Meilleures plateformes d'analyse
Les plateformes d'analytique fournissent un ensemble d'outils permettant aux entreprises de transformer des données brutes en informations significatives et exploitables. Elles permettent aux organisations d'explorer les données, de découvrir des tendances, de prévoir des résultats futurs et de soutenir la prise de décisions éclairées.
Contrairement aux outils limités au reporting sur les performances passées, les plateformes d'analytique incluent souvent des capacités avancées telles que la modélisation prédictive, l'analyse statistique et l'apprentissage automatique (ML). Ces plateformes sont conçues pour être flexibles et évolutives, soutenant un large éventail de cas d'utilisation à travers l'entreprise.
Ces plateformes sont utilisées dans presque toutes les fonctions de l'entreprise, du marketing et des ventes à la finance, aux opérations et aux ressources humaines, soutenant à la fois la planification stratégique et le suivi des performances quotidiennes. Des analystes de données et scientifiques aux parties prenantes de l'entreprise et aux dirigeants, les plateformes d'analytique sont utilisées par un large éventail de personnes. Alors que les analystes se concentrent sur l'exploration des données et la génération d'insights, les outils en libre-service permettent désormais aux utilisateurs non techniques d'interagir directement avec les données. Les équipes informatiques soutiennent l'intégration et la sécurité de la plateforme, reflétant la poussée croissante pour démocratiser l'accès aux données et intégrer l'analytique dans la prise de décision quotidienne à travers l'organisation.
Les plateformes d'analytique soutiennent des fonctions critiques telles que le mélange et la modélisation des données, permettant aux utilisateurs de combiner des données provenant de sources diverses et de construire des modèles de données robustes et interconnectés. Les sorties visuelles — tableaux de bord, rapports et graphiques interactifs — aident les utilisateurs à explorer les tendances, à approfondir les détails granulaires et à communiquer clairement les insights.
Contrairement aux outils de visualisation de données autonomes, qui se limitent à présenter des informations, les plateformes d'analytique englobent l'ensemble du flux de travail analytique. Beaucoup offrent également des capacités avancées telles que l'analytique intégrée, la requête en langage naturel et l'analytique augmentée, qui exploitent le ML pour automatiser la découverte d'insights et rendre l'exploration des données plus accessible à un public plus large.
Les plateformes d'analytique et les logiciels de business intelligence (BI) travaillent souvent de concert pour soutenir les organisations axées sur les données. Alors que les outils BI se concentrent sur le suivi et le reporting des performances historiques à travers des tableaux de bord et des indicateurs clés de performance (KPI), les plateformes d'analytique offrent des capacités plus larges qui soutiennent l'analyse exploratoire et la planification stratégique. Le BI répond à "ce qui s'est passé", tandis que les plateformes d'analytique aident les utilisateurs à comprendre pourquoi cela s'est produit et ce qui pourrait se passer ensuite. Plutôt que de remplacer le BI, les plateformes d'analytique le complètent en permettant des insights plus profonds et en habilitant un plus large éventail d'utilisateurs à travers l'organisation.
Pour être inclus dans la catégorie des plateformes d'analytique, un produit doit :
Ingest et intégrer des données provenant d'une large gamme de sources structurées et semi-structurées Préparer et transformer les données à l'aide d'outils intégrés pour le nettoyage, l'enrichissement et le formatage Soutenir les connexions à des sources de données diverses, y compris les téléchargements de fichiers, les bases de données, les interfaces de programmation d'applications (API) et les applications SaaS Permettre aux utilisateurs de modéliser les relations de données, de joindre des ensembles de données et d'explorer les données de manière interactive Offrir des outils pour construire des rapports d'affaires significatifs, des tableaux de bord et des visualisations Permettre la création et le partage d'applications analytiques internes ou d'insights intégrés à travers les équipesPlateformes d'analyse en vedette en un coup d'œil
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Tableau est un outil de visualisation de données qui connecte et intègre des données provenant de diverses sources dans un seul environnement pour créer des visualisations en temps réel à des fins quotidiennes et stratégiques. Les critiques apprécient l'interface conviviale de l'outil, sa capacité à gérer de grands ensembles de données, le soutien de la communauté et les tutoriels, ainsi que la flexibilité pour créer des tableaux de bord pour divers appareils et écrans. Les critiques ont noté que Tableau peut être difficile pour les nouveaux utilisateurs, il nécessite une configuration et un étalonnage importants, et la gestion des versions des classeurs peut être difficile sans outils externes, de plus, son coût est souvent un inconvénient majeur.
