Définition de l'analyse intégrée

L'analyse intégrée est une approche novatrice de l'analyse des données qui simplifie la prise de décisions éclairée. Dans cet article, nous allons définir l'analyse intégrée, explorer ses avantages et examiner les techniques d'implémentation courantes. Grâce à l'analyse intégrée, les entreprises peuvent intégrer des fonctionnalités analytiques directement dans les workflows et les applications métier, ce qui permet aux collaborateurs, voire parfois aux clients, d'accéder à des informations en temps réel en contexte et de les aider à prendre des décisions basées sur les données.

Qu'est-ce que l'analyse intégrée ?

L'analyse intégrée intègre directement des analyses de données et des capacités de visualisation dans des applications opérationnelles ou d'autres logiciels, permettant aux utilisateurs d'accéder aux données et de les analyser sans passer d'une application ou d'un système à l'autre. L'analyse intégrée aide les entreprises à améliorer leur prise de décision et à repérer de nouvelles opportunités tout en réduisant la complexité de l'analyse. Elle rend les informations basées sur les données plus accessibles et exploitables pour davantage de personnes (collaborateur, et parfois même clients) en plaçant les informations pertinentes et exploitables à l'endroit où elles sont nécessaires.

Analyse intégrée ou Business Intelligence (BI)

L'analyse métier et l'analyse intégrée sont conçues pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées grâce à des informations basées sur les données. La différence réside dans la façon dont elles sont utilisés. L'analyse décisionnelle et la veille décisionnelle imposent aux utilisateurs de se détourner des applications opérationnelles utilisées dans leur travail, et d'utiliser des outils distincts dotés de différentes interfaces pour obtenir des informations sur les données.

L'analyse intégrée est conçue pour un emplacement spécifique dans lequel elle sera intégrée, fournissant des informations pertinentes pour la tâche. Elle offre aux utilisateurs un moyen facile d'accéder aux analyses et aux informations, tandis que les analyses métier ou les outils de business intelligence offrent également des informations à exploiter, mais nécessitent une personne techniquement expérimentée pour créer ou modifier du contenu à l'aide de l'outil et des sources de données associées.

Différences clés

Contrairement à l'analyse traditionnelle, l'analyse intégrée élimine la nécessité de passer de l'interface utilisateur que vous utilisez pour faire votre travail à un outil d'analyse spécialisé pour accéder aux informations et aux analyses complémentaires. Les utilisateurs internes (collaborateurs) et externes (clients) n'ont pas besoin de compétences techniques avancées ni d'un accès à la plateforme d'analyse sous-jacente ou aux systèmes de gestion des données pour utiliser l'analyse intégrée. Cet accès leur permet de prendre des décisions basées sur les données sans comprendre le processus d'analyse impliqué.

L'analyse intégrée offre une approche plus efficace, accessible et conviviale, particulièrement adaptée à la prise en charge des processus métier en temps réel. L'analyse intégrée peut fournir des informations contextuelles afin de prendre en charge les processus métier en temps réel. Sans analyse intégrée, l'utilisateur aurait besoin d'accéder à une plateforme d'analyse distincte, aux compétences nécessaires pour utiliser ce logiciel, à une compréhension des définitions de données et à plus de temps pour interagir, manipuler et digérer les informations présentées.

Points à retenir

• Un projet d'analyse intégrée réussi nécessite une compréhension claire des objectifs commerciaux spécifiques et de l'expérience utilisateur que le projet tente de résoudre. En quoi l'entreprise en bénéficiera-t-elle et comment son client en bénéficiera-t-il ?
• L'analyse intégrée doit être intégrées avec simplicité à l'application ou à la plateforme afin que le composant intégré ne puisse pas être reconnu comme quelque chose de distinct de l'application. Pour ce faire, le système d'analyse intégré doit s'intégrer correctement à l'infrastructure et aux outils existants.
• Une solution d'analyse intégrée doit évoluer pour gérer de grands volumes de données et d'interactions utilisateur sans décalage lors du rendu du composant intégré. Le système doit gérer des requêtes et des calculs complexes, avec des performances optimales même lorsque les volumes de données augmentent.
• L'équipe d'implémentation doit s'assurer que des politiques de gouvernance et de sécurité des données sont en place pour protéger les données des utilisateurs et se conformer aux réglementations. Cela inclut le contrôle de l'accès aux données, la surveillance de l'utilisation des données et l'application des stratégies de sécurité.
• Cela vaut la peine de mesurer le retour sur investissement de la plateforme d'analyse intégrée. Grâce au suivi de l'utilisation, les entreprises peuvent quantifier la valeur de l'utilisation d'indicateurs, telles que le temps gagné par les clients.

L'analyse intégrée expliquée

L'analyse intégrée est une plateforme logicielle qui intègre des fonctionnalités d'analyse de données dans les applications opérationnelles d'une entreprise afin de mieux prendre en charge les workflows et les processus métier. En utilisant l'analyse intégrée directement dans les applications opérationnelles, telles que les systèmes CRM ou ERP, les utilisateurs finaux peuvent accéder à des informations de données critiques sans avoir besoin d'outils supplémentaires ou du support des analystes informatiques ou de données. Cela signifie que les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées et basées sur les données sans quitter le contexte de leur workflow ou de leur application actuelle. Lorsqu'elle est largement utilisée dans une entreprise, l'analyse intégrée peut améliorer la productivité, augmenter le retour sur investissement de la plateforme d'analyse et favoriser une culture axée sur l'analyse.

Pourquoi l'analyse intégrée est-elle importante ?

Du point de vue de l'entreprise : L'analyse intégrée peut aider une entreprise à différencier ses produits et services de ses concurrents. Par exemple, une banque peut intégrer des analyses visuelles sur les données dans l'aperçu du compte en ligne de ses clients, qui montre l'évolution de leur épargne et projette leur richesse future potentielle sur la base de différents scénarios d'épargne et de rendement. Ce service à valeur ajoutée est relativement peu coûteux mais offre une grande valeur à leurs clients car il améliore directement ce que les clients essaient de faire. En intégrant des analyses directement dans les produits, les entreprises peuvent améliorer la fidélisation des clients et même générer de nouveaux flux de revenus en facturant des fonctionnalités d'analyse supplémentaires. L'analyse intégrée permet également aux entreprises de collecter et d'analyser les données d'utilisation, en fournissant des informations sur le comportement et les préférences des clients qui orientent le développement futur des produits.

