Si vous avez atterri ici, c’est probablement parce que vous recherchez un outil de business intelligence (BI) pour votre entreprise ou votre service. Si cette grande étape peut améliorer considérablement la façon dont vous gérez votre entreprise, il n’est pas toujours facile de trouver l’outil qui vous convient. Vous pourriez faire vos recherches sur des sites web de référence pour rendre vos achats plus sûrs. Vous avez peut-être obtenu 433 résultats sur Capterra et 2 398 résultats sur SourceForge dans la catégorie des logiciels de business intelligence. Bonne chance pour tous les passer en revue…

Pour vous aider dans votre démarche, voici une liste de sept fonctionnalités clés que nous vous recommandons de rechercher dans un outil de BI qui servira réellement votre entreprise et vos objectifs commerciaux. Elles vous aideront à faire le tri dans vos choix et à trouver celui qui convient le mieux à votre organisation ou à votre équipe.

  1. Connectivité des données
  2. Gestion des données
  3. Entrepôt de données
  4. Analyse des données
  5. Visualisation des données
  6. Automatisation
  7. Sécurité des données

Premièrement, qu’est-ce que la Business Intelligence ?

Avant de nous plonger dans une liste de critères essentiels pour un outil de BI pour vous, passons rapidement en revue ce que signifie la business intelligence et pourquoi nous en avons besoin. La business intelligence est un outil logiciel ou un ensemble d’outils qui peut contribuer de manière significative à améliorer la façon dont les entreprises mènent leurs activités en fournissant des analyses de données et des mesures de performance qui facilitent la prise de décision. Grâce à la BI, nous sommes en mesure de prendre des décisions plus intelligentes et d’atteindre nos objectifs commerciaux plus rapidement.

Nous avons besoin d’outils de BI pour nous connecter aux données générées par nos applications commerciales, pour donner un sens à ces données et pour les transformer en informations exploitables. Par exemple, vous devez relier vos données de marketing, d’e-commerce et de vente à vos données financières pour obtenir une vue globale des performances de vos activités commerciales.

Grâce à la business intelligence, nous pouvons répondre à des questions importantes comme

  • Que s’est-il passé dans le passé ?
  • Pourquoi cela s’est-il produit ?
  • Sur la base de ce qui s’est passé, que pouvons-nous espérer dans un avenir proche ?
  • Quelles mesures devons-nous prendre pour atteindre nos objectifs ?

La BI et la visualisation des données sont-elles la même chose ?

Cette question doit être abordée car de nombreuses plateformes se placent dans la catégorie BI tout en n’offrant qu’un seul aspect de celle-ci : la visualisation des données. Bien sûr, la visualisation des données est un élément essentiel de la business intelligence. Elle met une couche visuelle sur les données brutes pour en faciliter la lecture et la compréhension. Sans les visualisations et les tableaux de bord, nous nous contenterions de fixer de nombreuses lignes de données. Il est très difficile, voire impossible, de prendre des décisions si vos rapports vous sont fournis de cette manière :

Raw Dataset Excel Sheet

Mais la visualisation des données en elle-même n’est pas de la business intelligence ; la BI peut faire bien plus que cela.

Si vous voulez en savoir plus sur la différence entre la BI, la visualisation des données et l’analyse des données, consultez cet article.

Quels sont les critères essentiels d’un outil de BI réussi ?

Au niveau fondamental, les outils de BI vous fournissent ce dont vous avez besoin pour transformer vos données en informations. Vous pouvez choisir parmi des centaines de critères pour sélectionner celui qui convient le mieux à votre organisation, mais les exigences fondamentales peuvent être organisées en sept grandes catégories. Utilisez la liste ci-dessous comme liste de contrôle pour vous assurer que vous obtenez les caractéristiques qui serviront le mieux votre entreprise.

1. Connectivité des données

Critère n°1 : votre outil de BI doit pouvoir se connecter aux systèmes et aux sources de données que vous utilisez actuellement – et potentiellement à ceux que vous utiliserez à l’avenir.