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Domo est un outil de gestion et de visualisation des données qui intègre différentes sources de données, automatise les flux de travail et fournit des informations en temps réel pour les entreprises. Les critiques apprécient la capacité de Domo à consolider les rapports provenant de multiples sources de données, à automatiser les tâches, à fournir des informations en temps réel, et son interface conviviale qui permet de créer facilement des tableaux de bord et des visualisations. Les critiques ont noté que Domo présente une courbe d'apprentissage abrupte pour les nouveaux utilisateurs, peut parfois être lent avec de grands ensembles de données, et que ses capacités de visualisation ne sont pas aussi robustes que celles de certains concurrents.
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Sigma est un outil d'analyse de données qui se connecte directement à un entrepôt de données cloud, permettant aux utilisateurs d'analyser de grands ensembles de données en temps réel sans écrire de requêtes SQL complexes. Les utilisateurs mentionnent fréquemment l'interface conviviale de Sigma, sa capacité à simplifier le travail avec de grands ensembles de données, et son intégration transparente avec les entrepôts de données cloud comme des avantages clés. Les examinateurs ont rencontré des problèmes de performance avec Sigma, notant que les requêtes volumineuses peuvent être lentes si l'entrepôt de données n'est pas correctement optimisé, et que les temps de chargement peuvent être lents, surtout sur les tableaux de bord avec plusieurs tuiles.
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Kyvos est un outil d'analyse de données qui permet aux utilisateurs de décomposer les données produits et clients selon divers paramètres, d'exécuter des rapports complexes et de gérer de grands ensembles de données sans avoir besoin d'assistance technique. Les utilisateurs apprécient que Kyvos s'intègre bien avec les systèmes existants, qu'il prenne en charge divers outils de BI, qu'il fournisse des résultats cohérents sur différentes plateformes et qu'il offre des performances rapides même avec de grands ensembles de données. Les utilisateurs ont mentionné que comprendre toutes les fonctionnalités de Kyvos peut prendre du temps, personnaliser les tableaux de bord et configurer les modèles peut être difficile, et se connecter avec des systèmes plus anciens ou apprendre des fonctionnalités avancées peut nécessiter un effort supplémentaire.
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Looker Studio est une plateforme d'intelligence d'affaires et de visualisation de données qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord et des rapports dynamiques, et s'intègre avec diverses bases de données et produits Google. Les utilisateurs mentionnent fréquemment l'interface conviviale de Looker Studio, sa capacité à créer des tableaux de bord en temps réel et son intégration transparente avec les produits Google et diverses bases de données comme des caractéristiques remarquables. Les utilisateurs ont signalé des problèmes avec la courbe d'apprentissage abrupte de Looker Studio, en particulier avec LookML, les options limitées de visualisation avancée, et des performances lentes lors de l'interrogation de grands ensembles de données.
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Oracle Analytics Cloud est une solution complète qui inclut la préparation des données, la visualisation des données, le reporting, l'apprentissage automatique intégré, et s'intègre avec les bases de données Oracle. Les utilisateurs apprécient qu'Oracle Analytics Cloud soit une plateforme tout-en-un qui combine la visualisation de données, l'analytique en libre-service et les capacités d'apprentissage automatique avec la robustesse de l'infrastructure cloud d'Oracle, et qu'elle soit facilement accessible de n'importe où dans le monde. Les utilisateurs ont mentionné que Oracle Analytics Cloud est complexe à apprendre pour les nouveaux utilisateurs, que la performance dépend souvent de la qualité de la modélisation des données et de leur emplacement, et que le prix devient cher si vous ajoutez du stockage et de l'utilisation d'OCPU.
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Hex est la meilleure plateforme d'analyse IA au monde. Avec Hex, tout le monde peut explorer des données en utilisant le langage naturel, avec ou sans code, le tout dans un contexte fiable, sur une pl
Hex est une plateforme qui permet aux utilisateurs de manipuler des ensembles de données, de créer des visualisations et de passer de SQL à Python pour l'analyse et la modélisation des données. Les critiques mentionnent fréquemment l'interface intuitive de la plateforme, l'intégration transparente de SQL et Python, et sa capacité à faciliter la collaboration grâce à des fonctionnalités telles que les commentaires en direct et l'historique des versions. Les utilisateurs ont signalé des limitations dans la personnalisation des visualisations, des plantages occasionnels lors du traitement de grands ensembles de données, et des problèmes avec la fonctionnalité AI Magic qui ne corrige pas toujours le code avec précision.