Du point de vue de l'utilisateur : L'analyse intégrée permet aux collaborateurs ou aux clients d'accéder aux informations clés sur les données directement dans leurs tâches quotidiennes sans avoir besoin d'outils supplémentaires ou de connaissances spécialisées. Cela permet de prendre des décisions mieux informées et basées sur les données, améliorant ainsi la productivité, la précision et l'efficacité. Grâce à l'analyse intégrée, les utilisateurs peuvent rapidement et facilement utiliser les informations de données présentées qui seraient autrement difficiles ou chronophages à obtenir. En outre, l'analyse intégrée permet aux utilisateurs de prendre des mesures immédiates en fonction de ces analyses, plutôt que de devoir reporter une décision afin de collecter davantage de données et de recherches. Par exemple, lorsque quelqu'un se connecte à son compte bancaire en ligne personnel, l'analyse intégrée pourrait lui permettre d'examiner visuellement ses habitudes de dépenses et des outils supplémentaires pourraient l'aider à évaluer si un achat important, comme une nouvelle voiture, est à sa portée.

Comment fonctionne l'analyse intégrée ?

Il existe différentes méthodes pour intégrer des informations dans d'autres systèmes, avec des niveaux croissants de compétences techniques requises. Le plus simple consiste à couper et coller des liens dans une application. Le niveau suivant utilise des options low code qui permettent à une personne plus technique qui n'écrit pas nécessairement du code mais qui comprend les systèmes utilisés. Enfin, il existe des frameworks de développement full code qui offrent le plus de flexibilité mais dépendent de compétences spécialisées. Voici plus de détails sur ces trois méthodes d'intégration des analyses.

• Intégration par copier-coller d'une URL : dans cette approche, l'utilisateur interagit avec les appels de la plateforme d'analyse pour afficher le composant d'analyse requis, tel qu'un graphique ou un tableau, dans un espace prédéterminé de l'interface utilisateur. Pour utiliser cette approche, cette application opérationnelle doit proposer une méthode d'intégration de contenu, généralement à partir de liens, de sites Web ou de iFrames ; cette URL proviendrait du logiciel d'analyse. L'image 2 présente l'analyse intégrée à Microsoft Teams à l'aide de l'application de site Web de Microsoft.

  Découvrir comment intégrer Oracle Analytics Cloud à Microsoft Teams

• Intégration à l'aide de plateformes de développement low code : les avantages du développement d'applications low code incluent une innovation plus rapide que le codage à partir de zéro, ce qui apporte une livraison rapide des besoins de l'entreprise avec un coût minimal. Différentes techniques peuvent être utilisées pour intégrer une analyse, en fonction du cas d'usage et du niveau de compétence de la personne qui effectue l'intégration. L'utilisateur low code est probablement un analyste d'entreprise avisé en termes de technologies ou un autre « développeur citoyen » qui est à l'aise avec les outils riches en fonctionnalités, mais n'est pas un rédacteur de code complet. Par exemple, les outils low code peuvent offrir un composant Web qui facilite l'intégration des informations dans les applications. Certaines bases de données incluent des outils low code pour intégrer plus facilement des visualisations de données et d'autres analyses.

  Par exemple, dans l'image 3, les recherches à facets d'Oracle APEX peuvent filtrer le contenu de l'analyse intégrée, y compris les nuages de mots et les visualisations générées en langage naturel.

  L'image 4 présente un composant Web d'analyse utilisé dans une application Oracle Visual Builder référençant un projet d'analyse et les propriétés que le développeur d'applications low code peut configurer.

• Intégration à l'aide de cadres full code : les cadres full code offrent la plus grande flexibilité, mais leur utilisation nécessite des développeurs disposant des compétences appropriées. Par exemple, un développeur peut utiliser un cadre d'intégration JavaScript avec HTML et CSS pour créer une expérience d'application Web entièrement personnalisée. Reportez-vous à l'image 5 pour chaque canevas Oracle Analytics, il est possible de visualiser et de copier le code requis pour référencer ce canevas dans l'application Web.

  L'incorporation de contenu de cette manière offre des fonctionnalités supplémentaires permettant de passer des filtres et d'appeler des événements, ce qui offre une expérience utilisateur enrichie qui peut être adaptée à la conception de sites web. Voir l'image 6.

7 avantages de l'analyse intégrée

L'analyse intégrée peut permettre aux collaborateurs et aux clients d'obtenir plus facilement et plus efficacement des informations sur lesquelles ils peuvent agir sans se séparer de l'application ou de l'interface numérique qu'ils utilisent. Ces informations peuvent se présenter sous la forme d'un graphique, d'un tableau, d'une carte ou même simplement d'une invite de texte. Le fait est que les informations proviennent d'une autre source de données, mais apparaissent naturellement dans l'activité numérique d'une personne. Voici sept avantages qu'elle peut apporter :

1. Prise de décision basée sur les données : en fournissant aux utilisateurs les informations appropriées intégrées à leur processus de décision et avec le contexte nécessaire, ils sont plus susceptibles de prendre la meilleure décision basée sur les données plus rapidement, car les informations sont facilement disponibles sans avoir à les rechercher.
2. Productivité accrue : lorsque les bonnes informations sont présentées immédiatement et intégrées à un processus métier, les utilisateurs gagnent du temps en n'ayant pas à rechercher des informations analytiques dans des outils distincts. Le basculement entre outils nécessite de constamment changer de contexte, ce qui affecte négativement la productivité.
3. Satisfaction client : les clients bénéficient d'une expérience de recherche ou d'achat plus rationalisée, car les informations pertinentes pour leur action ou leur décision sont immédiatement présentées. Cela permet aux utilisateurs d'effectuer leurs tâches sans avoir à extraire des données d'autres applications, à passer des appels téléphoniques ou à demander de l'aide à des experts.
4. Croissance des revenus : si les collaborateurs prennent des décisions plus rapides, plus précises et basées sur les données, cela améliore leurs chances d'obtenir de meilleurs résultats et de croissance des revenus, l'entreprise pouvant agir plus rapidement sur de nouvelles opportunités. Les clients bien informés devraient faire face à moins d'indécision, ce qui, espérons-le, stimule également les ventes.
5. Libre-service : l'analyse intégrée améliore le libre-service en fournissant aux utilisateurs des informations plus pertinentes pour mener à bien leur travail sans outils supplémentaires, sans étapes ni aide de la part d'autres utilisateurs.
6. Une source de données unique et fiable : les plateformes d'analyse qui fournissent un modèle de données d'entreprise cohérent et fiable peuvent également fournir des analyses intégrées pour fournir des indicateurs et des informations fiables. Les informations fournies par d'autres méthodes - appels téléphoniques, messages Slack, e-mails, déclarations papier - peuvent rapidement conduire à des numéros incohérents.
7. Applications composables : l'analyse intégrée est un élément clé de la création d'applications composables, car la plateforme d'analyse peut fournir des fonctionnalités, telles que des visualisations de données, qui font défaut à une application. L'avantage des applications composables est que l'entreprise peut assembler rapidement des composants existants pour répondre à un nouveau besoin de l'entreprise.

