SOLUTIONS DE DATA INTELLIGENCE : BI, ANALYTIQUE ET DATA SCIENCE - Tendances, fonctions - Dossier de recherche

Les outils analytiques et les architectures sous-jacentes ont connu au cours des dernières années des évolutions sans précédent et ce pour 3 raisons principales : la maîtrise des environnements Big data (calculs massivement parallèles, traitement en mémoire), le développement des architectures Cloud (mutualisation et optimisation des ressources IT), les progrès des algorithmes. Les solutions de Data Intelligence couvrent : l’extraction des données structurées ou non, la gestion de leur qualité, leur hébergement dans un data warehouse ou un entrepôt Big data (framework Hadoop, base noSQL), leur transformation en données structurées si besoin, enfin leur analyse et leur restitution.  Dans le même temps, les entreprises sont conscientes que pour réussir leur projet de pilotage, la solution retenue doit être agile, prête à l'emploi (ou presque), flexible dans ses capacités d’analyse, facile à utiliser, à coûts d'acquisition et mise en œuvre réduits, avec une prise en main immédiate par les utilisateurs métier.

Les outils analytiques évoluent.  Ils ne proposent plus seulement d'analyser les données a posteriori mais aussi en temps réel et a priori. Leurs fonctions combinent dans un seul et même processus visualisation et analyse des données. La profusion des données à analyser a relancé le développement d’algorithmes d’apprentissage sur les données (Machine Learning). Les outils analytiques peuvent même à présent émettre des recommandations et parfois générer des plans d’actions.

Les outils analytiques intègrent aussi la mobilité et tirent profit des fonctions de géolocalisation : l’usage du smartphone ou de la tablette s’est banalisé et permet à l'utilisateur sur le terrain d’accéder aux données, de les analyser ou de recevoir des informations personnalisées en fonction de l’endroit où il se trouve.

L’analytique avec les nouvelles sources de données Big Data accroit aussi son champ d’intervention par la variété des données qu’il est susceptible de traiter, le volume et la vitesse à laquelle elles arrivent. Outre les données structurées, des données non structurées peuvent être désormais exploitées.

Enfin, l’analytique dans le Cloud progresse aussi et libère les entreprises des tâches d’administration et de maintenance des solutions applicatives.

SOMMAIRE
- PRINCIPALES FONCTIONNALITÉS ET NOUVELLLES TENDANCES
- UNE MÉTHODOLOGIE QUI S’ADAPTE AUX EXIGENCES DU MARCHÉ
- CONCLUSION : VERS LA DATA INTELLIGENCE APPELEÉ AUSSI DATA SCIENCE