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Yellowfin est la seule suite analytique qui combine avec succès des tableaux de bord basés sur l'action avec une analyse automatisée de pointe et une narration de données. En offrant la meilleure exp
Yellowfin est une plateforme d'intelligence d'affaires et d'analytique qui fournit des outils pour la traduction des données en insights, la prise de décision basée sur les données, les rapports d'analyse de données, la narration de données et des fonctionnalités de collaboration. Les utilisateurs apprécient l'interface utilisateur intuitive de Yellowfin, ses capacités analytiques robustes, ses puissantes fonctionnalités de visualisation de données et de narration, ainsi que sa capacité à s'intégrer à diverses sources de données et à fournir des analyses en temps réel avec des fonctionnalités d'IA intégrées. Les examinateurs ont noté que les performances de Yellowfin peuvent être affectées lors du traitement de grands ensembles de données, en particulier lors de charges lourdes de tableaux de bord, et que certaines fonctionnalités avancées ont une courbe d'apprentissage et pourraient bénéficier d'une documentation et de tutoriels plus conviviaux.
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IBM Cognos Analytics agit comme votre copilote de confiance pour les affaires dans le but de vous rendre plus intelligent, plus rapide et plus confiant dans vos décisions basées sur les données. IBM
IBM Cognos Analytics est une solution d'intelligence d'affaires qui offre des fonctionnalités de reporting, d'analyse et d'intégration avec diverses sources de données. Les utilisateurs apprécient son interface conviviale, la capacité de créer des tableaux de bord visuellement attrayants et interactifs avec un minimum d'effort, et la large gamme d'options de visualisation de données qui rendent le processus d'analyse plus efficace. Les utilisateurs ont signalé que l'interface peut sembler dépassée, que la configuration initiale peut être complexe, et que les performances peuvent ralentir avec de grands ensembles de données ou lors de la configuration de filtres ou de calculs avancés.
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IBM Business Analytics Enterprise est une suite complète conçue pour unifier et rationaliser les processus d'intelligence d'affaires, de planification, de budgétisation, de reporting et de prévision a
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Alteryx, grâce à sa plateforme Alteryx One, aide les entreprises à transformer des données complexes et déconnectées en un état propre et prêt pour l'IA. Que vous créiez des prévisions financières, a
Alteryx est un outil d'analyse de données qui simplifie les tâches complexes de données avec une interface de glisser-déposer, permettant aux utilisateurs de préparer, mélanger et analyser des données sans écrire de code. Les utilisateurs apprécient l'interface intuitive de glisser-déposer de l'outil, sa large gamme de connecteurs et d'outils préconstruits, ainsi que ses puissantes capacités d'automatisation, qui permettent de gagner du temps et le rendent accessible aussi bien aux utilisateurs techniques que non techniques. Les critiques ont noté qu'Alteryx peut être coûteux, surtout pour les petites organisations ou les utilisateurs individuels, et qu'il peut avoir une courbe d'apprentissage abrupte, certaines fonctionnalités avancées étant difficiles à gérer et à déboguer sans formation avancée.
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GoodData est la plateforme d'intelligence décisionnelle complète et native de l'IA qui aide les entreprises à transformer les données en informations exploitables de qualité professionnelle. Conçu pou
GoodData est un outil d'analyse commerciale qui offre des capacités de visualisation de données, de création de rapports et de tableaux de bord, ainsi que des analyses avancées pour la modélisation prédictive. Les critiques apprécient l'interface intuitive de GoodData, sa facilité d'utilisation et sa capacité à s'intégrer avec de multiples sources de données, offrant des solutions analytiques flexibles et évolutives pour les entreprises. Les utilisateurs ont rencontré une courbe d'apprentissage abrupte, des problèmes de performance avec de grands ensembles de données, et ont trouvé certains aspects de la plateforme, tels que les paramètres de permissions et l'exportation de données, difficiles.
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En savoir plus sur Plateformes d'analyse
Qu'est-ce que les plateformes logicielles d'analytique ?
Les plateformes d'analytique, également connues sous le nom de plateformes de business intelligence (BI), permettent aux entreprises d'obtenir une visibilité sur leurs données grâce à l'intégration, au nettoyage, au mélange, à l'enrichissement, à la découverte des données, et plus encore. Ces outils sont des systèmes robustes qui nécessitent parfois des compétences en informatique et en science des données pour accéder et déchiffrer les données de l'entreprise via des requêtes personnalisées.
Les plateformes d'analytique offrent une vue d'ensemble des données d'une entreprise en extrayant des sources de données structurées et non structurées via des requêtes détaillées. Les utilisateurs d'affaires occasionnels bénéficient également des plateformes d'analytique, qui offrent des tableaux de bord personnalisables et la possibilité d'explorer des points de données et des tendances particuliers.
Quels types d'outils et de plateformes d'analytique existent ?
