Nous avons recherché le meilleur logiciel de Business Intelligence en fonction de la popularité des utilisateurs et des principales fonctionnalités . Comparez les meilleurs logiciels de BI dans le tableau ci-dessous et poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur les logiciels de Business Intelligence. Pour obtenir un ensemble personnalisé de recommandations sur les meilleurs logiciels de BI pour votre entreprise, essayez notre outil de sélection de produits en haut de la page.

• first
  • Product
    SAP BusinessObjects
  • Fonctionnalités
    • TA Rating
      4/5
    • Data Analytics
      Oui
    • Traitement du langage naturel
      Non
    • Rapports en temps réel
      Non
    • Analytique intégrée
      Oui
  • SAP BusinessObjects est un outil de veille économique qui fonctionne seul ou dans le cadre d’une pile technologique SAP plus large.
• first
  • Produit
    Dundas
  • Caractéristiques
    • Classement TA
      4.5 / 5
    • Analyse des données
      Oui
    • Traitement du langage naturel
      Non
    • Rapports en temps réel
      Oui
    • Analyses intégrées
      Oui
  • Dundas BI est un outil de veille économique qui suggère les bonnes visualisations pour les données et donne n accès on-analytst à des informations approfondies à partir de visualisations flexibles.
• premier
  • Produit
    Geckoboard
  • Caractéristiques
    • TA Rating
      4.5 / 5
    • Data Analytics
      Non
    • Naturel Traitement du langage
      Non
    • Création de rapports en temps réel
      Oui
    • Analyse intégrée
      Non
  • Geckoboard est un logiciel de tableau de bord qui permet aux entreprises de se connecter à des logiciels existants et d’afficher des indicateurs clés sur des tableaux de bord.
• first
  • Product
    Sisense
  • Fonctionnalités
    • TA Rating
      4.5 / 5
    • Data Analytics
      Oui
    • Traitement du langage naturel
      Oui
    • Rapports en temps réel
      Oui
    • Analyse intégrée
      Oui
  • Sisense est un logiciel d’analyse commerciale qui combine les données directement à partir de produits SaaS et de bases de données pour l’analyse de chaque utilisateur.
• first
  • Produit
    Oracle BI
  • Caractéristiques
    • Classement TA
      4/5
    • Analyse des données
      Oui
    • Traitement du langage naturel
      Non
    • Rapports en temps réel
      Oui
    • Analytique intégrée
      Non
  • Oracle Business Intelligence est un middleware exécuté sur la pile d’entreprise Oracle qui offre aux entreprises des options d’analyse de grande envergure.
• premier
  • Produit
    Tableau
  • Caractéristiques
    • Note TA
      4.5 / 5
    • Analyse des données
      Oui
    • Traitement du langage naturel
      Non
    • Rapports en temps réel
      Non
    • Analyse intégrée
      Oui
  • Tableau est l’un des principaux logiciels de veille stratégique pour les analystes de données et les entreprises.
• premier
  • Produit
    Domo
  • Caractéristiques
    • Classement TA
      4/5
    • Analyse des données
      Y es
    • Traitement du langage naturel
      Non
    • Rapports en temps réel
      Oui
    • Analyse intégrée
      Non
  • Domo est un logiciel de business intelligence qui combine des connexions natives à des applications avec un logiciel de traitement de données.

1. Qu’est-ce que le business logiciel de veille stratégique?
2. Les principaux éditeurs de logiciels d’intelligence d’affaires examinés
3. Comparaison des logiciels d’intelligence d’affaires
4. Principales fonctionnalités des logiciels d’intelligence d’affaires et fournisseurs recommandés
5. Choisir le bon logiciel de Business Intelligence

Qu’est-ce qu’un logiciel de Business Intelligence?

Le logiciel de Business Intelligence est un ensemble d’outils utilisés par les entreprises pour récupérer, analyser et transformer des données en informations commerciales utiles. Des exemples d’outils de veille stratégique incluent la visualisation des données, l’entreposage de données, les tableaux de bord et les rapports. Contrairement à la veille concurrentielle, les logiciels de veille économique s’appuient sur des données internes produites par l’entreprise plutôt que sur des sources extérieures.

À mesure que le Big Data a gagné en importance, la popularité des logiciels de BI a également augmenté. Les entreprises génèrent, suivent et compilent des données commerciales à une échelle jamais vue auparavant. Mais toutes ces données ne sont rien si nous ne pouvons pas les comprendre et les utiliser pour améliorer les résultats commerciaux.