Pour pouvoir analyser les données, nous devons pouvoir accéder aux données – et c’est là que réside la connectivité des données. En fait, plus vous accédez aux données de l’entreprise, plus vous aurez des informations fiables et pertinentes sur les performances de votre entreprise, du plus petit détail à la vision d’ensemble.

2. Gestion des données

Critère n°2 : il doit être capable de nettoyer, transformer et calculer de nouveaux paramètres et indicateurs de performance, ainsi que de fusionner et d’unifier des données provenant de sources de données disparates.

Une fois que vous êtes en mesure de vous connecter aux données de vos systèmes et bases de données et que vous pouvez obtenir de nouvelles données de manière automatisée, peut-être même en temps réel, que pouvez-vous faire avec ces données ? Si vous êtes comme la plupart des entreprises, vos données proviennent des entrées des utilisateurs ou de systèmes qui génèrent des données à partir des entrées des utilisateurs. Si c’est le cas, il y a de fortes chances que vos données soient loin d’être parfaites. Nous l’avons tous constaté. Vous demandez à votre équipe de vente d’entrer le bon code postal ou le bon nom d’article, ou vous leur demandez même d’épeler correctement quelque chose ou d’utiliser correctement les minuscules et les majuscules, mais il y a toujours quelqu’un qui fait des erreurs. Ou peut-être que la question est un peu plus complexe que l’erreur humaine. Il se peut que vous ayez changé de système au fil des ans et que vous vous retrouviez avec des codes d’identification différents selon les systèmes pour vos produits, vos clients, vos employés ou autre chose. Peut-être que certaines catégories de comptabilité sont confuses, ou peut-être voyez-vous occasionnellement une expédition effectuée dans les années 1700 ou une commande dont la livraison est prévue pour le 1er janvier 2220. Cela arrive aux meilleurs d’entre nous. Quelles que soient vos meilleures intentions, vos données présentent des imperfections qui doivent être nettoyées avant que vous puissiez faire un rapport pertinent.

Ce processus est appelé « nettoyage des données » et, s’il est bien fait, il résout des problèmes comme ceux-ci pour vous.

With Without Data Cleansing
Exemples de graphiques avec et sans nettoyage des données

Voyez-vous la différence ? Voyez-vous comment une variété de codes pays et différentes façons de représenter la même géographie peuvent brouiller vos données, rendant beaucoup plus difficile l’obtention de résultats clairs et fiables ?

Le nettoyage des données est absolument essentiel pour s’assurer que vos données sont correctes. C’est particulièrement vrai si vous connectez plusieurs systèmes, par exemple si les identifiants peuvent être différents d’une source de données à l’autre, ou si vous devez cartographier certaines données pour les faire correspondre à d’autres ensembles de données. Par exemple, si vous souhaitez connecter votre système de vente à votre système financier, alors que chacun d’eux a mis en place un système de codage différent pour les factures. Peut-être que le système financier accepte dix chiffres, les quatre premiers chiffres étant ceux de la fiscalité, mais le système de vente ne prend que sept chiffres sans l’année indiquée.

Que pouvez-vous y faire ? Si vous essayez de faire correspondre la facture 2020123456 à la facture 123456, par exemple, vous pouvez ajouter une formule qui supprime automatiquement les quatre premiers chiffres à gauche de la facture afin que vous puissiez les faire correspondre automatiquement.

C’est ce qu’on appelle la transformation des données. C’est la capacité de créer des clés de correspondance entre différentes sources de données, et c’est très important dans tout système de BI.

Pour réussir, il est essentiel de mettre vos données dans un état tel que vous puissiez travailler avec elles, ajouter des données complémentaires et supplémentaires et les transformer de manière fiable en informations. Cependant, si le processus est difficile ou nécessite une intervention manuelle, avec le temps, votre investissement dans la BI peut facilement être gaspillé car les retards et la frustration qui en résulte affectent la fréquence des mises à jour. Si cela se produit, vous et vos utilisateurs perdrez confiance dans le processus et recommencerez à exporter des données et à gérer l’exportation de feuilles de calcul. Grâce aux capacités de transformation des données, vos outils de business intelligence s’en occupent avec fiabilité, précision et facilité.