Logiciels tout-en-un
Plateformes d'analytique en libre-service
Les plateformes d'analytique en libre-service ne nécessitent pas de connaissances en codage, de sorte que les utilisateurs finaux d'affaires peuvent les utiliser pour leurs besoins en données. Les logiciels d'analytique d'affaires basés sur le cloud offrent souvent une fonctionnalité de glisser-déposer pour créer des tableaux de bord, des modèles préconstruits pour interroger les données, et, parfois, des requêtes en langage naturel pour la découverte des données.
Logiciels BI intégrés
Les logiciels BI intégrés peuvent intégrer des fonctionnalités d'analytique propriétaires dans d'autres applications d'affaires. Les entreprises peuvent choisir un produit intégré pour promouvoir l'adoption par les utilisateurs ; en plaçant l'analytique à l'intérieur des logiciels régulièrement utilisés, les entreprises permettent aux employés de tirer parti des données disponibles. Ces solutions offrent une fonctionnalité en libre-service afin que les utilisateurs finaux d'affaires moyens puissent utiliser les données pour améliorer la prise de décision.
Solutions ponctuelles
Analyse des causes profondes
Les entreprises de toutes tailles produisent d'énormes quantités de données provenant de nombreuses sources différentes. Il peut être difficile de suivre les flux et reflux des données et de repérer les anomalies et les tendances à travers des dizaines, voire des centaines (parfois même des milliers) de sources de données. Certaines solutions offrent à l'utilisateur une vue d'ensemble de ses données et l'alertent intelligemment des changements en temps réel. Une fois alertés, ils peuvent plonger pour évaluer la situation et la résoudre.
Quelles sont les caractéristiques communes des solutions d'analytique ?
Les plateformes logicielles d'analytique sont d'une grande aide pour toute organisation ayant besoin de visualisation de données en temps opportun pour des analyses de haut niveau. Voici quelques caractéristiques essentielles des plateformes d'analytique qui peuvent aider les utilisateurs à en tirer le meilleur parti :
Préparation des données : Bien que des logiciels de préparation de données autonomes existent pour aider à découvrir, mélanger, combiner, nettoyer et enrichir les données - afin que de grands ensembles de données puissent être facilement intégrés, consommés et analysés - les plateformes d'analytique doivent intégrer ces fonctionnalités dans leur offre principale. En particulier, les plateformes d'analytique doivent prendre en charge le mélange et la modélisation des données, permettant à l'utilisateur final de combiner des données provenant de différentes bases de données et d'autres sources de données et de développer des modèles de données robustes à partir de ces données. C'est une étape critique pour donner un sens au chaos en combinant des données de diverses sources.
Gestion des données : Une fois les données correctement intégrées, elles doivent être gérées. Cela inclut la restriction de l'accès aux données à certains utilisateurs, par exemple. Bien que certaines entreprises optent pour une solution de gestion des données autonome, telle qu'un entrepôt de données, les plateformes d'analytique doivent, par définition, fournir un certain niveau de gestion des données.
Modélisation et mélange des données : Comme mentionné, il n'est ni efficace ni souvent efficace d'examiner les données lorsqu'elles sont dispersées dans de nombreux systèmes. En tant que cloud d'affaires, les plateformes d'analytique aident les entreprises à consolider les données et à combiner des points de données pour comprendre la relation entre les données et en tirer des informations approfondies.
Rapports et tableaux de bord : Les tableaux de bord en temps réel et à plusieurs niveaux sont une caractéristique centrale des plateformes d'analytique. Les utilisateurs peuvent programmer leur logiciel d'analytique pour afficher les métriques de leur choix et créer plusieurs tableaux de bord qui montrent des analyses liées à des équipes ou initiatives spécifiques. Des analyses prédictives du trafic du site web aux taux de conversion des clients sur une période spécifiée, les utilisateurs peuvent choisir leurs métriques préférées à afficher dans les tableaux de bord et créer autant de tableaux de bord que nécessaire.
Les administrateurs peuvent ajuster les autorisations de différents tableaux de bord pour qu'ils soient accessibles aux utilisateurs de l'entreprise qui en ont le plus besoin. Les utilisateurs peuvent partager des tableaux de bord spécifiques sur des moniteurs de bureau ou prendre des captures d'écran des tableaux de bord pour les enregistrer et les partager au besoin. Certains produits de plateformes d'analytique peuvent permettre aux utilisateurs d'explorer les tableaux de bord sur leurs appareils mobiles.
Libre-service : Les organisations utilisent ces outils pour créer des tableaux de bord interactifs pour découvrir des informations exploitables. Cela permet aux utilisateurs d'affaires comme les représentants commerciaux, les responsables des ressources humaines, les marketeurs et d'autres membres non spécialisés dans les données de prendre des décisions basées sur des données d'affaires pertinentes.