Pour faire des choix éclairés, les entreprises doivent fonder leurs décisions sur des preuves. Les montagnes de données produites par les entreprises et leurs clients contiennent des preuves des modèles d’achat et des tendances du marché.En agrégeant, normalisant et analysant ces données, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients, mieux prévoir la croissance de leurs revenus et mieux se protéger contre les pièges commerciaux.

La Business Intelligence prend traditionnellement la forme de rapports trimestriels ou annuels, mais les outils d’intelligence d’affaires basés sur des logiciels d’aujourd’hui fonctionnent en continu et à la vitesse de la lumière. Ces informations peuvent aider une entreprise à choisir une ligne de conduite en quelques minutes.

Le logiciel BI interprète une mer d’actions quantifiables des clients et des entreprises et renvoie des requêtes basées sur des modèles dans les données. La BI se présente sous de nombreuses formes et couvre de nombreux types de technologies. Ce guide compare les principaux éditeurs de logiciels de Business Intelligence, décompose les trois étapes principales que les données doivent franchir pour fournir de la Business Intelligence et fournit des considérations pour l’achat de logiciels de Business Intelligence pour des entreprises de différentes tailles.

Les meilleures critiques des fournisseurs de logiciels de Business Intelligence

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• Tableau vs Spotfire: Business Intelligence pour le non-IT Guru
• Tableau vs Looker: une comparaison de logiciels de Business Intelligence
• Power BI vs Tableau: un duel d’analyse de données
• 16 alternatives de Tableau pour la visualisation et l’analyse des données
• Domo vs Tableau: choisir la bonne solution de Business Intelligence
• 5 façons dont l’analyse intégrée peut apporter la science des données à vos clients
• Votre service informatique va adorer ces 6 choix de logiciels de veille client BI
• Les meilleures options logicielles d’analyse intégrée pour les petites, moyennes et entreprises
• Les prix TechnologyAdvice 2019 du meilleur logiciel de Business Intelligence
• Les 10 meilleurs outils d’analyse prédictive, par Catégorie
• Trouvez le Canary dans vos données: Techniques d’exploration de données pour les non-analystes

Comparaison de logiciels de Business Intelligence

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Meilleur BI Logiciel (par catégorie)

Self-Service	Données Visualisation	Entreposage de données	Plateformes de BI
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	Segment	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

Fonctionnalités clés du logiciel de Business Intelligence et fournisseurs recommandés

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Stockage de données pour l’intelligence d’affaires

Les données résident dans un certain nombre de systèmes au sein d’une organisation. Pour une analyse la plus précise possible, les entreprises doivent garantir un formatage standardisé pour tous les types de données de chacun de ces systèmes. Par exemple, les grandes entreprises peuvent avoir des informations sur leurs clients dans leur application de gestion de la relation client (CRM) et des données financières dans leur application de planification des ressources d’entreprise (ERP). Ces programmes distincts peuvent étiqueter et catégoriser les données différemment et devront normaliser les données avant l’analyse.

Certains logiciels de Business Intelligence extraient des données pour analyse directement à partir des applications source via une connexion API native ou un webhook. D’autres systèmes de veille stratégique nécessitent l’utilisation d’un système de stockage de données pour regrouper divers ensembles de données dans un emplacement commun. Les petites entreprises, les services individuels ou les utilisateurs individuels peuvent trouver qu’une connexion native fonctionne bien, mais les grandes entreprises, les entreprises et les entreprises qui génèrent de grands ensembles de données auront besoin d’une configuration de Business Intelligence plus complète.

Si elles choisissez une solution de stockage centralisé, les entreprises peuvent utiliser un entrepôt de données ou un magasin de données pour stocker leurs informations commerciales et acheter un logiciel d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour faciliter leur stockage de données. Alternativement, ils peuvent utiliser un cadre de stockage de données comme Hadoop pour gérer leurs données.

Entrepôts de données

La Business Intelligence combine des sources de données disparates en une seule base de données en créant un entrepôt de données. Les entrepôts de données agissent comme un référentiel central pour les données à interroger et à analyser par d’autres applications BI. À l’aide de la méthode d’extraction, de transformation et de chargement, les entrepôts de données regroupent les données de toute une organisation et permettent à d’autres applications d’y accéder rapidement.