Exemples et cas d'usage de l'analyse intégrée

Lorsque vous réfléchissez à la meilleure façon d'utiliser l'analyse intégrée, envisagez trois scénarios d'intégration généraux : dans les sites Web ou les applications publics, dans les applications d'entreprise destinées aux salariés et, dans le cas de fournisseurs de logiciels indépendants, dans vos applications pour accroître leur utilité. Voici les détails de ces trois scénarios.

Intégration d'un site Web public et d'une application mobile : l'intégration directe d'outils d'analyse et de visualisation des données à un site Web ou à une application Web permet aux utilisateurs d'interagir avec les données et de les analyser sans quitter la page Web. Par exemple, une société de location de maisons de vacances peut fournir aux hôtes des informations sur les performances de leur propriété, telles que les taux d'occupation, les prix et les avis, dans le contexte du site Web ou de l'application mobile de la société pour les propriétaires.

Intégration de systèmes opérationnels internes : l'intégration directe d'outils d'analyse et de visualisation des données dans les systèmes internes de l'entreprise peut faire gagner un temps considérable aux collaborateurs et leur donner des informations plus exploitables. Par exemple, une plateforme de gestion de la supply chain qui intègre des analyses peut fournir une visibilité en temps réel sur les niveaux de stock, les performances des fournisseurs et les délais de livraison, ce qui rend ces informations visibles directement dans le système de gestion de la supply chain d'une entreprise sans qu'un salarié n'ait à passer à d'autres outils de l'entreprise.

Intégration de systèmes tiers : l'analyse intégrée peut être intégrée à une application tierce selon un arrangement de fournisseur de logiciels indépendant afin de fournir à leurs utilisateurs des informations en temps réel dans leurs workflows. Cela permet à l'organisation ISV de fournir des informations basées sur les données à ses clients ou partenaires, créant ainsi un avantage concurrentiel. Par exemple, un ISV peut intégrer des analyses dans sa plateforme d'e-commerce pour fournir à ses clients des informations en temps réel sur le comportement des consommateurs, telles que l'historique de navigation et d'achat.

Fonctionnalités clés de la plateforme d'analyse intégrée

Une plateforme d'analyse intégrée nécessite certaines fonctionnalités fondamentales pour répondre aux besoins des entreprises. Ces besoins sont centrés sur la façon dont l'utilisateur interagit avec les données, telles que les tableaux de bord, les visualisations et l'interactivité, ainsi que sur la possibilité d'accéder aux bonnes données. Voici les principales fonctionnalités dont une plateforme d'analyse intégrée a besoin.

• Tableaux de bord : les fournisseurs de logiciels qui excellent dans la création de logiciels opérationnels ne possèdent pas nécessairement une expertise en matière d'outils d'analyse. L'intégration d'analyses à partir d'un fournisseur de logiciels spécialisé peut donc être bénéfique. En intégrant des tableaux de bord intégrés, les collaborateurs peuvent interagir plus facilement avec leurs données de manière intuitive et accessible.
• Visualisation de données : les visualisations de données intégrées, telles que les graphiques, les descriptions textuelles et les tableaux, peuvent être directement intégrées dans une autre application Web ou mobile, offrant aux utilisateurs une représentation visuelle claire et concise de leurs données pour prendre des décisions.
• Analyses en libre-service : le contenu intégré est directement connecté à la source de données et fournit à l'utilisateur un moyen graphique d'interagir avec ces données sans demander au service informatique de créer un rapport pour elles. Les fonctionnalités en libre-service incluent la possibilité de modifier leur vue via le filtrage, la modification des types de graphique, l'exploration d'éléments de données supplémentaires et la création de nouvelles visualisations.
• Connecteurs de données : la plateforme d'analyse intégrée doit se connecter directement à toutes les sources de données pertinentes sans avoir à déplacer les données ou à s'appuyer sur des banques de données propriétaires, car ces approches peuvent entraîner des données obsolètes et incohérentes.
• Interactivité : l'analyse intégrée doit pouvoir interagir avec l'hôte où elles sont intégrées. Cela peut inclure l'acceptation de valeurs transmises en tant que filtres ou l'envoi d'événements basés sur les données à la page hôte.

L'avenir de l'analyse intégrée

L'analyse intégrée jouera un rôle de plus en plus important pour aider les collaborateurs et les clients à accéder aux informations dont ils ont besoin pour agir, le tout au sein de l'application qu'ils utilisent. Cela permettra de résoudre les principaux obstacles pour les entreprises afin qu'elles puissent mieux utiliser les données et aider les gens à prendre des décisions pertinentes en toute confiance. L'analyse intégrée fournira bien plus que des graphiques statiques ou légèrement interactifs. Le machine learning peut fournir des prédictions visuelles contextuelles sans que l'utilisateur n'ait à les demander. Par exemple, une entreprise du secteur de l'énergie peut utiliser le machine learning pour fournir des informations sur les pages de facturation de ses clients qui prédisent leur consommation d'énergie au cours des six prochains mois, compte tenu de l'utilisation passée et de facteurs externes, tels que la saisonnalité et les prévisions météorologiques.

La fourniture d'informations personnalisées en temps réel deviendra de plus en plus importante à mesure que les entreprises cherchent à obtenir un avantage concurrentiel grâce à une prise de décision plus opportune et mieux informée. D'autres facteurs qui peuvent façonner l'avenir de l'analyse intégrée comprennent l'utilisation croissante de solutions basées sur le cloud, l'adoption accrue de l'analyse en libre-service et l'intégration de solutions d'analyse avec des technologies émergentes, telles que l'Internet des Objets (IoT) et la blockchain.