Analytique avancée : De nombreuses solutions d'analytique intègrent des fonctionnalités avancées, parfois appelées analytique augmentée, pour mieux comprendre les données d'une entreprise, même sans support informatique. Cela peut inclure des capacités d'analytique prédictive et de découverte de données, qui incluent des suggestions intelligentes pour la visualisation des données et des suggestions alimentées par l'apprentissage automatique pour des informations plus approfondies.
Autres fonctionnalités incluent Détection d'anomalies, Basé sur des requêtes, Recherche, Traditionnel
Quels sont les avantages d'utiliser des plateformes d'analytique ?
Remplacer les logiciels anciens ou disparates : Les entreprises peuvent remplacer les solutions de stockage de données obsolètes et les outils de reporting et migrer vers un cloud d'affaires tout-en-un en tant que plateforme d'analytique. Cependant, la migration des données n'est pas essentielle pour déployer une solution d'analytique, car les entreprises peuvent ne pas avoir le temps ou les ressources pour le faire. Par conséquent, il convient de noter que ces plateformes peuvent s'intégrer à une multitude de solutions, telles que les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) et les logiciels de gestion de la relation client (CRM).
Améliorer la productivité : Les jours où il fallait trier des dizaines, voire des centaines, de systèmes et nécessiter un immense soutien de l'informatique sont révolus. Avec les plateformes d'analytique (en particulier celles qui sont en libre-service et disposent de fonctionnalités telles que la recherche en langage naturel), toute personne à la recherche de données et d'analyses de données, y compris les utilisateurs d'affaires moyens, peut tirer des informations de leurs données.
Gagner du temps (automatisation) : Pour la plupart des plateformes d'analytique, les utilisateurs n'ont plus besoin d'une solide formation en langages de requête. Au lieu de cela, la découverte de données et l'analyse des causes profondes permettent aux utilisateurs de recevoir automatiquement des alertes et des informations sur leurs données et d'être informés si les données ont changé de manière significative.
Réduire les erreurs : Bien que les outils de préparation de données autonomes puissent être la bonne solution pour les entreprises ayant des données particulièrement complexes, les plateformes d'analytique permettent aux utilisateurs de nettoyer et de préparer leurs données grâce à des méthodes de cartographie des données et de déduplication.
Consolider les données : Dans cette ère axée sur les données, pratiquement tous les programmes et appareils qu'une entreprise possède produisent des données massives. Pour comprendre ces données diversifiées de la meilleure façon possible, il est souvent nécessaire de les combiner par des méthodes telles que le mélange de données, qui permet aux utilisateurs d'intégrer des données de plusieurs sources en un ensemble de données fonctionnel.
Améliorer les processus : Sans une plateforme d'analytique à utiliser dans toute l'entreprise, les processus peuvent être lents et inefficaces, car les parties intéressées recherchent des données provenant de sources disparates et demandent des données à diverses personnes. Les plateformes d'analytique peuvent aider un utilisateur d'affaires à accéder rapidement aux données et à l'analyse des données et à les partager avec les parties prenantes internes et externes.
Qui utilise les outils d'analytique ?
Les plateformes d'analytique peuvent avoir des utilisateurs internes et externes.
Utilisateurs internes
Analystes de données et scientifiques des données : Ces employés sont généralement les utilisateurs avancés des outils d'analytique, créant des requêtes complexes à l'intérieur des plateformes pour obtenir une compréhension plus approfondie des données critiques pour l'entreprise. Ces équipes peuvent également être chargées de créer des tableaux de bord en libre-service à distribuer à d'autres équipes.
Équipes de vente : Les équipes de vente utilisent des outils d'analytique en libre-service et des solutions d'analytique intégrée pour obtenir des informations sur les comptes potentiels, la performance des ventes et la prévision des pipelines, entre autres cas d'utilisation. L'utilisation d'outils d'analytique dans une équipe de vente peut aider les entreprises à optimiser leurs processus de vente et à influencer les revenus.
Équipes marketing : Les équipes marketing mènent souvent différents types de campagnes, y compris le marketing par e-mail, la publicité numérique ou même des campagnes publicitaires traditionnelles. Les outils d'analytique permettent aux équipes marketing de suivre la performance de ces campagnes en un seul endroit centralisé.
Équipes financières : Les équipes financières utilisent des logiciels d'analytique pour obtenir des informations sur les facteurs impactant le résultat net d'une organisation. En intégrant les données financières avec les données de vente, de marketing et d'autres opérations, les équipes comptables et financières tirent des informations exploitables qui n'auraient peut-être pas été découvertes en utilisant des outils traditionnels.