Les outils d’analyse et de création de rapports peuvent toujours fonctionner sans entrepôts de données, mais en cours d’exécution les rapports via un logiciel CRM, ou même un logiciel de point de vente (POS), non seulement limitent la focalisation de l’intelligence, mais affectent également négativement les performances de ces applications.En outre, les données de ces systèmes existent dans différents formats, ce qui rend extrêmement difficile de tirer des conclusions et d’identifier des modèles sans restructurer les données dans un format commun et les héberger dans un espace commun.

Données stockées dans une donnée l’entrepôt prend la forme de dimensions ou de faits, qui sont extraits des systèmes qui produisent les données. Les faits représentent des chiffres pour une action spécifique, comme les ventes d’un widget. Les dimensions donnent un contexte aux faits en ajoutant des dates et des emplacements, et sont également appelées métadonnées. Par exemple, les dimensions peuvent diviser les ventes d’un widget par mois ou par années, ce qui facilite l’exécution des requêtes.

Pour plus d’informations et les fournisseurs d’entrepôt de données recommandés, visitez notre page de présentation de l’entrepôt de données.

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Data Marts

Versions essentiellement plus simples et plus étroites des entrepôts de données, les data marts se concentrent sur un sous-ensemble spécifique de données au lieu de stocker les données de toute l’entreprise. Ils peuvent stocker des données plus fréquemment utilisées ou des données qu’un seul service utilise. Les entreprises trouveront moins cher de mettre en œuvre des data marts que des entrepôts de données, et elles peuvent offrir au personnel non informatique une meilleure expérience utilisateur en limitant la complexité de la base de données.

Extraire, transformer et charger (ETL) logiciel

Nommé pour le processus par lequel les données sont transférées dans un entrepôt de données, les applications ETL normalisent les données dans un emplacement central. Les entreprises peuvent acheter un logiciel ETL avec un logiciel d’entrepôt de données ou en tant qu’application complémentaire. Examinons chaque partie du processus ETL:

• Extraction: l’extraction de données est le processus de récupération des données de son système d’origine. Souvent, l’aspect le plus difficile du processus, le degré de succès avec lequel les données sont extraites de leurs systèmes source – ERP ou CRM par exemple – influence le succès du reste du processus. Les données non structurées ne sont pas correctement formatées pour être intégrées dans des lignes et des colonnes, ce qui rend leur analyse plus difficile après le stockage dans un entrepôt de données. Le marquage de données non structurées avec des métadonnées telles que des informations sur l’auteur, le type de contenu et d’autres facteurs d’identification peut aider les équipes à trouver les bonnes données lorsqu’elles sont stockées dans l’entrepôt de données et éventuellement chargées dans le logiciel de BI.
• Transformer: Après avoir extrait les données de leur application d’origine, ces données doivent être normalisées avant d’être stockées dans l’entrepôt de données pour une utilisation future. Pour que les analyses au sein du système de veille stratégique fonctionnent correctement, les données provenant de différentes applications d’origine doivent exister dans le même format, sinon les requêtes ne seront pas précises.
• Charger: maintenant que les données ont été extraites de leurs systèmes sources et normalisés pendant la phase de transformation, il est prêt à être chargé dans la base de données centrale, le plus souvent l’entrepôt de données. Les fréquences de charge varient selon l’organisation. Certaines entreprises peuvent saisir de nouvelles données une fois par semaine, tandis que d’autres le feront chaque jour.

Hadoop

Un cadre de stockage de données populaire, Hadoop est une infrastructure de stockage et traiter de grands ensembles de données. Bien que Hadoop stocke les données, il le fait différemment d’un entrepôt de données traditionnel. Hadoop utilise un système de cluster – Hadoop Distributed File System ou HDFS – qui permet aux utilisateurs de stocker des fichiers sur plusieurs serveurs.

L’infrastructure de Hadoop fournit un excellent cadre pour les entreprises qui gèrent et produisent beaucoup de données ainsi que très gros fichiers de données. Grâce à sa structure de cluster, Hadoop peut également servir de mécanisme de sauvegarde: si un serveur tombe en panne, les entreprises ne perdent pas l’accès à toutes leurs données. Hadoop n’est pas bien adapté pour les requêtes ad hoc comme les entrepôts de données normaux, et il peut être assez complexe pour les utilisateurs qui ne sont pas familiarisés avec JavaScript.