Comment choisir une solution d'analyse intégrée

Pour déterminer si une plateforme d'analyse peut répondre à vos besoins en matière d'analyse intégrée, tenez compte des facteurs suivants, par ordre de priorité :

1. Intégration : elle doit s'intégrer à l'application ou à la plateforme existante, sans qu'aucune solution de contournement personnalisée ne soit nécessaire.
2. Connectivité des données : elle doit pouvoir se connecter à un large éventail de sources de données, y compris les bases de données, le stockage cloud et d'autres applications.
3. Sécurité : elle doit fournir des fonctionnalités de sécurité robustes pour protéger les données sensibles, notamment l'authentification silencieuse des utilisateurs, le chiffrement des données et les contrôles d'accès.
4. Évolutivité : elle doit être évolutive pour gérer de grandes quantités de données et d'interactions avec les utilisateurs, tout en maintenant les performances et la fiabilité.
5. Assistance et formation : cette formation doit être soutenue par une équipe d'assistance compétente qui vous donne accès à des formations et à des ressources pour aider les utilisateurs à tirer le meilleur parti du système.
6. Coût total de possession : elle doit fournir un retour sur investissement positif, avec un modèle de tarification transparent qui prend en compte tous les coûts, y compris les licences, l'implémentation, ainsi que la maintenance et l'assistance continues.
7. Personnalisation : Les visualisations du système doivent être personnalisables de sorte que le composant imbriqué semble naturellement faire partie de l'application d'origine. Il doit être personnalisable fonctionnellement aux besoins spécifiques de l'entreprise avec la possibilité d'ajouter ou de supprimer des fonctionnalités si nécessaire.
8. Fonctionnalité d'analyse : elle doit fournir toute une gamme de fonctionnalités d'analyse, notamment la modélisation de données, la visualisation de données, l'analyse prédictive et le reporting.
9. Fonctionnalités en libre-service : elles doivent permettre aux utilisateurs de modifier leur vue des données en temps réel, sans nécessiter de formation ni de support informatique.

Bénéficiez des avantages des analyses intégrées avec Oracle

Oracle Analytics offre une gamme de fonctionnalités d'intégration, telles que la simple utilisation d'un lien pour accéder à un classeur, ainsi que la flexibilité d'utiliser les outils de développement low code d'Oracle pour fournir des composants ou pour utiliser une structure d'intégration JavaScript préférée des développeurs full code.

La combinaison d'Oracle Analytics intégré et de la richesse des services disponibles dans Oracle Cloud Infrastructure (OCI) offre aux entreprises un moyen unique de créer des applications composables sur mesure. Par exemple, ils peuvent créer une application à l'aide de Visual Builder qui prend une image, effectue des analyses à l'aide du service d'IA d'OCI Vision et génère des suggestions pour les étiquettes qui servent de filtres pour les analyses intégrées. Une telle solution utilise également Oracle Autonomous Data Warehouse, OCI Object Storage et la communication via les API REST OCI. Les cas d'usage d'une telle application sont nombreux : pensez à utiliser les fonctionnalités d'AI Vision pour détecter les places restantes dans un parking ou le moment où la baisse des stocks à un poste d'une chaîne de montage.

L'intégration des analyses à l'aide d'un large éventail de techniques peut aider les entreprises de toutes tailles. La prise en main de l'analyse intégrée peut être aussi simple que le copier-coller d'un lien de classeur d'analyse dans l'une de vos applications métier. Ou, si vous êtes un développeur citoyen, vous pouvez essayer quelque chose de plus avancé en utilisant des options low code pour l'intégration. Pour les développeurs, les possibilités sont illimitées grâce à l'utilisation d'un cadre d'intégration pour la création d'un full code. Quel que soit votre choix, vous verrez rapidement comment fournir des informations au bon moment, dans le workflow d'un collaborateur ou du processus d'achat d'un client, peut entraîner de meilleures décisions et une plus grande productivité ou ventes.

L'intégration de l'analyse permet à chaque système d'exceller dans ses fonctions prévues, ce qui constitue le principal avantage. Les éditeurs de logiciels peuvent laisser leur application hôte - et ses développeurs - se concentrer entièrement sur l'optimisation du fonctionnement de ce système. En utilisant une plateforme d'analyse pour fournir des analyses intégrées, les entreprises peuvent éviter d'avoir à développer leurs propres analyses personnalisées, un domaine dans lequel elles peuvent manquer d'expertise.

FAQ sur l'analyse intégrée

Auriez-vous un exemple d'analyse intégrée ?

Les indicateurs et les visualisations intégrées à un système CRM (gestion de la relation client) constituent des exemples d'analyses intégrées. Les commerciaux peuvent consulter les indicateurs de performances clés, telles que le chiffre d'affaires des ventes, les taux de conversion et les coûts d'acquisition des clients, directement dans le système CRM qu'ils utilisent chaque jour. Cela leur permet de prendre des décisions basées sur les données, d'identifier les tendances et de suivre la progression vers leurs objectifs sans avoir à basculer entre différentes applications.

Quelle est la force de l'analyse intégrée ?

La force de l'analyse intégrée réside dans sa capacité à intégrer facilement l'analyse des données dans les workflows, applications et processus métier existants. En intégrant des analyses directement dans leurs opérations quotidiennes, les entreprises peuvent obtenir des informations en temps réel, prendre des décisions basées sur les données et réagir rapidement aux conditions changeantes du marché. Cela leur permet de renforcer leur efficacité, d'améliorer l'expérience client, d'augmenter leurs revenus et de réduire leurs coûts.

Quelle est la valeur de l'analyse intégrée ?

Premièrement, l'analyse intégrée permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées en fonction d'informations en temps réel sur les données, améliorant ainsi leur capacité à résoudre immédiatement les problèmes ou les changements du marché. Grâce à l'analyse intégrée, les collaborateurs peuvent accéder aux données et les interpréter sans que cela demande des compétences spécialisées ou requiert l'assistance d'une équipe de données. Cela démocratise l'accès aux données, augmentant la vitesse de prise de décision et réduisant le risque d'erreurs causées par le traitement manuel des données.

Deuxièmement, l'analyse intégrée peut fournir un avantage concurrentiel en améliorant la qualité de l'expérience client. Grâce à des informations en temps réel, les entreprises peuvent mieux comprendre le comportement et les préférences de leurs clients, ce qui leur permet de fournir des recommandations personnalisées et des campagnes marketing ciblées. Cela, à son tour, peut augmenter la fidélité des clients, réduire les taux d'attrition et stimuler la croissance des revenus.

Enfin, l'analyse intégrée peut aider à réduire les coûts en identifiant les inefficacités des processus métier et en permettant une optimisation continue. En suivant les indicateurs clés de performance (KPI) en temps réel, les entreprises peuvent identifier les goulets d'étranglement, ajuster les processus en conséquence et réduire le temps perdu, améliorant ainsi leurs résultats.