Équipes des opérations et de la chaîne d'approvisionnement : Les solutions d'analytique utilisent souvent le système ERP d'une entreprise comme source de données. Ces applications suivent tout, de la comptabilité à la chaîne d'approvisionnement et à la distribution ; les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement peuvent optimiser plusieurs processus pour gagner du temps et des ressources en saisissant les données de la chaîne d'approvisionnement dans une plateforme d'analytique.
Utilisateurs externes
Consultants : Les entreprises, en particulier les plus grandes, ne comprennent pas toujours l'étendue et la profondeur de leurs données, ne sachant peut-être même pas par où commencer. Un consultant externe utilisant une plateforme d'analytique puissante peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs données et, par conséquent, à prendre des décisions commerciales plus éclairées.
Les utilisateurs peuvent envisager de contacter des partenaires de conseil en BI pour aider à déterminer les analyses et les données les plus pertinentes à capturer sur le succès global de leur entreprise. Suite à une consultation appropriée, ces agences peuvent offrir une assistance pour la mise en place ou le choix d'outils BI. Un certain nombre de ces agences peuvent aider les entreprises tout au long du processus BI, de l'analyse complète des données à la mise en forme des processus ou des protocoles liés à la collecte de données. Une relation avec ces consultants peut s'avérer très bénéfique pour les utilisateurs qui n'ont jamais effectué d'analyse de données auparavant ou qui souhaitent optimiser le reporting de leur entreprise.
Partenaires : Les partenariats entre entreprises impliquent souvent le partage de données et la collaboration inter-entreprises. En conséquence, un référentiel centralisé de données, qui permettrait la gestion des données, l'interrogation des données et les informations sur les données, peut fournir un outil essentiel pour que ces entreprises réussissent ensemble, leur offrant une vue d'ensemble de leurs données.
Quelles sont les alternatives aux plateformes d'analytique ?
Les alternatives aux plateformes d'analytique peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :
Logiciels d'analytique marketing : Les entreprises à la recherche d'outils orientés vers les cas d'utilisation marketing et les données marketing (par exemple, liées au ciblage des prospects) devraient examiner les solutions d'analytique marketing qui sont conçues à cet effet.
Logiciels d'analytique des ventes : Bien que les données de vente telles que les prévisions de revenus et les affaires conclues puissent être importées et analysées dans des plateformes d'analytique généralistes, les plateformes d'analytique des ventes peuvent fournir une analyse plus granulaire des données liées aux ventes et pourraient avoir de meilleures intégrations avec des outils de vente tels que les CRM.
Logiciels d'analyse des journaux : Si une entreprise souhaite se concentrer sur l'analyse de ses données de journaux provenant d'applications et de systèmes, elle pourrait bénéficier de logiciels d'analyse des journaux, qui aident à documenter les fichiers journaux des applications pour les enregistrements et l'analytique.
Logiciels d'analytique prédictive : Les plateformes d'analytique à usage général permettent aux entreprises de réaliser diverses formes d'analyse, telles que prescriptive, descriptive et prédictive. Étant donné que les plateformes d'analytique permettent ces différents types d'analyses, elles pourraient ne pas offrir les fonctionnalités les plus robustes pour chaque type. Par conséquent, les entreprises axées sur l'examen des données passées et présentes pour prédire les résultats futurs peuvent utiliser des logiciels d'analytique prédictive pour une solution plus affinée.
Logiciels d'analyse de texte : Les plateformes d'analytique sont axées sur les données structurées ou numériques, permettant aux utilisateurs d'approfondir et d'explorer les chiffres pour éclairer les décisions commerciales. Les solutions d'analyse de texte sont le meilleur choix si l'utilisateur souhaite se concentrer sur les données non structurées ou textuelles. Ces outils aident les utilisateurs à comprendre rapidement et à extraire l'analyse des sentiments, les phrases clés, les thèmes et d'autres informations à partir de données textuelles non structurées.
Logiciels de visualisation des données : Les outils de visualisation des données peuvent être un excellent point de départ pour les entreprises cherchant à mieux comprendre leurs données. Avec des capacités incluant des tableaux de bord et des rapports, les logiciels de visualisation des données peuvent souvent être rapides et faciles à configurer et sont souvent moins chers que les plateformes d'analytique plus robustes.
Cependant, il est essentiel de reconnaître leurs limitations. Les solutions de visualisation des données font ce qu'elles disent sur la boîte : la visualisation. Elles ne fournissent pas à l'utilisateur une solution d'analytique de bout en bout, de la préparation des données aux informations sur les données, ni ne fournissent des capacités significatives de gestion des données.
