Contenu
- Self-Service dans le Big Data et Business Intelligence (BI)
- Avantages du libre service
- Défis du libre-service
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Études de cas
- Tirer le meilleur du libre-service et de l'automatisation
- Conclusion
Source: Lightspectrum / Dreamstime.com
À emporter:
Grâce au libre-service et à l'automatisation, le Big Data devient accessible à un plus grand nombre d'utilisateurs.
Les logiciels d’analyse en libre-service sont une tendance du développement de logiciels depuis un certain temps. Conceptuellement, la nouveauté n’est pas grande, mais le concept de libre-service a déjà été appliqué aux entreprises de restauration rapide, aux services financiers et à d’autres industries, et le domaine des logiciels ne fait que le personnaliser en fonction de ses besoins uniques.
L'analyse en libre-service s'adresse plus particulièrement aux utilisateurs professionnels qui doivent manipuler facilement des données et créer des analyses sans avoir à recourir à un personnel techniquement qualifié, comme des scientifiques. On pense que l'analyse en libre-service réduira la dépendance à l'égard des scientifiques de données. Il existe également un groupe d'experts qui pensent que le transfert absolu des analyses aux utilisateurs professionnels peut compromettre la gouvernance et que ces derniers ont besoin d'une formation de qualité. Les deux points de vue ont de la substance. Bien que les prévisions sur le marché de l'analyse en libre-service soient positives, il est important de former les utilisateurs à utiliser le logiciel correctement. Les utilisateurs professionnels disposent de beaucoup de possibilités pour apprendre de tels outils logiciels. (Pour en savoir plus sur l'informatique décisionnelle et l'analyse, voir L'analyse des données volumineuses peut-elle combler les lacunes de la veille stratégique?)
Self-Service dans le Big Data et Business Intelligence (BI)
Pensez à ce cas d'utilisation: dans une organisation, le client ou le personnel en contact avec le marché dépendent énormément des données pour prendre des décisions. Obtenir des analyses personnalisées n’est pas facile, car le volume de données est énorme et provient de sources multiples; il faut des compétences spécifiques pour manipuler des données et générer des analyses dans un format compréhensible. Donc, les scientifiques de données et autres techniciens doivent être impliqués. Cela crée beaucoup de problèmes. Par exemple, la bande passante du personnel technique et des experts en données est divisée et une trop grande dépendance à l'égard du personnel technique peut retarder l'obtention d'analyses, ce qui peut entraver la prise de décision.
Ce problème pourrait être résolu en responsabilisant les utilisateurs professionnels. Les utilisateurs professionnels peuvent être équipés pour manipuler des données et générer des rapports personnalisés. Nous parlons maintenant du libre-service. Le libre-service dans le bazar du Big Data et de la BI est la capacité des utilisateurs professionnels à manipuler et à générer des analyses en fonction des besoins. Les utilisateurs professionnels génèrent indépendamment des rapports, à l'instar du concept de libre-service dans un fast-food. Bien entendu, avant que les utilisateurs puissent générer des rapports, les données doivent être collectées, traitées et converties dans un certain format, ce qui n’incombe pas à la responsabilité des utilisateurs professionnels.
Le libre-service présente de nombreux avantages et inconvénients. Cependant, de nombreux produits en libre-service sont désormais disponibles sur le marché et sont destinés aux utilisateurs professionnels. Ces produits présentent certaines caractéristiques communes: interface utilisateur intuitive et conviviale, génération de rapports personnalisés et terminologies commerciales. On suppose que ces produits disposent de fonctionnalités intégrées pour accepter, exploiter et traiter les mégadonnées sans recourir à la participation de l'utilisateur professionnel. Vous pouvez donc dire que les logiciels en libre-service ont résolu le problème de l’autonomisation des utilisateurs professionnels en réduisant (mais non en éliminant) la dépendance vis-à-vis du personnel technique. Selon Forrester Research, Inc., seules 20% des demandes de génération de rapports et de requêtes doivent être envoyées à l'équipe BI ou au service informatique.