Cela nous amène à une autre caractéristique qu’une plate-forme BI complète doit posséder : la capacité de fusionner et de joindre les données. Pensez à la fusion lorsque vous avez plusieurs ensembles de données qui sont identiques ou très similaires. Par exemple, disons que vous avez dix magasins, chacun avec son propre système de point de vente (POS) local, et que vous souhaitez exporter les données de chacun d’entre eux vers un lieu centralisé afin de pouvoir obtenir une vue d’ensemble et voir des rapports sur tous les magasins dans leur ensemble. Cela signifie que vous voudriez combiner (fusionner) les dix ensembles de données en un seul afin de pouvoir faire des comparaisons, des calculs, etc.

Data Fusion Example
Exemple de fusion de données

Dans d’autres situations, vous voudrez joindre des ensembles de données. Par exemple, disons que vous avez des données sur tous vos clients dans votre système de gestion de la relation client, mais que vous avez aussi un système d’envoi de mail complètement distinct qui envoie des newsletters à certains ou à tous ces mêmes clients. Si ces deux systèmes ont une clé en commun, par exemple un identifiant client ou une adresse e-mail, vous pouvez joindre plusieurs tables avec une table principale. L’ensemble de données jointes qui en résulte peut vous être beaucoup plus utile pour le marketing, la messagerie et bien d’autres usages.

Data Join Example
Exemple de données jointe

3. Entrepôt de données


Critère n°3 : votre outil de BI doit être capable de stocker des données historiques et prévisionnelles pour des comparaisons futures dans le temps, même si le système ou la source n’est plus disponible. Il doit également pouvoir être modifié et évolutif pour inclure des données supplémentaires.

Quelques termes fréquemment utilisés – notamment les entrepôts de données, les data lakes et les datamarts – font tous référence à la même chose : un endroit où sont stockées des données provenant de différents systèmes et sources. Mais pourquoi est-il important de stocker toutes les données au même endroit ? Si presque tous les systèmes ont une API ou un connecteur, pourquoi les données ne peuvent-elles pas résider dans chaque système et chaque base de données et fonctionner directement à partir de là ? Il y a plusieurs raisons à cela – certaines sont techniques, d’autres sont liées à la disponibilité et à la propriété des données. Examinons ces raisons.

Lorsque des entreprises telles que Facebook, LinkedIn et Twitter ont commencé à fournir des API pour permettre à leurs utilisateurs de récupérer leurs données, elles ont découvert qu’elles avaient exploité une source de revenus potentielle. Au fil des ans, elles ont donc rationalisé l’accès aux API pour en tirer des revenus. Par conséquent, toute entreprise qui tente d’accéder simplement à ses propres données – des données générées par les personnes qui visitent la page de l’entreprise, qui aiment ses messages et qui approuvent ses produits – peut finir par être coûteuse.

De plus, chaque année, les plages de données offertes par Facebook et les autres semblent de plus en plus courtes, car ils n’offrent que quelques mois ou seulement la dernière année pour réduire la charge de leurs serveurs. Certains le font pour inciter les entreprises à acheter des services d’analyse avancés si elles ont besoin d’accéder à leurs données pour mesurer leur impact sur les réseaux sociaux.

Mais si, en revanche, vous pouvez stocker vos données dans un endroit qui vous appartient, alors vos données vous seront toujours accessibles. Vous n’aurez pas à payer d’autres entreprises pour ce privilège, et vous ne devrez pas risquer qu’elles vous coupent totalement l’accès.

D’autres raisons sont un peu plus techniques. Comme mentionné, il est rare que deux sources de données se ressemblent à 100% en ce qui concerne les types de colonnes, les définitions, les codes d’identification, etc. Le nettoyage et la mise en correspondance des données sont nécessaires pour pouvoir fusionner et joindre vos données efficacement, et pour cela, vous devez d’abord rassembler les données en un seul endroit.

