fonctions de drill through permettent d'analyser un indicateur dans un diagramme à travers plusieurs niveaux de détail. Avec la Natural Language Generation, un outil est en mesure de créer des textes en différentes langues sur la base d'un ensemble de données existant. En outre, 60 % confirment la tendance du reporting multi-écrans dans la présentation des rapports.

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