Avantages du libre service
Comme on peut déjà le constater, l’avantage principal d’un logiciel libre-service est son indépendance vis-à-vis des utilisateurs professionnels. Les utilisateurs n'ont pas besoin de dépendre de l'équipe de BI ou du service informatique pour exécuter des requêtes ou générer des rapports. Cela libère également le personnel technique pour qu'il se concentre sur d'autres tâches importantes. Étant donné que les utilisateurs professionnels sont en mesure de créer indépendamment des rapports et des analyses personnalisés, ils sont en mesure de rechercher des informations et de prendre des décisions importantes plus rapidement. Selon James Foster, directeur général de Solutions On Demand et de l'informatique haute performance chez SAS, «cela ne peut être qu'une bonne chose de disposer de davantage de capacités de prise de décision intégrées dans les secteurs d'activité», a-t-il déclaré. "De plus, le passage au libre-service a également un effet positif sur les technologies de l'information, en leur permettant de réfléchir de manière plus stratégique et de se concentrer sur des activités à valeur ajoutée pour l'entreprise plutôt que de simplement laisser les lumières allumées."
Défis du libre-service
Le modèle en libre-service consiste à donner aux utilisateurs professionnels les moyens d'interroger et de générer des analyses, tandis que l'équipe de BI et le service informatique s'occupent des systèmes back-end et de l'intégration des données. Cependant, des défis découlent de ce modèle. Techniquement, intégrer des données aux systèmes de BI est une tâche complexe. Les équipes de BI ont du mal à fournir une vue unique et unifiée du système d'entreprise. (Pour plus d'informations sur l'analyse, voir Peser le pour et le contre de l'analyse de données volumineuses en temps réel.)
Le deuxième défi concerne la gouvernance des données. Donner aux utilisateurs professionnels une totale liberté d'utilisation des applications comporte de nombreux risques. Par exemple, cela peut entraîner des doublons dans les données et les rapports, des pics dans les requêtes et des demandes entraînant une panne du serveur et des rapports avec des données ou une structure obsolètes. De toute évidence, il faut trouver un équilibre entre la politique de gouvernance des données et l’accès des utilisateurs.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Études de cas
Un certain nombre d’organisations, grandes et petites, ont tiré parti de l’adoption de logiciels automatisés ou en libre-service. Ces entreprises ont réduit leurs coûts, amélioré leur productivité et enregistré une plus grande satisfaction de la clientèle. Le premier cas était celui des centres d'appels Microsoft. Le centre d'assistance interne de Microsoft prend en charge plus de 105 000 employés, fournisseurs, sous-traitants et clients. Voulant réduire le volume des appels, il a déployé plusieurs outils de libre-service, un portail de support en ligne et fourni un accès aux articles de la base de connaissances. En conséquence, Microsoft a pu réduire les appels de 15,4% à un taux d’environ 30 dollars par appel.
Une étude menée par eVergance Partners, LLC, une société de conseil en management, montre que si une entreprise répond à une question d'un client en ligne, le coût est 4 à 40 fois inférieur à celui d'une réponse à la question via un centre d'appels.
Tirer le meilleur du libre-service et de l'automatisation
Tout d'abord, du point de vue de l'industrie, il n'y a pas de retour en arrière du libre-service et de l'automatisation. Mais, ces opportunités doivent être soigneusement abordées. Voici quelques astuces:
- Offrez une bonne expérience d'automatisation à vos clients. Par exemple, si vos clients utilisent des ressources de discussion en ligne ou de site Web au lieu d'un centre d'appels, assurez-vous que le processus est simple, rapide et sans tracas. Si les clients ont une mauvaise expérience, ils risquent de ne jamais revenir.
- Formez les utilisateurs professionnels à l’utilisation des applications conformément aux meilleures pratiques. Une formation approfondie sur le traitement des applications et une répartition claire des responsabilités entre les équipes de BI et les utilisateurs de l'entreprise doivent être organisées.
- Construisez les outils d'automatisation progressivement et utilisez votre expérience pour les améliorer. Selon Allen Bonde, vice-président directeur de la stratégie et du marketing chez eVergance, «Tirez parti de la plomberie que vous avez construite au cours de la dernière décennie. Pour les ressources humaines et les demandes d’envoi d’appel pour les équipes de service mobile sur le terrain. Cela ne garantirait pas l’acquisition ou la rétention de clients, ajoute Bonde, "Ne présumez pas que, simplement parce que vous le créez, il viendra."
Conclusion
Le libre-service et l'automatisation dans les industries qui traitent le Big Data sont considérés comme des opportunités énormes. Cependant, les entreprises doivent faire preuve de prudence lorsqu'elles utilisent ces occasions, car une exécution négligente peut entraîner une perte de réputation et de clients. Une formation adéquate et des politiques intelligentes sont le moyen d'aller de l'avant.