Qu’est-ce que l’intelligence décisionnelle ?

Pourquoi l’intelligence décisionnelle est-elle importante ?

L’intelligence décisionnelle est considérée comme ayant un impact énorme sur les résultats et la performance des entreprises, Gartner prévoyant que plus de 33 % des organisations auront des analystes pratiquant l’intelligence décisionnelle d’ici 2023.

L’intelligence décisionnelle relie les problèmes commerciaux et applique la science des données pour trouver des solutions appropriées. Pour y parvenir, les comportements des parties prenantes doivent être analysés et intégrés dans le processus de prise de décision. L’intelligence des données est mieux décrite comme un amalgame de science des données, d’intelligence d’affaires, de modélisation des décisions et de gestion globale.

Les caractéristiques distinctives de l’intelligence décisionnelle comprennent :

• Les décisions dépendent de la croyance action = résultat
• Approches basées sur des règles pour le ML (Machine Learning) et l’IA (Intelligence Artificielle)
• Solutions aux problèmes commerciaux dans diverses industries

L’intelligence décisionnelle est cruciale pour toute entreprise moderne souhaitant fonctionner et croître à l’ère numérique. C’est une ressource importante qui aide les entreprises à établir des protocoles pour des décisions ayant un impact futur quantifiable. Lorsque les entreprises intègrent l’intelligence décisionnelle dans leurs stratégies de transformation numérique, elles peuvent prendre des décisions utiles basées sur les données qui ont un impact sur des systèmes et processus importants pour résoudre des problèmes commerciaux uniques.

La science des données ne suffit plus et n’est qu’une moitié de la solution. L’intelligence décisionnelle va plus loin et combine des approches analytiques et structurées du comportement pour la prise de décision. De nombreuses organisations échouent en raison d’attitudes peu enthousiastes envers l’intelligence décisionnelle. Un manque de prévoyance et d’intuition est la raison centrale des échecs commerciaux liés à l’intelligence décisionnelle.

À l’avenir, les entreprises devront connecter les décideurs à des technologies innovantes telles que l’IA et l’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes, divers et multidimensionnels qui ne seraient pas réalisables sans l’utilisation de l’intelligence décisionnelle.

Exemple d’intelligence décisionnelle

Des exemples visibles d’intelligence décisionnelle incluent les moteurs de recommandation qui utilisent l’analyse et de puissants algorithmes de réduction pour prédire l’affinité et la disposition des consommateurs envers un certain produit ou service. Ces outils fournissent un contexte et une gamme de choix multidimensionnels pour aider les gens à prendre de meilleures décisions.

Solutions Sabre pour les compagnies aériennes

Sabre Airlines Solutions est une entreprise de technologie de voyage basée à Southlake, au Texas. Ils fournissent des outils de réservation, des outils urinaires web et mobiles, et la gestion des revenus pour une série de compagnies aériennes et d’hôtels. Ils ont utilisé une approche stratégique de l’intelligence décisionnelle pour accélérer leurs insights commerciaux en développant un entrepôt de données de voyage d’entreprise (ETDW). Cet entrepôt leur a permis de fournir des insights commerciaux 24h/24 et 7j/7 et d’obtenir une infrastructure évolutive, une interface utilisateur graphique (GUI) et des capacités d’agrégation de données qui ont augmenté la satisfaction globale des clients.

Entreprises d’intelligence décisionnelle

Voici deux exemples clés d’entreprises d’intelligence décisionnelle :

1. Peak – Peak fournit une gamme de services d’intelligence décisionnelle, notamment la planification de la demande, la prévision, la logistique de la chaîne d’approvisionnement et l’entreposage. Ils travaillent dans différents secteurs pour fournir des services d’intelligence décisionnelle qui donnent des résultats rapides tout en soutenant les stratégies commerciales à long terme. Ils utilisent une plateforme unique d’intelligence décisionnelle qui permet aux entreprises de déployer rapidement des applications d’IA et d’exploiter le véritable potentiel des données.