Une autre raison est la performance. Imaginez que vous extrayez des données directement de votre système de saisie des commandes pour un tableau de bord en temps réel. Chaque fois que quelqu’un actualise le tableau de bord, il interroge en direct la base de données principale des commandes. Mais si, en même temps, un membre de votre équipe de vente essaie de saisir des commandes, son système sera nettement ralenti parce que vous faites une agrégation de toutes les commandes de l’année précédente. C’est exactement la raison pour laquelle il est si avantageux de séparer vos données transactionnelles de vos données analytiques.

La dernière raison pour laquelle vous stockez vos données en dehors de vos systèmes sources est l’agilité. Pour illustrer ce point, disons qu’il vous manque un ensemble de données pour effectuer une analyse particulière. Par exemple, vous avez peut-être un système de facturation et vous souhaitez comparer vos ventes réelles avec votre budget de vente cible, mais le système ne dispose pas de ces données, mais vous les avez dans Excel. Vous avez donc deux choix : soit vous exportez toutes vos factures dans Excel chaque fois que vous voulez comparer les chiffres réels aux chiffres budgétisés, soit vous utilisez un entrepôt de données, vous téléchargez votre budget une fois et vous réunissez vos chiffres réels et votre budget dans un ensemble de données à partir duquel vous pouvez produire des rapports pertinents.

4. Analyse de Données

Critère n°4 : votre outil de BI doit offrir des fonctions de préparation, d’exploration et d’analyse commerciale et avoir la capacité d’établir des tendances, de regrouper, de trier et de segmenter les données.

Une fois que vous avez toutes vos données dans un entrepôt de données, et que ces données ont été nettoyées et fusionnées entre différentes sources de données – et peut-être même que vous avez enrichi les données avec des calculs de mesures de performance clés – vous êtes maintenant prêt pour la phase suivante : l’analyse des données.

Qu’est-ce que l’analyse des données ?

L’analyse des données est utilisée dans plusieurs phases de la business intelligence. D’une part, elle permet de comprendre les relations entre les données, leur qualité et leur exactitude, qui sont essentielles à la phase de gestion des données de la BI, comme nous l’avons vu plus haut. C’est ce qu’on appelle parfois l’analyse préparatoire des données. Une fois que cela est fait, une analyse plus approfondie peut être effectuée pour sélectionner les indicateurs de performance clés, les mesures clés et les dimensions qui seront utilisés dans les tableaux de bord et les rapports. C’est ce qu’on appelle l’analyse exploratoire des données. Enfin, l’objectif ultime de l’analyse des données est l’analyse des données commerciales, qui permet aux utilisateurs de naviguer, de filtrer, de trier et d’explorer une variété de catégories, de dimensions et de mesures pour découvrir les relations entre les données et les transformer en informations utiles.

Analyse statistique avancée

Au-delà de ce type d’analyse traditionnelle, il y a la possibilité d’appliquer des modèles de données qui génèrent des données supplémentaires basées sur des données historiques. Par exemple, ces données peuvent être utilisées pour prévoir et anticiper les tendances et les futures performances. Ce domaine de l’analyse des données est parfois appelé analyse et prévision prédictives. Certains affirment qu’il s’agit de deux « disciplines » différentes, mais les différences ont surtout trait à la complexité des modèles statistiques, à la « population » de données et aux résultats. En substance, il s’agit d’une seule et même chose lorsqu’un échantillon de données est utilisé – avec certaines hypothèses – pour calculer un résultat possible avec un certain degré de certitude.

Toutefois, les systèmes de business intelligence ne sont pas nécessairement l’outil adéquat pour certains de ces processus. Ils devraient au moins disposer de quelques fonctionnalités de base permettant aux utilisateurs de faire une sorte de régression ou d’analyse de tendances des données, soit par le biais de tableaux ou de graphiques. Certains peuvent disposer d’outils permettant d’effectuer des fonctions de regroupement et de segmentation – des processus essentiels pour effectuer des tâches telles que la prévision du comportement, l’analyse des sentiments et le ciblage des clients.

