Data intelligence

Avant de créer de la valeur grâce aux données, il faut d’abord sélectionner les data les plus pertinentes et en tirer les insights appropriés. C’est là tout l’enjeu de la plupart des organisations modernes qui sont confrontées à des masses de données de plus en plus volumineuses. Heureusement, elles peuvent utiliser la data intelligence afin d’identifier les informations les plus utiles pour leur activité. Décryptage.

Qu’est-ce que la data intelligence ?

La data intelligence regroupe l’ensemble des processus permettant d’apporter de la valeur grâce aux données ; depuis l’exploration jusqu’à la visualisation des données en passant par l’analyse. Elle permet de transformer d’énormes quantités de données en insights capables d’aider l’organisation à se développer. À cette fin, il convient de sélectionner uniquement les données pertinentes pour prendre de meilleures décisions ; que ce soit pour limiter les risques, identifier de nouvelles opportunités, mieux connaître sa cible, améliorer son avantage concurrentiel, etc.

Bon à savoir : au vu des volumes de données exponentiels, on parle également de Big data intelligence.

Comment fonctionne l’intelligence des données ?

L’objectif de la data intelligence est de mettre en avant la valeur de l’information pour une organisation.
Pour transformer les données brutes en ressources précieuses, les experts de la data intelligence utilisent plusieurs méthodes et outils :

• Les algorithmes issus du machine learning ou de l’intelligence artificielle : ces technologies permettent de traiter d’énormes quantités de données. Ce qui n’est pas forcément possible avec l’analytics traditionnel.
• Les outils de BI plus classiques : il faut toutefois distinguer la business intelligence et la data intelligence. En effet, la première discipline se concentre sur l’organisation des données afin de les rendre compréhensibles. De son côté, l’intelligence des données se focalise sur la valeur ajoutée de chaque information analysée.
• Les méthodes : ce sont toutes celles qui facilitent le traitement et l’analyse de données, comme le data mining pour la collecte de données, la data viz pour la compréhension des insights, etc.

Quel est l’intérêt de la data intelligence ?

La data intelligence aide les organisations à prendre de meilleures décisions. Ce qui leur permet de bénéficier d’un avantage concurrentiel non négligeable. En effet, si toutes les organisations disposent, aujourd’hui, d’énormes quantités de données (que ce soit en provenance des capteurs IOT, du web, des applications mobiles, des outils de géolocalisation,etc.), toutes ne sont pas capables d’en tirer de la valeur. Celles qui y parviennent sont celles qui maîtrisent l’intelligence des données. Et pour cause, la capacité à dégager des insights pertinents depuis de grands volumes de datas brutes permet aux organisations de mieux connaître les habitudes des consommateurs, d’identifier des tendances, de réduire les coûts, d’optimiser leur offre, d’améliorer les processus en interne, etc.

Pour tous ces avantages, la data intelligence s’applique à tous les secteurs d’activités : le marketing, pour mieux connaître son client idéal, la finance et la cybersécurité pour identifier les risques ou encore la santé pour améliorer l’agilité et la réactivité en cas de crise.

In fine, la data intelligence est au cœur de toutes les organisations développant une culture data driven.

Comment optimiser la data intelligence ?

Si elle est aujourd’hui utilisée par de nombreuses entreprises, il convient de respecter certaines bonnes pratiques pour créer de la valeur grâce aux données. Voici quelques exemples :

• La compréhension des données : la plupart du temps, la data intelligence est l’apanage des experts de la donnée. Mais pour mener une transformation digitale réussie, il est primordial de traduire tous les insights obtenus dans des formats intelligibles et accessibles par tous. Ce faisant, les experts métiers, avec peu ou pas de connaissance data, pourront accéder aux données et y apporter de la valeur.
• La visualisation des données : rendre les données compréhensibles par tous passe généralement par l’utilisation d’outils de data visualisation. L’idée est alors de transformer les informations sous forme de graphiques, de courbes, de cartes ou de storytelling.
• Le partage des données : il peut se faire en interne auprès de l’ensemble des collaborateurs, mais aussi en externe auprès de clients, partenaires, consommateurs, administrés, médias, … Pour cela, les portails de données facilitent le partage des données au plus grand nombre, tout en les rendant intelligibles.