Les 4 étapes de la BI augmentée par les Big Data et l’IA

BI Big Data et AIJ’ai commencé à travailler dans le domaine des Big Data avec un grand acteur européen de la Business Intelligence (dont Visionary Marketing a conçu et démarré le blog et rédigé le premier livre blanc « du Big Data au big busine$$ »).

J’ai ainsi été confronté au combat entre BI et Big Data et pensais, à l’époque, que l’un et l’autre étaient liés et que les ingénieurs et ingénieurs commerciaux dédiés à la BI seraient comme des poissons dans l’eau dans le nouveau domaine des Big Data.

Mais sur le terrain, les résistances étaient nombreuses et parfois virulentes.

Depuis, en 5 ans à peine, les Big Data sont venues bouleverser le domaine de l’informatique décisionnelle et c’est cette histoire que nous raconte fort bien Gregory, Directeur Ventes et Marketing (CSMO) d’Invenis, une startup installée dans les superbes locaux de Station F.

Cependant, comme vous le verrez dans cette interview, l’intégration des deux disciplines n’est toujours pas terminée, et de grands progrès sont encore à réaliser pour faire en sorte que la barrière entre ces deux mondes s’estompe. Et c’est justement ce à quoi s’est employé Invenis et, au vu de la croissance de leurs équipes, avec un succès certain.

BI, Big Data et intelligence artificielle (IA) : quelques explications

La Business Intelligence (BI) ou en français, informatique décisionnelle, existe depuis le début des années 80. Cela s’est accéléré dans les années 2010, et de nouvelles technologies sont apparues auprès des entreprises ; les big data mais également l’intelligence artificielle. 

Alors qu’est ce que l’IA et le big data ont changé à la BI ? 

Le Big Data permet non seulement aux entreprises de traiter toutes leurs données mais aussi de pouvoir croiser leurs données d’entreprise avec des données extérieures open data. L’intelligence artificielle permet aux entreprises de faire des analyses rétroviseur comme elles le font depuis 30 ans mais également de faire des analyses prédictives.

Les solutions de BI restent traditionnelles

Néanmoins on a constaté que sur le marché il y a d’un côté les solutions de Business Intelligence traditionnelles, et de l’autre côté les nouvelles technologies IA et Big Data. Et aujourd’hui ces deux marchés ne se sont pas encore rencontrés. 

Les utilisateurs de la Business Intelligence n’ont pas encore la possibilité de pouvoir traiter simplement toutes leurs données en faisant des analyses prédictives. 

La proposition de valeur d’Invenis pour contourner ce problème

Invenis propose donc un logiciel de Business Intelligence qui a été augmenté avec des nouvelles technologies. D’un côté l’intelligence artificielle (principalement du machine learning et du text mining), et de l’autre côté des technologies de big data. 

Invenis, à travers une interface de Business Intelligence simple d’utilisation, permet de traiter toutes les données. Tant les données d’entreprises que les données extérieures, en mettant en place des cas d’usage d’analyse prédictive afin de pouvoir anticiper, prédire, recommander et anticiper l’avenir. Et donc ne plus se contenter de regarder ce qu’il s’est passé hier. 

Les 4 étapes pour arriver à la BI augmentée

La première étape c’est la connexion aux données et leur agrégation. Avoir accès, grâce aux technologies de data, à toutes les données possibles et les agréger en un endroit. 

La deuxième étape concerne le nettoyage des données. Le problème est que ces données sont rarement propres et rarement utilisables telles quelles. Donc cette deuxième étape consiste à nettoyer, préparer et rendre utilisables toutes ces données grâce aux technologies d’intelligence artificielle. 

La troisième étape c’est le cœur de la BI, c’est le traitement et l’analyse. C’est la partie statistique qu’on pourra amener, grâce au machine learning, vers des analyses prédictives pour en tirer des recommandations. 

La quatrième étape, exploiter les analyses. Une fois qu’on a la valeur de l’analyse, encore faut il pouvoir l’exploiter. Et lors de cette quatrième étape, soit vous exporter votre résultat vers une database ou vers un CRM, soit vous faites un export CSV.
Mais assez souvent, les clients préfèrent des exports en data visualisation, pour prendre des décisions à partir de tableaux de bord mis à disposition. 

https://invenis.co/

Cas client de BI augmentée par Invenis

Gregory nous donne l’exemple d’un client qui a besoin de savoir à partir de ses données internes CRM et des données extérieures de trafic routier et de météo, quel va être le niveau de consommation, d’achat à effectuer.
À l’aide d’un algorithme de série temporelle, Invenis lui à permis de savoir et de prédire pour la semaine prochaine ou le mois prochain quel va être le volume d’achats en fonction des catégories produits ou en fonction de l’espace de rayonnage.
Le résultat est donné avec un pourcentage de chance qui est relativement proche et suffisant pour savoir, en plus du volume de ventes prédictif, les niveaux des stocks, et qui permet donc d’anticiper la gestion de sa trésorerie. 

Les 4 étapes de la BI augmentée par les Big Data et l’IA was last modified: février 5th, 2019 by Yann Gourvennec
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Yann Gourvennec

PDG & fondateur chez Visionary Marketing
Yann Gourvennec a créé le site visionarymarketing.com en 1996. Il est intervenant et auteur de 4 ouvrages édités chez Kawa. En 2014 il est devenu entrepreneur, en créant son agence de marketing digital Visionary Marketing, en association avec Effiliation. Il est directeur de programme du Mastère Spécialisé Digital Business Strategy de Grenoble Ecole de Management depuis 2015
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