Logiciels et services liés aux plateformes d'analytique
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les plateformes d'analytique incluent :
Logiciels de business intelligence intégrée : Les plateformes d'analytique sont des plateformes autonomes qui aident les entreprises à analyser les données. Les entreprises qui souhaitent intégrer des capacités d'analytique dans des applications, que ce soit pour un usage interne ou externe, peuvent utiliser des logiciels de BI intégrée pour atteindre cet objectif.
Logiciels de base de données : Il existe une pléthore de solutions pour stocker, organiser et partager de grandes quantités de données qui peuvent ensuite être accessibles et analysées par des outils d'analytique. Les logiciels de base de données incluent tout, des logiciels de big data aux bases de données relationnelles traditionnelles basées sur des tables bases de données relationnelles. Les entreprises devraient rechercher et mettre en œuvre les outils de base de données qui ont le plus de sens pour leurs types de données particuliers ou leurs besoins analytiques.
Lors de l'examen d'une solution d'analytique, les utilisateurs devraient enquêter sur les bases de données qui peuvent s'intégrer à l'outil pour faire le choix de produit le plus logique pour leur situation. Les produits d'analytique ne serviraient pas à grand-chose sans une ou plusieurs bases de données d'entreprise pour extraire des données lorsque le moment est venu.
Défis avec les plateformes d'analytique
Configuration : Les solutions d'analytique peuvent avoir un processus de configuration très technique, nécessitant une expertise informatique ou de développement. Lorsqu'on essaie de mettre en œuvre l'une de ces plateformes sans un data scientist ou un professionnel de l'informatique interne, les utilisateurs peuvent avoir du mal à faire démarrer la technologie, à l'intégrer aux solutions appropriées et à créer des requêtes pour la collecte de données. Cela pourrait entraîner une perte significative de ressources et une incapacité à utiliser l'outil comme prévu. Les utilisateurs peuvent contacter des fournisseurs de conseil en BI pour obtenir de l'aide pour configurer un programme ou, dans certains cas, pour gérer l'ensemble du reporting BI.
Surdépendance : Se concentrer trop sur les données et l'analytique peut également être problématique. Les décisions basées sur les données sont essentielles au succès d'une entreprise, mais les décisions basées uniquement sur les données ignorent les diverses voix internes et externes à l'organisation. Les entreprises prospères combinent une analytique rigoureuse avec des récits anecdotiques et des conversations réfléchies sur le succès et les composantes de l'entreprise.
Intégrations : Si l'outil d'analytique ne s'intègre pas complètement avec les logiciels existants, obtenir une vue complète de la performance opérationnelle d'une entreprise devient difficile. De même, si une intégration rencontre une erreur de communication ou un autre problème lors d'une requête de données, cela entraîne une lecture incorrecte ou incomplète. Les utilisateurs devraient surveiller ces connexions et tout problème potentiel de performance dans leur pile logicielle pour s'assurer que des informations correctes, complètes et à jour sont traitées et affichées sur les tableaux de bord.
Sécurité des données : Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour s'assurer que les bons utilisateurs voient les bonnes données et garantir une sécurité stricte des données. Les solutions d'analytique efficaces devraient offrir des options de sécurité permettant aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme en fonction de leur autorisation de sécurité ou de leur niveau de séniorité.
Combien coûtent les plateformes logicielles d'analytique ?
Comme mentionné ci-dessus, les plateformes d'analytique sont disponibles sous forme de solutions sur site et cloud. Les prix entre les deux peuvent différer, le premier ayant souvent plus de coûts initiaux pour la mise en place de l'infrastructure.
Comme pour tout logiciel, les plateformes d'analytique sont souvent disponibles en différents niveaux, les solutions d'entrée de gamme coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières n'auront souvent pas autant de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain support, qui peut être illimité ou limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation.
Une fois mises en place, les plateformes d'analytique, en particulier celles déployées dans le cloud, ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance importants.
Étant donné que ces plateformes sont souvent accompagnées de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel.
Retour sur investissement (ROI)
Les entreprises déploient des plateformes d'analytique pour obtenir un retour sur investissement (ROI). Comme elles cherchent à récupérer les pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est essentiel de comprendre ses coûts. Comme mentionné ci-dessus, les plateformes d'analytique sont généralement facturées par utilisateur, parfois par niveaux, en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent.
Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus entre les logiciels avant et après le déploiement pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés en utilisant un outil d'analytique.
Mise en œuvre des solutions logicielles d'analytique
Comment les logiciels d'analytique sont-ils mis en œuvre ?
La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de grandes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent judicieux d'utiliser une partie externe, qu'il s'agisse d'un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou d'un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience à leur actif, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et à utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente.
Qui est responsable de la mise en œuvre de la plateforme d'analytique ?