L'analyse intégrée est une approche novatrice de l'analyse des données qui simplifie la prise de décisions éclairée. Dans cet article, nous allons définir l'analyse intégrée, explorer ses avantages et examiner les techniques d'implémentation courantes. Grâce à l'analyse intégrée, les entreprises peuvent intégrer des fonctionnalités analytiques directement dans les workflows et les applications métier, ce qui permet aux collaborateurs, voire parfois aux clients, d'accéder à des informations en temps réel en contexte et de les aider à prendre des décisions basées sur les données.

Qu'est-ce que l'analyse intégrée ?

L'analyse intégrée intègre directement des analyses de données et des capacités de visualisation dans des applications opérationnelles ou d'autres logiciels, permettant aux utilisateurs d'accéder aux données et de les analyser sans passer d'une application ou d'un système à l'autre. L'analyse intégrée aide les entreprises à améliorer leur prise de décision et à repérer de nouvelles opportunités tout en réduisant la complexité de l'analyse. Elle rend les informations basées sur les données plus accessibles et exploitables pour davantage de personnes (collaborateur, et parfois même clients) en plaçant les informations pertinentes et exploitables à l'endroit où elles sont nécessaires.

Analyse intégrée ou Business Intelligence (BI)

L'analyse métier et l'analyse intégrée sont conçues pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées grâce à des informations basées sur les données. La différence réside dans la façon dont elles sont utilisés. L'analyse décisionnelle et la veille décisionnelle imposent aux utilisateurs de se détourner des applications opérationnelles utilisées dans leur travail, et d'utiliser des outils distincts dotés de différentes interfaces pour obtenir des informations sur les données.

L'analyse intégrée est conçue pour un emplacement spécifique dans lequel elle sera intégrée, fournissant des informations pertinentes pour la tâche. Elle offre aux utilisateurs un moyen facile d'accéder aux analyses et aux informations, tandis que les analyses métier ou les outils de business intelligence offrent également des informations à exploiter, mais nécessitent une personne techniquement expérimentée pour créer ou modifier du contenu à l'aide de l'outil et des sources de données associées.

Différences clés

Contrairement à l'analyse traditionnelle, l'analyse intégrée élimine la nécessité de passer de l'interface utilisateur que vous utilisez pour faire votre travail à un outil d'analyse spécialisé pour accéder aux informations et aux analyses complémentaires. Les utilisateurs internes (collaborateurs) et externes (clients) n'ont pas besoin de compétences techniques avancées ni d'un accès à la plateforme d'analyse sous-jacente ou aux systèmes de gestion des données pour utiliser l'analyse intégrée. Cet accès leur permet de prendre des décisions basées sur les données sans comprendre le processus d'analyse impliqué.

L'analyse intégrée offre une approche plus efficace, accessible et conviviale, particulièrement adaptée à la prise en charge des processus métier en temps réel. L'analyse intégrée peut fournir des informations contextuelles afin de prendre en charge les processus métier en temps réel. Sans analyse intégrée, l'utilisateur aurait besoin d'accéder à une plateforme d'analyse distincte, aux compétences nécessaires pour utiliser ce logiciel, à une compréhension des définitions de données et à plus de temps pour interagir, manipuler et digérer les informations présentées.

Points à retenir

• Un projet d'analyse intégrée réussi nécessite une compréhension claire des objectifs commerciaux spécifiques et de l'expérience utilisateur que le projet tente de résoudre. En quoi l'entreprise en bénéficiera-t-elle et comment son client en bénéficiera-t-il ?
• L'analyse intégrée doit être intégrées avec simplicité à l'application ou à la plateforme afin que le composant intégré ne puisse pas être reconnu comme quelque chose de distinct de l'application. Pour ce faire, le système d'analyse intégré doit s'intégrer correctement à l'infrastructure et aux outils existants.
• Une solution d'analyse intégrée doit évoluer pour gérer de grands volumes de données et d'interactions utilisateur sans décalage lors du rendu du composant intégré. Le système doit gérer des requêtes et des calculs complexes, avec des performances optimales même lorsque les volumes de données augmentent.
• L'équipe d'implémentation doit s'assurer que des politiques de gouvernance et de sécurité des données sont en place pour protéger les données des utilisateurs et se conformer aux réglementations. Cela inclut le contrôle de l'accès aux données, la surveillance de l'utilisation des données et l'application des stratégies de sécurité.
• Cela vaut la peine de mesurer le retour sur investissement de la plateforme d'analyse intégrée. Grâce au suivi de l'utilisation, les entreprises peuvent quantifier la valeur de l'utilisation d'indicateurs, telles que le temps gagné par les clients.

L'analyse intégrée expliquée

L'analyse intégrée est une plateforme logicielle qui intègre des fonctionnalités d'analyse de données dans les applications opérationnelles d'une entreprise afin de mieux prendre en charge les workflows et les processus métier. En utilisant l'analyse intégrée directement dans les applications opérationnelles, telles que les systèmes CRM ou ERP, les utilisateurs finaux peuvent accéder à des informations de données critiques sans avoir besoin d'outils supplémentaires ou du support des analystes informatiques ou de données. Cela signifie que les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées et basées sur les données sans quitter le contexte de leur workflow ou de leur application actuelle. Lorsqu'elle est largement utilisée dans une entreprise, l'analyse intégrée peut améliorer la productivité, augmenter le retour sur investissement de la plateforme d'analyse et favoriser une culture axée sur l'analyse.

Pourquoi l'analyse intégrée est-elle importante ?

Du point de vue de l'entreprise : L'analyse intégrée peut aider une entreprise à différencier ses produits et services de ses concurrents. Par exemple, une banque peut intégrer des analyses visuelles sur les données dans l'aperçu du compte en ligne de ses clients, qui montre l'évolution de leur épargne et projette leur richesse future potentielle sur la base de différents scénarios d'épargne et de rendement. Ce service à valeur ajoutée est relativement peu coûteux mais offre une grande valeur à leurs clients car il améliore directement ce que les clients essaient de faire. En intégrant des analyses directement dans les produits, les entreprises peuvent améliorer la fidélisation des clients et même générer de nouveaux flux de revenus en facturant des fonctionnalités d'analyse supplémentaires. L'analyse intégrée permet également aux entreprises de collecter et d'analyser les données d'utilisation, en fournissant des informations sur le comportement et les préférences des clients qui orientent le développement futur des produits.