Des choses simples, telles que la division des commentaires, des flux des réseaux sociaux et des critiques, la segmentation de ces derniers, puis la production d’un certain type d’évaluation – par exemple : positif/négatif, références à un sujet/objet, etc. Mais pour un travail sérieux, un développement plus détaillé en Python, R et d’autres outils de développement devrait être envisagé.

Néanmoins, une plateforme de BI qui possède quelques capacités d’analyse de données de base peut au moins fournir aux utilisateurs professionnels des tendances et des prévisions de base en créant des tableaux de bord interactifs afin que l’utilisateur puisse manipuler certaines valeurs qui sont ensuite utilisées dans les calculs pour produire certains résultats.

5. Visualisation des données

Critère n° 5 : votre outil de BI doit offrir un large éventail de représentations visuelles, mais doit également être interactif, efficace et rapide pour afficher vos données. Les utilisateurs des tableaux de bord doivent pouvoir y accéder sur n’importe quel type d’appareil.

Le reporting est primordial lorsqu’il s’agit de donner un sens à vos données, et c’est là qu’intervient la visualisation des données. Toutes les analyses du monde ont peu de valeur si les données ne peuvent pas être facilement comprises par ceux qui en tireraient profit. Vous voulez donc savoir que vous disposez de toutes les fonctionnalités nécessaires pour rendre votre visualisation de données aussi intuitive, claire et engageante que possible afin d’exploiter tout son potentiel. Ces caractéristiques sont les suivantes:

  • riche en fonctionnalités
  • visuellement attrayant
  • interactivité
  • vitesse
  • la facilité d’utilisation
  • indépendant du système

Riche en fonctionnalités

Une plateforme de BI digne de ce nom doit inclure un outil de visualisation des données performant – généralement sous forme de tableaux de bord – qui permet aux utilisateurs de glaner rapidement et intuitivement ce qu’ils veulent savoir à partir de leurs données. Pour ce faire, les composants de visualisation des données doivent inclure une grande variété d’éléments visuels tels que des graphiques, des diagrammes, des étiquettes, des tableaux avec des capacités d’exploration et de pivotement, et des indicateurs de base.

Les plateformes de BI optimales disposeront également de fonctions de cartographie, de diagrammes, de radar, de cascades, de bulles et de cartes arborescentes, et les plus avancées comprendront le Gantt, la diffusion 3D, les cartes de localisation et la possibilité d’inclure des images et même du son dans les tableaux de bord.

Une bibliothèque bien fournie d’éléments visuels permet aux utilisateurs d’interpréter les résultats de l’analyse des données de la manière la plus efficace et la plus efficiente possible.

Apparence

La présentation des tableaux de bord et des rapports est essentielle. L’objectif de tout ce travail est de transmettre rapidement l’information aux consommateurs des données – les utilisateurs professionnels, la direction, les clients, les employés et les partenaires. Si votre BI prend en charge un ensemble solide et complet d’options de formatage pour vos tableaux, graphiques et indicateurs, alors vous êtes à mi-chemin. L’autre moitié concerne la manière dont vous les utilisez. La sélection des bonnes couleurs, polices, largeurs de lignes, arrière-plans, animations et autres propriétés d’apparence ne doit pas être prise à la légère. Ils doivent plutôt être bien pensés, ils doivent maintenir une uniformité avec les autres visuels ainsi qu’avec la marque de l’entreprise, et ils doivent être capables d’attirer rapidement l’attention sur les zones importantes du graphique ou du tableau sans trop d’efforts.