2. Silico – Silico a développé une plateforme qui organise les données et les rassemble à partir de différentes sources. Les données sont ensuite agrégées et synthétisées à travers des modèles de décision qui reflètent la valeur et fournissent un cadre pour explorer les décisions. Les puissants modèles de décision créés par Silico relient les actions, les données et les résultats qui cartographient les processus de valeur uniques aux entreprises.

IA d’intelligence décisionnelle

L’IA d’intelligence décisionnelle fait référence à l’utilisation de données pour analyser le processus de prise de décision à travers une série de jugements automatisés.

Un parcours d’IA réussi devrait incorporer les composants suivants :

• Connaissance et conscience des problèmes commerciaux
• Compréhension approfondie des techniques de base telles que l’optimisation et l’apprentissage automatique
• Équipes commerciales alignées qui travaillent ensemble avec les décideurs pour transformer le processus de décision
• Capacités de déploiement réussies qui prennent en compte la précision des modèles qui changent lorsqu’ils rencontrent des données de production

Cadre d’intelligence décisionnelle

Les cadres d’intelligence décisionnelle fusionnent des techniques traditionnelles et avancées pour modéliser, exécuter, concevoir, ajuster et surveiller les modèles et les processus. Les entreprises se tournent vers l’IA et l’automatisation partout où c’est possible pour moderniser les approches obsolètes de prise de décision.

Bien que les modèles d’IA soient excellents pour générer des prédictions et étiqueter, ils ne sont pas capables de trouver un sens substantiel derrière les données, c’est pourquoi les organisations commencent à adopter des cadres d’intelligence décisionnelle.

Les quatre principales parties des cadres d’intelligence décisionnelle sont :

1. Un entrepôt de données dans un emplacement centralisé accessible qui stocke diverses données commerciales
2. Des outils de gestion de données et d’analyse commerciale qui analysent et exploitent les données des entrepôts de données
3. Des outils de gestion de la performance commerciale (BPM) qui supervisent les attentes commerciales
4. Une interface utilisateur (UI) qui offre un accès facile à l’information via un tableau de bord interactif

Qu’est-ce que l’intelligence décisionnelle contextuelle ?

L’intelligence décisionnelle contextuelle collecte et construit de manière autonome des données critiques pour soutenir des décisions importantes. Des graphes de réseau étendus peuvent être créés qui démontrent les entités du monde réel et leurs liens avec les données internes et externes. Elle définit ensuite des habitudes et des modèles reconnaissables qui aident les scientifiques des données à discerner l’information.

L’intelligence décisionnelle contextuelle intègre le contexte et les données avec des modèles scientifiques pour automatiser les décisions critiques. Les avantages sont énormes et s’appuient sur la connaissance humaine intégrée et la prise de décision augmentée qui redessine les fonctions commerciales et repère les modèles de comportement des consommateurs.

Intelligence décisionnelle et transformation numérique

Le fondement principal de l’intelligence décisionnelle se concentre sur une prise de décision précise et efficace basée sur la connaissance actionnable des efforts et des résultats.

Les entreprises sont plus conscientes que jamais de la nécessité de pérenniser leurs processus et leur infrastructure. La plupart des organisations ont accéléré leurs efforts pour numériser les opérations et les procédures afin de répondre rapidement à l’évolution des marchés. L’intelligence décisionnelle alimente des verdicts compétents et exploitables qui combinent la science des données, la science sociale et la science managériale pour accéder à des décisions commerciales vitales.

Il y a cinq étapes de l’intelligence décisionnelle dans un contexte de transformation numérique :

1. Observer Des informations pertinentes peuvent être collectées et rassemblées à travers des modèles provenant de multiples sources, y compris des données transactionnelles et historiques.

2. Enquêter Affiner et analyser l’information aide à construire des modèles qui interprètent les résultats.

3. Modéliser L’émanation des résultats permet aux modèles de poursuivre différentes options basées sur les capacités et les compétences existantes.

4. Contextualiser La complexité de la situation est contemplée et des actions exécutables sont évaluées et considérées.

5. Exécuter Une décision finale est choisie et une action est prise sur la base de cette décision.