Business Intelligence

: l’entreprise « data driven », c’est l’entreprise gouvernée par l’ordinateur.
Ce volet revient très souvent dans votre rapport.
L’ordinateur a toutes les données (ordinaires et alternatives de toutes sortes).
Il sait les interpréter, lancer des alertes voire faire évoluer les processus.
Et c’est lui qui décide que raconter (story telling !!!) aux utilisateur (le patron humain compris ?) puisque de toutes façons, les humains n’ont plus envie de « libre service ».

On est en plein Asimov…
Voir transformation numérique Transformation

Le cadre global

Le film de Rosé
le cas de l'AFP
- la fréquence et l'impact des événéments majeurs vont augmenter ; faire face aux anomalies
- réagir de façon instantanée
nous n'avons pas le temps d'attendre que quelqu'un crée un tableau de bord

Concrètement chez nous, c'est une petite équipe qui agrège des données de différentes sortes et qui produit des extractions pour différents métiers. Chez XXX, ils ont un projet pour devenir "data driven" comme on dit aujourd'hui, ça avance très doucement, comme toujours chez Sodexo, mais ils ont quand même commencer à rassembler quelques données financières visiblement

processus de destruction créative

https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-un-dreamforce-virtuel-place-sous-le-signe-de-l-automatisation-81271.html?utm_source=ActiveCampaign&utm_medium=email&utm_campaign=NL+LMI+Quoti+08122020&ep_ee=c38dbcfeb6733383a0a7baa15b14dc620d25fc97&vgo_ee=jaA7uXjWlTuNEKKbqPBUsjbRmq18p9QkV7dUQAO%2FFto%3D De même que « data driven », « transformation numérique », « big data », « écosystème », voire « IA » au sens large… il y a tout un vocabulaire qui oscille entre des généralités ambitieuses et
- du marketing pour des produits, par exemple Power BI de Microsoft
- de «petites équipes ».

L'évolution va dépendre de l'IA, à toutes les phases notamment l'analytique : interprétaion, insights, langag naturel en décision : algorithmes, risques, théorie des jeux, proactivité en action : processus plus ou moins intelligents vers les clients, génération de texte

https://www.lemondeinformatique.fr/publi_info/lire-l-espace-numerique-collaboratif-unifie-de-la-ville-de-noisy-le-grand-securiser-les-documents-et-repondre-aux-attentes-fonctionnelles-452.html

Les données

- se préparer grâce à des anomalies , valeurs aberrantes
- simulations, révéler la façon dont un système va réagir à l'imprévu
on n'a plus besoin du personnel pour "saisir des données" (un gros thème quand j'ai commencé et encore en arrivant à IG, )

Opposition data en silos
- en silo : chaque département travaille sur ses propres spécialités sans s’occuper des autres ; il faut tout interconnecter, aller vers le "data lake"

données alternatives AGF alternative , activités autres que la vôtre
graphes de connaissance, langage naturel , IA explicable
- silos Vs. approche globale

- le point de données , un point sur un graphique
jeux de données , catalogues et marketplaces de données
- des données prêtes à l'emploi
- quand un point de données, dont l'apport est critique, n'a aucune instance dans le passé ; les valeurs aberrantes ne doivent pas être éliminées ; mettre l'accent sur les valeurs aberrantes
- élargissement de contexte
- données actualisées
- modèles de donnée communs et logique métier

L'analytique

bases de données, relationnelles
reconnaissance de formes
il y avait la requête, le langage de requête

en permetta aux métadonnées actives, à la logique métier et aux catalogues d'agir comme des connecteurs

Tableau software file:///C:/Users/pmber/AppData/Local/Temp/752750_core_why_visual_analytics_whitepaper_0.pdf générer du sens (Naccache) Le livre de Marz
l'analytique, augmentée
- l'analytique avancée a du mal à déceler les anomalies
analytique embarquée
de la BI centrée sur le reporting à la BI centrée sur l'analyse

Data science
Science des données

Algorithmes et processus

capacité à générer du texe
mais toute activité de production, tous les métiers de l'entreprise
du réactif au proactif
le système a toutes les données, et pas besoin de les saisir.
Les données de base viennent des processus des différents métiers de l'entreprise, des clients et des fournisseurs
y compris des données alternatives

D'autres données alternatives se trouvent sur le web, de différentes façons
Eventuellement par abonnement à des services ad hoc.

Boosterlink - gouvernance des algorithmes et analyse des scénarios
réorganisation des processus
automatisation des processus robotiques
process mining
alertes
transformer les données en intelligence active
- déclancher automatiquement les points de terminaison (processus ou mesure prise par un individu)
une nouvelle normalité, où l'analytique dirigera les processus et non l'inverse
déclencheurs
de la BI passive à la BI active
intégrer des actiosn tactiques dans les flux de travail, les processus et les moments
- "de processus scénarisés et axés sur les personnes à une préparatino et une analyse des données plus automatisées, en "low code" ou sans code (détecter plut tôt les anomalies)
low code /no code
- insights : aperçu, perspective
le commercial avec la marketing automation (AFP)

Les fournisseurs et les outils la coopération

Le cloud
concurrence, coopération
" les gouvernements et les géants de l'IA savent que plus les données et le traitement sont centralisés, plue le terrain est fertile pour le machine learning

- MyDataModels, le petit génie des "small data" (Les Echos 9/12/2020)
- Saas et Paas platform as a service
- conteneurs et infrastructure sans serveurs ?
- multicloud
le logiciel le plus intuitif sera le grand vainqueur
- Orange Flexible Engine

- on the cloud traité sur un serveur extérieur à l'entreprise, opérant à partir d'un site dont la localisation n'a pas à être précisée ; la solution alternative est le "on premise" ;

- CRM. Customer relationship management, gestion de la relation client ; le terme remonte aux années 90, et l'on veut maintenant aller plus loin ;
- data warehouse : entrepôt de donées, en quelque sorte une collection de bases de données ;
- ERP Enterprise resource planning, c'est à dire progiciel de gestion intégrée ;
- nuages... le cloud, vous l'aviez deviné !
- on premise : sur place, c'est à dire sur les matériels de l'entreprise, et non sur le cloud ;
- Power BI, produit de visualisation Microsoft, proposé sur le cloud mais aussi "on premise",

Les spécialistes

data scientist
dans la maison, ou consultants

Le point de vue de l'utilisateur

télétravail
le client comme utilisateur... et les autres partenaires
alerter les personnes
les humains ne sont plus que des exécutants
- Définition. (Search Engine Optimization) signifie en français : « Optimisation pour les moteurs de recherche ». - SEO. Google affine encore ses algorithmes de sélection (Gouvmeth 10/11/2020) - aucun mode d'emploi et personne pour accompagner l'utilisateur
- les utilisateurs ne veulent pas de libre service... que les informations leur parviennet directement
- données prêtes à l'emploi (des données qui ne sont pas seulement organisées à des fins d'analyse, mais auxquelles sont appliquées une logique et un contexte métier opportuns)
- micro-informations et récits pour les consommateurs augmentés
- visualisation/infographie et storytelling ; construire le scénario, générer le texte, les images, les vidéos, assembler
- Data literacy. le sens critique. la capacité à dire non
- éthique d'honnêteté intellectuelle
Data literacy de façon à faciliter la génération d'insights à l'échelle

les équipess de de gestion des relations avec les employés (ERM) utiliseront les indicateurs et les signaux du marché

Les asymétrices des référentiels de données centralisées peuvent faire naitre un enouvelle vague de préoccpations en matière d'antitrust, d'éthique et de protection de la vie privée
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