Embedded analytics

Face aux volumes de données croissants traitées par les entreprises, de nouvelles tendances BI émergent pour simplifier l’exploitation et l’accès aux données. C’est notamment le cas de l’embedded analytics. Alors de quoi s’agit-il ? Quels sont les avantages ? Découvrez les réponses dans cet article.

Qu’est-ce que l’embedded analytics?

En français, embedded analytics signifie “analyse embarquée” ou “analyse intégrée”. En d’autres termes, cela signifie que les données issues d’une solution BI tierce sont intégrées directement là où l’utilisateur en a besoin, comme une plateforme, une application web, un site, un intranet, un CRM, etc, et ce, en temps réel.
Les composants embarqués peuvent impliquer des visualisations, des tableaux de bord, des algorithmes, des reportings, etc. L’objectif est de permettre aux utilisateurs d’explorer les données et de les analyser dans leur application habituelle.

Pour vous aider à mieux comprendre le concept d’embedded analytics, voici quelques exemples concrets :

• En interne : les équipes financières intègrent des outils d’analyse pour examiner les tendances financières, préparer des rapports budgétaires et prévoir les performances futures de l’entreprise. Ces analyses peuvent être intégrées dans les systèmes de planification des ressources d’entreprise (ERP) ou de gestion financière.
• Auprès du grand public : Les gouvernements peuvent fournir des rapports et des tableaux de bord sur les performances des services publics, comme la collecte des déchets, les transports en commun, les délais d’attente dans les hôpitaux offrant ainsi une vue transparente des services fournis.
• Auprès des partenaires : l’intégration d’analyses partagées avec des partenaires commerciaux peut renforcer la collaboration et l’efficacité opérationnelle. De fait, les organisations créent des portails de données sécurisés pour partager des dashboards relatifs à la performance des ventes, aux métriques de la chaîne d’approvisionnement, aux tendances du marché, etc.

Quels sont les bénéfices de l’embedded analytics ?

Si l’embedded analytics rencontre un succès croissant auprès des entreprises, c’est pour tous les bénéfices qu’elle apporte :

Gain de temps

Traditionnellement, l’analyse de données nécessite l’utilisation d’une multitude d’outils. Ce n’est plus le cas avec l’analyse intégrée. En effet, les collaborateurs n’ont plus besoin de jongler entre les différents outils composant la stack technologique de l’organisation, comme le CRM et les outils BI par exemple. Tout est centralisé en un seul et même endroit. Les collaborateurs ont donc un accès simplifié à l’information ce qui leur permet de gagner du temps et de prendre des décisions éclairées, basées sur la donnée.

Amélioration de la prise de décision

L’Embedded analytics permet de croiser les données en provenance de différentes sources. Les collaborateurs peuvent ainsi tirer des enseignements à partir de tendances et des patterns identifiés via le croisement de données.
Sans oublier qu’avec l’analyse intégrée, les données sont actualisées en temps réel sur les outils habituels des collaborateurs (ou toute autre partie prenante).

Assurer la transparence

Que ce soit en interne ou en externe avec des partenaires, l’embedded analytics simplifie la communication entre les différentes équipes et désilote l’accès aux données.
Chaque partie prenante peut accéder en temps réel aux informations, à partir de différentes solutions. Ce qui assure une totale transparence entre les différents services ou entités d’une organisation et favorise l’engagement des parties prenantes sur les projets.

Favoriser le partage et la réutilisation des données

L’Embedded analytics simplifie le partage de l’information à travers les écosystèmes. Les données ne sont plus cloisonnées au sein des services data mais ouvertes et accessibles aux métiers. Les collaborateurs peuvent ainsi les partager et les réutiliser à travers un portail de données.

Participer à la démocratisation des données

En facilitant l’accès aux données, l’embeded analytics est un levier incontournable de la démocratisation des données, essentielle au développement d’une culture data driven.