Interaction

L’époque des rapports imprimés et des tableaux de bord statiques en PDF est révolue. La puissance de la BI nous permet de voir les relations entre les données d’une manière que nous ne pouvions pas faire jusqu’à présent. Ainsi, un outil de visualisation de données BI ne doit pas seulement permettre aux éditeurs de tableaux de bord de créer des chemins d’analyse interactifs en utilisant des fonctions d’exploration, d’exploration, de sélection et de boutons, des curseurs et des clics. La possibilité de naviguer d’un tableau de bord à l’autre, dans un environnement à simple pointage ou d’un écran à l’autre, est un must pour toute plateforme sérieuse de BI.

Plus important encore, les plateformes de BI avancées vous permettent de personnaliser les interactions afin de pouvoir accéder à d’autres applications en dehors du domaine de l’analyse. En cliquant sur une barre dans un graphique de prospects, par exemple, vous pouvez voir immédiatement la liste des prospects à l’intérieur de votre CRM. Il s’agit là d’une analyse intégrée à son meilleur, mais plutôt que d’intégrer un tableau de bord dans une application, vous créez un cheminement naturel d’analyse qui mène à des actions directes.

Performance

Si vous voulez voir les gens se désintéresser rapidement de vos rapports et tableaux de bord, concevez-les de manière à ce qu’ils soient lents. En quelques jours, personne ne les utilisera. La performance doit être une caractéristique essentielle. Et, lorsque les performances sont mauvaises, il est difficile de déterminer la cause du problème. Le tableau de bord est-il lent à cause des données, de la plate-forme, de la base de données, ou du PC portable de l’utilisateur ou du réseau ? Ce ne sont pas toujours des facteurs faciles à identifier. Une plate-forme BI solide doit être stable et doit fonctionner de manière constante avec une vitesse raisonnable.

Facilité d’utilisation

La facilité d’utilisation n’est peut-être pas une chose simple à mesurer, car ce qui est facile pour l’un peut ne pas l’être pour un autre, mais un niveau de base de fonctionnalités accessibles est indispensable pour toute plate-forme de BI réussie. Avec une formation adéquate, un utilisateur professionnel peut-il construire ses propres tableaux de bord ? Peut-il ajouter ses propres données et créer de meilleurs aperçus ? Est-il capable de publier et de partager rapidement ? Peuvent-ils collaborer avec d’autres et commenter et annoter des tableaux, des données ou d’autres éléments ? Ces éléments, et potentiellement bien d’autres, sont à rechercher dans une plateforme de BI.

Indépendance des systèmes

Téléphones portables, tablettes, ordinateurs portables, ordinateurs de bureau, téléviseurs à grand écran, HD et 4K, Firefox, Chrome, Internet Explorer (toujours !), Edge, Opera et Safari, Windows, Mac – et la liste est longue. Le monde des appareils a explosé, et une plate-forme BI, quelle que soit sa longévité, devra prendre en charge tous les appareils, sorties et plates-formes informatiques avec lesquels une entreprise travaille, aujourd’hui et demain. Vos tableaux de bord doivent être accessibles et visibles dans de nombreux formats, tailles et résolutions, sur des réseaux mobiles ou des réseaux à fibres optiques à haut débit.

6. Automatisation

Critère n° 6 : votre outil de BI doit être entièrement automatisé. Vous devez pouvoir programmer des rafraîchissements de données, des alertes sur vos données critiques et vos indicateurs clés de performance (KPI), ainsi que la livraison ou l’exportation de tableaux de bord.

Vous vous attendez à ce que vos applications de vente, de marketing et de comptabilité soient capables d’automatiser les flux de travail, n’est-ce pas ? C’est encore plus vrai lorsqu’il s’agit de vos processus de BI. Votre outil de BI doit vous faciliter la vie et ne pas ajouter une couche de travail manuel pour des tâches simples et récurrentes, comme l’extraction ou le rafraîchissement de données. Lorsqu’elles sont effectuées manuellement, ces tâches irréfléchies laissent souvent la place à des erreurs telles que l’oubli de rafraîchir un ensemble de données ou l’utilisation de la mauvaise version d’un fichier, ou pire encore. L’automatisation de ces tâches permet aux analystes, aux gestionnaires et aux utilisateurs finaux de se concentrer sur l’analyse des données et, en fin de compte, sur la prise de décision qui permet de faire évoluer l’entreprise dans une direction plus linéaire.