Déployer correctement une plateforme d'analytique peut nécessiter de nombreuses personnes ou équipes. En effet, comme mentionné, les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, une personne ou même une équipe n'a rarement une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle, une entreprise peut commencer à reconstituer ses données et commencer le parcours analytique, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données.
Tendances émergentes liées aux plateformes d'analytique
Augmenter l'accessibilité des données
Les données d'affaires ne sont plus enfermées dans des silos. Avec les plateformes d'analytique, plus d'utilisateurs au sein d'une entreprise peuvent trouver, accéder et analyser ces données. De plus, les outils d'intelligence artificielle (IA) tels que les logiciels de traitement du langage naturel (NLP) aident à rendre la recherche de données plus accessible et puissante, fournissant des résultats plus précis.
Avec la quantité de données accessibles aux entreprises aujourd'hui, il est presque nécessaire qu'elles mettent en œuvre un type de logiciel d'analytique pour mieux comprendre et agir sur ces données. La mise en œuvre de logiciels d'analytique a été une initiative importante pour les entreprises en cours de transformation numérique, car ces outils offrent une visibilité plus approfondie sur les données d'une organisation. Les entreprises adoptent ces solutions pour donner un sens aux grands ensembles de données collectés à partir de diverses sources.
Passage de l'on-premise au cloud
Le passage de l'analytique des données sur site au cloud est en cours depuis plusieurs années, de plus en plus d'entreprises déplaçant leurs données et leurs informations dans le cloud. Cela se produit pour diverses raisons, telles que le temps nécessaire pour obtenir des informations. S'éloigner de l'infrastructure sur site a aidé de nombreuses entreprises à permettre le travail de données partout où l'on a accès au cloud - partout où il y a un accès Internet. Cependant, tous les utilisateurs de données n'ont pas le luxe de travailler dans le cloud pour plusieurs raisons, y compris la sécurité des données et les problèmes liés à la latence. Dans des secteurs tels que la santé, des réglementations strictes telles que la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) exigent que les données soient sécurisées. Bien qu'il soit possible d'assurer cette sécurité dans le cloud, cela peut être plus compliqué.
IA conversationnelle
Historiquement, pour interroger des données dans une solution d'analytique, les utilisateurs devaient maîtriser un langage de requête comme SQL. Avec la montée des interfaces conversationnelles, les utilisateurs découvrent les données et les informations qu'ils recherchent en utilisant un langage intuitif. Les méthodes intuitives d'interrogation des données permettent à un plus grand nombre d'utilisateurs d'accéder et de comprendre les données de l'entreprise.
Apprentissage automatique
L'IA devient rapidement une fonctionnalité prometteuse des solutions d'analytique tout au long du parcours des données, de l'ingestion aux informations. De la préparation des données alimentée par l'IA aux informations intelligentes, dans lesquelles la plateforme suggère des visualisations à l'utilisateur final, les plateformes d'analytique deviennent rapidement plus puissantes. L'apprentissage automatique aide les utilisateurs finaux à découvrir des informations cachées, leur permettant de donner un sens aux données et de comprendre ce qu'ils voient.
Comment choisir les meilleurs outils d'analytique
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes d'analytique
Si une entreprise commence tout juste et cherche à acheter sa première plateforme d'analytique, ou peut-être qu'une organisation doit mettre à jour un système hérité - où qu'une entreprise en soit dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner la meilleure plateforme d'analytique.
Les points de douleur particuliers de l'entreprise pourraient être liés à tout le travail manuel qui doit être accompli. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, elle doit rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Les utilisateurs devraient réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci devraient être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés ayant besoin de ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils achèteront probablement.
Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste est un guide détaillé avec des fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.
En fonction de l'étendue du déploiement, produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'analytique pourrait être utile.
Comparer les produits des plateformes d'analytique
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont essentielles au processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue de fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Réaliser des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur devrait démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection des plateformes d'analytique
Choisir une équipe de sélection
Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels devrait être composée de membres de l'organisation ayant les bons intérêts, compétences et temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le décideur principal, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système, ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique ou un administrateur de la sécurité. L'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite dans les petites entreprises, avec moins de participants, multitâches et assumant plus de responsabilités.
Analyser les données
Étant donné que les plateformes d'analytique concernent toutes les données, l'utilisateur doit s'assurer que le processus de sélection est également axé sur les données. L'équipe de sélection devrait comparer les notes et les faits et chiffres qu'elle a notés au cours du processus, tels que le temps nécessaire pour obtenir des informations, le nombre de visualisations et la disponibilité des capacités d'analytique avancée.
Négociation
Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que c'est l'évangile (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction sur les contrats pluriannuels ou à recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un essai ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.