De l’exploration des données métiers à la gouvernance informatique, le point sur la Business Intelligence et ses outils d’aide à la décision : rapports, tableaux de bord et analyses prédictives.
A quoi sert l’Intelligence Economique ?
La Business Intelligence (BI), également « business intelligence » ou « business intelligence », regroupe des solutions informatiques d’aide à la décision pour les professionnels avec, en bout de chaîne, des rapports et des tableaux de bord permettant de suivre à la fois les activités analytiques et prospectives.
Cette notion est apparue à la fin des années 1970 avec les premiers infocentres. Des systèmes qui envoyaient des requêtes directement aux serveurs de production, ce qui s’est avéré assez dangereux pour les serveurs de production. Dans les années 1980, l’arrivée des bases de données relationnelles et client/serveur a permis d’isoler l’informatique de production des dispositifs décisionnels. Par la suite, les acteurs se sont lancés dans la définition de couches d’analyse « métier », dans le but de masquer la complexité des structures de données. À partir des années 1990 et 2000, les plateformes de BI s’articulaient autour d’un entrepôt de données (ou datawarehouse) pour intégrer et organiser les informations issues des applications métiers (via extraction, transfert et consolidation – ou ETL). Objectif : répondre au mieux aux demandes d’outils de reporting et de tableaux de bord d’indicateurs situés en aval et mis à disposition des responsables opérationnels.
Comment fonctionnent les outils de business intelligence aujourd’hui ?
Ces dernières années, les plateformes de BI ont bénéficié des bases de données NoSQL, qui permettent un traitement direct des données non structurées. Les applications de Business Intelligence bénéficient également d’une architecture matérielle plus puissante, avec l’émergence d’architectures de traitement 64 bits, multicœurs et en mémoire. Ils peuvent ainsi effectuer plus rapidement des traitements complexes, comme les modèles prédictifs (data mining) et l’analyse multidimensionnelle – qui consistent à modéliser les données selon plusieurs axes (facturation/zone géographique, catégorie de client, produit…).
Quelle est la différence entre le Big Data et la Business Intelligence ?
Quels domaines sont couverts par la BI ?
Traditionnellement centrée sur les problématiques comptables (consolidation et planification budgétaire), la BI s’est progressivement étendue à tous les grands domaines d’activité, de la gestion de la relation client à la gestion de la supply chain, en passant par les ressources humaines. Des éditeurs experts ont défini des bibliothèques d’indicateurs prêtes à l’emploi pour suivre ces différentes activités. Enfin, l’émergence de nouvelles technologies web (dont HTML5 et les interfaces graphiques JavaScript et AJAX) a également fait émerger de nouveaux acteurs proposant une approche cloud BI ou en mode SaaS.
Quelle relation existe entre la Big Data et le Data Mining ?
Les outils d’informatique décisionnelle aident à rendre compte des efforts déployés par les employés pour rechercher, fusionner et interroger des données afin d’obtenir les informations dont ils ont besoin pour prendre de bonnes décisions commerciales.
Comment mettre en place une architecture Big Data ?
Utilisation : la BI utilise les événements passés et les informations actuelles pour guider les décisions des responsables. Du côté du Big Data, nous nous appuyons sur l’évolution des données pour prédire les tendances futures.
Quelle est la différence entre Data Science et Big Data ?
Qu’est-ce que le Big Data ? On parlait il y a quelques années du phénomène du big data, souvent traduit par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d’Internet et des réseaux sociaux depuis une vingtaine d’années, la production de données numériques est de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Comment une entreprise peut utiliser les technologies de datamining pour améliorer sa prise de décision marketing ?
Le Big Data et le Data Mining sont deux concepts différents. Le Big Data fait référence à une grande quantité de données, tandis que l’exploration de données se traduit par une technique d’analyse approfondie des données pour extraire des connaissances/modèles/informations clés à partir d’une petite ou d’une grande quantité de données.
Pour ce faire, vous devez adapter la structure de votre écosystème informatique traditionnel et configurer une architecture Big Data. En mettant en œuvre une architecture Big Data appropriée dans son entreprise, une organisation sera en mesure d’effectuer : Le traitement par lots des sources Big Data.
Comment mettre en œuvre le data mining ?
Le Big Data est une question de vitesse, de variété et de volume d’informations. D’autre part, Data Science fournira les techniques pour explorer ces données. Ils diffèrent également par les outils utilisés. L’analyse de données volumineuses fait référence au stockage d’une grande quantité de données.
Pourquoi utiliser le data mining ?
Avantages commerciaux de l’exploration de données Détecter la fraude : l’exploration de données aide les entreprises à détecter et à anticiper les activités frauduleuses. Par exemple, l’analyse des points de vente peut aider à identifier les transactions frauduleuses dans le secteur de la vente au détail.
Quelle technique est la plus utilisée en DataMining pour découvrir des structures ou groupes avec des caractéristiques similaires ?
Quels sont les différents types d’analyse en data mining ? Exploration de données : méthodes d’exploration de données Il existe deux types de méthodes d’exploration de données : les méthodes descriptives et les méthodes prédictives.
Comment l’informatique intervient dans le domaine de la gestion ?
Nous nous sommes rendu compte que ce n’est pas le cas, et que la meilleure solution pour mettre en place le DataMining est d’associer un homme du domaine (qui apporte sa « connaissance métier ») et un statisticien (pour ajuster les mécaniques de modélisation, valider les hypothèses, etc.. . ).
L’exploration de données aide les entreprises à optimiser leur avenir. Cela leur permet de comprendre le passé et le présent et de faire des prédictions précises sur ce qui est susceptible de se produire.
Comment l’informatique intervient dans le domaine de gestion ?
Parmi les plus avancées figurent l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Cependant, l’analyse prédictive ne repose pas nécessairement sur ces techniques : elle peut également être facilitée par des algorithmes plus simples.
Est-ce que l’informatique a changé la gestion ?
L’informatique de gestion est le domaine de l’informatique axé sur la programmation de logiciels destinés à la gestion : comptabilité, facturation, finance, ressources humaines, gestion des stocks, logistique, gestion de la production, suivi des clients, etc.