Du point de vue de l'utilisateur : L'analyse intégrée permet aux collaborateurs ou aux clients d'accéder aux informations clés sur les données directement dans leurs tâches quotidiennes sans avoir besoin d'outils supplémentaires ou de connaissances spécialisées. Cela permet de prendre des décisions mieux informées et basées sur les données, améliorant ainsi la productivité, la précision et l'efficacité. Grâce à l'analyse intégrée, les utilisateurs peuvent rapidement et facilement utiliser les informations de données présentées qui seraient autrement difficiles ou chronophages à obtenir. En outre, l'analyse intégrée permet aux utilisateurs de prendre des mesures immédiates en fonction de ces analyses, plutôt que de devoir reporter une décision afin de collecter davantage de données et de recherches. Par exemple, lorsque quelqu'un se connecte à son compte bancaire en ligne personnel, l'analyse intégrée pourrait lui permettre d'examiner visuellement ses habitudes de dépenses et des outils supplémentaires pourraient l'aider à évaluer si un achat important, comme une nouvelle voiture, est à sa portée.

Comment fonctionne l'analyse intégrée ?

Il existe différentes méthodes pour intégrer des informations dans d'autres systèmes, avec des niveaux croissants de compétences techniques requises. Le plus simple consiste à couper et coller des liens dans une application. Le niveau suivant utilise des options low code qui permettent à une personne plus technique qui n'écrit pas nécessairement du code mais qui comprend les systèmes utilisés. Enfin, il existe des frameworks de développement full code qui offrent le plus de flexibilité mais dépendent de compétences spécialisées. Voici plus de détails sur ces trois méthodes d'intégration des analyses.

• Intégration par copier-coller d'une URL : dans cette approche, l'utilisateur interagit avec les appels de la plateforme d'analyse pour afficher le composant d'analyse requis, tel qu'un graphique ou un tableau, dans un espace prédéterminé de l'interface utilisateur. Pour utiliser cette approche, cette application opérationnelle doit proposer une méthode d'intégration de contenu, généralement à partir de liens, de sites Web ou de iFrames ; cette URL proviendrait du logiciel d'analyse. L'image 2 présente l'analyse intégrée à Microsoft Teams à l'aide de l'application de site Web de Microsoft.

  Découvrir comment intégrer Oracle Analytics Cloud à Microsoft Teams

• Intégration à l'aide de plateformes de développement low code : les avantages du développement d'applications low code incluent une innovation plus rapide que le codage à partir de zéro, ce qui apporte une livraison rapide des besoins de l'entreprise avec un coût minimal. Différentes techniques peuvent être utilisées pour intégrer une analyse, en fonction du cas d'usage et du niveau de compétence de la personne qui effectue l'intégration. L'utilisateur low code est probablement un analyste d'entreprise avisé en termes de technologies ou un autre « développeur citoyen » qui est à l'aise avec les outils riches en fonctionnalités, mais n'est pas un rédacteur de code complet. Par exemple, les outils low code peuvent offrir un composant Web qui facilite l'intégration des informations dans les applications. Certaines bases de données incluent des outils low code pour intégrer plus facilement des visualisations de données et d'autres analyses.

  Par exemple, dans l'image 3, les recherches à facets d'Oracle APEX peuvent filtrer le contenu de l'analyse intégrée, y compris les nuages de mots et les visualisations générées en langage naturel.

  L'image 4 présente un composant Web d'analyse utilisé dans une application Oracle Visual Builder référençant un projet d'analyse et les propriétés que le développeur d'applications low code peut configurer.

• Intégration à l'aide de cadres full code : les cadres full code offrent la plus grande flexibilité, mais leur utilisation nécessite des développeurs disposant des compétences appropriées. Par exemple, un développeur peut utiliser un cadre d'intégration JavaScript avec HTML et CSS pour créer une expérience d'application Web entièrement personnalisée. Reportez-vous à l'image 5 pour chaque canevas Oracle Analytics, il est possible de visualiser et de copier le code requis pour référencer ce canevas dans l'application Web.

  L'incorporation de contenu de cette manière offre des fonctionnalités supplémentaires permettant de passer des filtres et d'appeler des événements, ce qui offre une expérience utilisateur enrichie qui peut être adaptée à la conception de sites web. Voir l'image 6.

7 avantages de l'analyse intégrée

L'analyse intégrée peut permettre aux collaborateurs et aux clients d'obtenir plus facilement et plus efficacement des informations sur lesquelles ils peuvent agir sans se séparer de l'application ou de l'interface numérique qu'ils utilisent. Ces informations peuvent se présenter sous la forme d'un graphique, d'un tableau, d'une carte ou même simplement d'une invite de texte. Le fait est que les informations proviennent d'une autre source de données, mais apparaissent naturellement dans l'activité numérique d'une personne. Voici sept avantages qu'elle peut apporter :

1. Prise de décision basée sur les données : en fournissant aux utilisateurs les informations appropriées intégrées à leur processus de décision et avec le contexte nécessaire, ils sont plus susceptibles de prendre la meilleure décision basée sur les données plus rapidement, car les informations sont facilement disponibles sans avoir à les rechercher.
2. Productivité accrue : lorsque les bonnes informations sont présentées immédiatement et intégrées à un processus métier, les utilisateurs gagnent du temps en n'ayant pas à rechercher des informations analytiques dans des outils distincts. Le basculement entre outils nécessite de constamment changer de contexte, ce qui affecte négativement la productivité.
3. Satisfaction client : les clients bénéficient d'une expérience de recherche ou d'achat plus rationalisée, car les informations pertinentes pour leur action ou leur décision sont immédiatement présentées. Cela permet aux utilisateurs d'effectuer leurs tâches sans avoir à extraire des données d'autres applications, à passer des appels téléphoniques ou à demander de l'aide à des experts.
4. Croissance des revenus : si les collaborateurs prennent des décisions plus rapides, plus précises et basées sur les données, cela améliore leurs chances d'obtenir de meilleurs résultats et de croissance des revenus, l'entreprise pouvant agir plus rapidement sur de nouvelles opportunités. Les clients bien informés devraient faire face à moins d'indécision, ce qui, espérons-le, stimule également les ventes.
5. Libre-service : l'analyse intégrée améliore le libre-service en fournissant aux utilisateurs des informations plus pertinentes pour mener à bien leur travail sans outils supplémentaires, sans étapes ni aide de la part d'autres utilisateurs.
6. Une source de données unique et fiable : les plateformes d'analyse qui fournissent un modèle de données d'entreprise cohérent et fiable peuvent également fournir des analyses intégrées pour fournir des indicateurs et des informations fiables. Les informations fournies par d'autres méthodes - appels téléphoniques, messages Slack, e-mails, déclarations papier - peuvent rapidement conduire à des numéros incohérents.
7. Applications composables : l'analyse intégrée est un élément clé de la création d'applications composables, car la plateforme d'analyse peut fournir des fonctionnalités, telles que des visualisations de données, qui font défaut à une application. L'avantage des applications composables est que l'entreprise peut assembler rapidement des composants existants pour répondre à un nouveau besoin de l'entreprise.