L’automatisation contribue également à renforcer la confiance que vous avez dans les données affichées. Les données obsolètes n’ont que peu ou pas de valeur ; en fait, elles peuvent être trompeuses et donc dommageables. Avec les mises à jour automatiques, par exemple, vous saurez toujours que les décisions que vous prenez sont basées sur les dernières données disponibles. En fait, le nombre de rafraîchissements possibles qu’offre un outil de BI peut varier considérablement, alors assurez-vous toujours qu’il est en mesure de répondre à vos besoins.

Les alertes automatisées peuvent également changer la donne. C’est une chose de créer des tableaux de bord automatisés que vous vérifiez chaque matin, mais au fil de la journée, les opérations se poursuivent, et certaines peuvent atteindre un seuil critique que vous souhaitez connaître immédiatement. Dans de nombreux cas, vous ne pouvez pas vous permettre d’attendre le lendemain matin pour apprendre que quelque chose s’est mal passé la veille. Les alertes automatisées sont un excellent moyen de toujours être au courant de vos données critiques et de vos indicateurs de performance clés.

7. Sécurité des Données

Critère n°7 : La sécurité des données doit être au cœur des valeurs de votre fournisseur de BI. Votre outil de BI doit respecter les réglementations nationales ou régionales en matière de protection des données et de la vie privée.

Enfin et surtout, les caractéristiques de sécurité des données doivent figurer dans la liste de contrôle de votre outil de BI. Votre outil de BI doit protéger vos données contre toute utilisation non autorisée, tant en interne qu’en externe. Vos données peuvent être sensibles, confidentielles, voire propriétaires, et la plupart d’entre elles ne doivent être consultées et accessibles que par vos équipes de RH ou de direction. Vous devez pouvoir personnaliser et gérer facilement l’accès aux données par les services, les équipes et les personnes pour avoir le contrôle de vos données. Et vous devez pouvoir être sélectif quant à l’autorisation d’accès à des pools de données aussi vastes que des bases de données entières ou aussi spécifiques que le contenu des champs.

La sécurité des données englobe également les considérations relatives à la conformité aux réglementations nationales ou sectorielles. Vous voudrez peut-être examiner les certificats de conformité et les certificats ISO en fonction de la région dans laquelle vous vendez votre produit ou vos services. Si vous avez des clients en Europe, par exemple, vous devez vous assurer que votre outil de BI est conforme à la norme GDPR. Si vous avez des clients en Californie, vous devez être conforme à la CCPA et à l’HIPPA si vous avez des clients dans le secteur des soins de santé.

Synthèse

Si vous recherchez une solution de BI, il est important que vous gardiez à l’esprit que vous avez besoin de plus qu’une simple visualisation de données pour que votre entreprise soit réellement servie par un outil de business intelligence. Afin de fournir à vos équipes des tableaux de bord ou des rapports significatifs, vous devrez tenir compte de la connectivité, de la gestion, de la manipulation et du traitement des données dont vous aurez besoin. Les capacités d’entreposage, de gestion et d’analyse des données seront essentielles pour maintenir la compétitivité de votre entreprise.

La meilleure façon d’évaluer les capacités de tout outil de BI que vous envisagez est de l’essayer et de le tester de manière approfondie en fonction de vos besoins. Lorsque vous recherchez des fournisseurs de BI, assurez-vous qu’il y a des essais gratuits et un soutien disponible pour répondre à toutes vos questions pendant que vous les testez.

Le guide de l’acheteur pour la BI

Pour en savoir plus sur ce qui conviendra le mieux à votre entreprise, consultez notre guide de l’acheteur en matière de Business Intelligence. Vous apprendrez :

  • Les avantages des logiciels de business intelligence
  • Les clés pour comparer les outils de BI
  • Les principales caractéristiques que vous devez rechercher dans un outil de BI
  • Les questions à poser lors d’une démo
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