Exemples et cas d'usage de l'analyse intégrée

Lorsque vous réfléchissez à la meilleure façon d'utiliser l'analyse intégrée, envisagez trois scénarios d'intégration généraux : dans les sites Web ou les applications publics, dans les applications d'entreprise destinées aux salariés et, dans le cas de fournisseurs de logiciels indépendants, dans vos applications pour accroître leur utilité. Voici les détails de ces trois scénarios.

Intégration d'un site Web public et d'une application mobile : l'intégration directe d'outils d'analyse et de visualisation des données à un site Web ou à une application Web permet aux utilisateurs d'interagir avec les données et de les analyser sans quitter la page Web. Par exemple, une société de location de maisons de vacances peut fournir aux hôtes des informations sur les performances de leur propriété, telles que les taux d'occupation, les prix et les avis, dans le contexte du site Web ou de l'application mobile de la société pour les propriétaires.

Intégration de systèmes opérationnels internes : l'intégration directe d'outils d'analyse et de visualisation des données dans les systèmes internes de l'entreprise peut faire gagner un temps considérable aux collaborateurs et leur donner des informations plus exploitables. Par exemple, une plateforme de gestion de la supply chain qui intègre des analyses peut fournir une visibilité en temps réel sur les niveaux de stock, les performances des fournisseurs et les délais de livraison, ce qui rend ces informations visibles directement dans le système de gestion de la supply chain d'une entreprise sans qu'un salarié n'ait à passer à d'autres outils de l'entreprise.

Intégration de systèmes tiers : l'analyse intégrée peut être intégrée à une application tierce selon un arrangement de fournisseur de logiciels indépendant afin de fournir à leurs utilisateurs des informations en temps réel dans leurs workflows. Cela permet à l'organisation ISV de fournir des informations basées sur les données à ses clients ou partenaires, créant ainsi un avantage concurrentiel. Par exemple, un ISV peut intégrer des analyses dans sa plateforme d'e-commerce pour fournir à ses clients des informations en temps réel sur le comportement des consommateurs, telles que l'historique de navigation et d'achat.

Fonctionnalités clés de la plateforme d'analyse intégrée

Une plateforme d'analyse intégrée nécessite certaines fonctionnalités fondamentales pour répondre aux besoins des entreprises. Ces besoins sont centrés sur la façon dont l'utilisateur interagit avec les données, telles que les tableaux de bord, les visualisations et l'interactivité, ainsi que sur la possibilité d'accéder aux bonnes données. Voici les principales fonctionnalités dont une plateforme d'analyse intégrée a besoin.

• Tableaux de bord : les fournisseurs de logiciels qui excellent dans la création de logiciels opérationnels ne possèdent pas nécessairement une expertise en matière d'outils d'analyse. L'intégration d'analyses à partir d'un fournisseur de logiciels spécialisé peut donc être bénéfique. En intégrant des tableaux de bord intégrés, les collaborateurs peuvent interagir plus facilement avec leurs données de manière intuitive et accessible.
• Visualisation de données : les visualisations de données intégrées, telles que les graphiques, les descriptions textuelles et les tableaux, peuvent être directement intégrées dans une autre application Web ou mobile, offrant aux utilisateurs une représentation visuelle claire et concise de leurs données pour prendre des décisions.
• Analyses en libre-service : le contenu intégré est directement connecté à la source de données et fournit à l'utilisateur un moyen graphique d'interagir avec ces données sans demander au service informatique de créer un rapport pour elles. Les fonctionnalités en libre-service incluent la possibilité de modifier leur vue via le filtrage, la modification des types de graphique, l'exploration d'éléments de données supplémentaires et la création de nouvelles visualisations.
• Connecteurs de données : la plateforme d'analyse intégrée doit se connecter directement à toutes les sources de données pertinentes sans avoir à déplacer les données ou à s'appuyer sur des banques de données propriétaires, car ces approches peuvent entraîner des données obsolètes et incohérentes.
• Interactivité : l'analyse intégrée doit pouvoir interagir avec l'hôte où elles sont intégrées. Cela peut inclure l'acceptation de valeurs transmises en tant que filtres ou l'envoi d'événements basés sur les données à la page hôte.

L'avenir de l'analyse intégrée

L'analyse intégrée jouera un rôle de plus en plus important pour aider les collaborateurs et les clients à accéder aux informations dont ils ont besoin pour agir, le tout au sein de l'application qu'ils utilisent. Cela permettra de résoudre les principaux obstacles pour les entreprises afin qu'elles puissent mieux utiliser les données et aider les gens à prendre des décisions pertinentes en toute confiance. L'analyse intégrée fournira bien plus que des graphiques statiques ou légèrement interactifs. Le machine learning peut fournir des prédictions visuelles contextuelles sans que l'utilisateur n'ait à les demander. Par exemple, une entreprise du secteur de l'énergie peut utiliser le machine learning pour fournir des informations sur les pages de facturation de ses clients qui prédisent leur consommation d'énergie au cours des six prochains mois, compte tenu de l'utilisation passée et de facteurs externes, tels que la saisonnalité et les prévisions météorologiques.

La fourniture d'informations personnalisées en temps réel deviendra de plus en plus importante à mesure que les entreprises cherchent à obtenir un avantage concurrentiel grâce à une prise de décision plus opportune et mieux informée. D'autres facteurs qui peuvent façonner l'avenir de l'analyse intégrée comprennent l'utilisation croissante de solutions basées sur le cloud, l'adoption accrue de l'analyse en libre-service et l'intégration de solutions d'analyse avec des technologies émergentes, telles que l'Internet des Objets (IoT) et la blockchain.

Comment choisir une solution d'analyse intégrée

Pour déterminer si une plateforme d'analyse peut répondre à vos besoins en matière d'analyse intégrée, tenez compte des facteurs suivants, par ordre de priorité :

1. Intégration : elle doit s'intégrer à l'application ou à la plateforme existante, sans qu'aucune solution de contournement personnalisée ne soit nécessaire.
2. Connectivité des données : elle doit pouvoir se connecter à un large éventail de sources de données, y compris les bases de données, le stockage cloud et d'autres applications.
3. Sécurité : elle doit fournir des fonctionnalités de sécurité robustes pour protéger les données sensibles, notamment l'authentification silencieuse des utilisateurs, le chiffrement des données et les contrôles d'accès.
4. Évolutivité : elle doit être évolutive pour gérer de grandes quantités de données et d'interactions avec les utilisateurs, tout en maintenant les performances et la fiabilité.
5. Assistance et formation : cette formation doit être soutenue par une équipe d'assistance compétente qui vous donne accès à des formations et à des ressources pour aider les utilisateurs à tirer le meilleur parti du système.
6. Coût total de possession : elle doit fournir un retour sur investissement positif, avec un modèle de tarification transparent qui prend en compte tous les coûts, y compris les licences, l'implémentation, ainsi que la maintenance et l'assistance continues.
7. Personnalisation : Les visualisations du système doivent être personnalisables de sorte que le composant imbriqué semble naturellement faire partie de l'application d'origine. Il doit être personnalisable fonctionnellement aux besoins spécifiques de l'entreprise avec la possibilité d'ajouter ou de supprimer des fonctionnalités si nécessaire.
8. Fonctionnalité d'analyse : elle doit fournir toute une gamme de fonctionnalités d'analyse, notamment la modélisation de données, la visualisation de données, l'analyse prédictive et le reporting.
9. Fonctionnalités en libre-service : elles doivent permettre aux utilisateurs de modifier leur vue des données en temps réel, sans nécessiter de formation ni de support informatique.

Bénéficiez des avantages des analyses intégrées avec Oracle

Oracle Analytics offre une gamme de fonctionnalités d'intégration, telles que la simple utilisation d'un lien pour accéder à un classeur, ainsi que la flexibilité d'utiliser les outils de développement low code d'Oracle pour fournir des composants ou pour utiliser une structure d'intégration JavaScript préférée des développeurs full code.

La combinaison d'Oracle Analytics intégré et de la richesse des services disponibles dans Oracle Cloud Infrastructure (OCI) offre aux entreprises un moyen unique de créer des applications composables sur mesure. Par exemple, ils peuvent créer une application à l'aide de Visual Builder qui prend une image, effectue des analyses à l'aide du service d'IA d'OCI Vision et génère des suggestions pour les étiquettes qui servent de filtres pour les analyses intégrées. Une telle solution utilise également Oracle Autonomous Data Warehouse, OCI Object Storage et la communication via les API REST OCI. Les cas d'usage d'une telle application sont nombreux : pensez à utiliser les fonctionnalités d'AI Vision pour détecter les places restantes dans un parking ou le moment où la baisse des stocks à un poste d'une chaîne de montage.

L'intégration des analyses à l'aide d'un large éventail de techniques peut aider les entreprises de toutes tailles. La prise en main de l'analyse intégrée peut être aussi simple que le copier-coller d'un lien de classeur d'analyse dans l'une de vos applications métier. Ou, si vous êtes un développeur citoyen, vous pouvez essayer quelque chose de plus avancé en utilisant des options low code pour l'intégration. Pour les développeurs, les possibilités sont illimitées grâce à l'utilisation d'un cadre d'intégration pour la création d'un full code. Quel que soit votre choix, vous verrez rapidement comment fournir des informations au bon moment, dans le workflow d'un collaborateur ou du processus d'achat d'un client, peut entraîner de meilleures décisions et une plus grande productivité ou ventes.

L'intégration de l'analyse permet à chaque système d'exceller dans ses fonctions prévues, ce qui constitue le principal avantage. Les éditeurs de logiciels peuvent laisser leur application hôte - et ses développeurs - se concentrer entièrement sur l'optimisation du fonctionnement de ce système. En utilisant une plateforme d'analyse pour fournir des analyses intégrées, les entreprises peuvent éviter d'avoir à développer leurs propres analyses personnalisées, un domaine dans lequel elles peuvent manquer d'expertise.

FAQ sur l'analyse intégrée

Auriez-vous un exemple d'analyse intégrée ?

Les indicateurs et les visualisations intégrées à un système CRM (gestion de la relation client) constituent des exemples d'analyses intégrées. Les commerciaux peuvent consulter les indicateurs de performances clés, telles que le chiffre d'affaires des ventes, les taux de conversion et les coûts d'acquisition des clients, directement dans le système CRM qu'ils utilisent chaque jour. Cela leur permet de prendre des décisions basées sur les données, d'identifier les tendances et de suivre la progression vers leurs objectifs sans avoir à basculer entre différentes applications.

Quelle est la force de l'analyse intégrée ?

La force de l'analyse intégrée réside dans sa capacité à intégrer facilement l'analyse des données dans les workflows, applications et processus métier existants. En intégrant des analyses directement dans leurs opérations quotidiennes, les entreprises peuvent obtenir des informations en temps réel, prendre des décisions basées sur les données et réagir rapidement aux conditions changeantes du marché. Cela leur permet de renforcer leur efficacité, d'améliorer l'expérience client, d'augmenter leurs revenus et de réduire leurs coûts.

Quelle est la valeur de l'analyse intégrée ?

Premièrement, l'analyse intégrée permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées en fonction d'informations en temps réel sur les données, améliorant ainsi leur capacité à résoudre immédiatement les problèmes ou les changements du marché. Grâce à l'analyse intégrée, les collaborateurs peuvent accéder aux données et les interpréter sans que cela demande des compétences spécialisées ou requiert l'assistance d'une équipe de données. Cela démocratise l'accès aux données, augmentant la vitesse de prise de décision et réduisant le risque d'erreurs causées par le traitement manuel des données.

Deuxièmement, l'analyse intégrée peut fournir un avantage concurrentiel en améliorant la qualité de l'expérience client. Grâce à des informations en temps réel, les entreprises peuvent mieux comprendre le comportement et les préférences de leurs clients, ce qui leur permet de fournir des recommandations personnalisées et des campagnes marketing ciblées. Cela, à son tour, peut augmenter la fidélité des clients, réduire les taux d'attrition et stimuler la croissance des revenus.

Enfin, l'analyse intégrée peut aider à réduire les coûts en identifiant les inefficacités des processus métier et en permettant une optimisation continue. En suivant les indicateurs clés de performance (KPI) en temps réel, les entreprises peuvent identifier les goulets d'étranglement, ajuster les processus en conséquence et réduire le temps perdu, améliorant ainsi leurs résultats.