Analyse du big data avec un logiciel de business intelligence

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Que les entreprises choisissent de stocker leurs données dans un entrepôt de données ou d’exécuter des requêtes sur le système source, l’analyse des données et les informations qui en résultent rendent le domaine attrayant pour les utilisateurs professionnels. Les technologies d’analyse varient en termes de complexité, mais la méthode générale consistant à combiner de grandes quantités de données normalisées pour identifier des modèles reste cohérente sur toutes les plates-formes.

Exploration de données

Également appelée « découverte de données, « L’exploration de données implique des analyses automatisées et semi-automatisées d’ensembles de données pour découvrir des modèles et des incohérences. Les corrélations courantes tirées de l’exploration de données incluent le regroupement d’ensembles spécifiques de données, la recherche de valeurs aberrantes dans les données et le dessin de connexions ou de dépendances à partir d’ensembles de données disparates. p>

L’exploration de données révèle souvent les modèles utilisés dans des analyses plus complexes, comme la modélisation prédictive, ce qui en fait une partie essentielle du processus de BI.

Parmi les processus standard exécutés par l’exploration de données, règle d’association l’apprentissage présente le plus grand avantage.En examinant les données pour dessiner des dépendances et construire des corrélations, la règle d’association peut aider les entreprises à mieux comprendre la façon dont les clients interagissent avec leur site Web ou même quels facteurs influencent leur comportement d’achat.

L’apprentissage des règles d’association a été introduit à l’origine pour découvrir des connexions entre les données d’achat enregistrées dans les systèmes de point de vente des supermarchés. Par exemple, si un client achetait du ketchup et du fromage, les règles d’association découvriraient probablement que le client a également acheté de la viande de hamburger. Bien qu’il s’agisse d’un exemple simpliste, il illustre un type d’analyse qui relie désormais des chaînes d’événements incroyablement complexes dans toutes sortes d’industries et aide les utilisateurs à trouver des corrélations qui seraient restées cachées autrement.

Analyse des données avec un logiciel de business intelligence

Peut-être l’un des aspects les plus passionnants de la BI, les applications d’analyse prédictive fonctionnent comme un sous-ensemble avancé de l’exploration de données. Comme son nom l’indique, l’analyse prédictive prévoit les événements futurs en fonction des données actuelles et historiques. En établissant des connexions entre les ensembles de données, ces applications logicielles prédisent la probabilité d’événements futurs, ce qui peut conduire à un énorme avantage concurrentiel pour les entreprises.

L’analyse prédictive implique une modélisation détaillée, et même s’aventure dans le domaine de l’apprentissage automatique , où le logiciel apprend réellement des événements passés pour prévoir les conséquences futures. Pour nos besoins, concentrons-nous sur les trois principales formes d’analyse prédictive:

Modélisation prédictive

Le segment le plus connu de l’analyse prédictive, ce type de logiciel fait ce que son nom l’indique : il prédit, notamment en référence à un seul élément. Les modèles prédictifs recherchent des corrélations entre une unité de mesure particulière et au moins une ou plusieurs caractéristiques relatives à cette unité. L’objectif est de trouver la même corrélation entre différents ensembles de données.

Modélisation descriptive

Alors que la modélisation prédictive recherche une seule corrélation entre une unité et ses caractéristiques, afin de prédire la vraisemblance d’un client qui change de fournisseur d’assurance, par exemple – la modélisation descriptive cherche à réduire les données en tailles et regroupements gérables. L’analyse descriptive fonctionne bien pour résumer des informations telles que des pages vues uniques ou des mentions sur les réseaux sociaux.

Analyse de décision

L’analyse de décision prend en compte tous les facteurs liés à une décision discrète. L’analyse décisionnelle prévoit l’effet en cascade qu’une action aura sur toutes les variables impliquées dans la prise de cette décision. En d’autres termes, l’analyse décisionnelle donne aux entreprises les informations concrètes dont elles ont besoin pour prédire les résultats et agir.

Traitement du langage naturel

Les données se présentent sous trois formes principales: structurées, semi-structurées et non structurées . Les données non structurées sont les plus courantes et incluent des documents texte et d’autres types de fichiers qui existent dans des formats que les ordinateurs ne peuvent pas lire facilement.

Les données non structurées ne peuvent pas être stockées dans des lignes ou des colonnes, ce qui les rend impossible pour les logiciels d’exploration de données traditionnels à analyser. Cependant, ces données sont souvent cruciales pour comprendre les résultats commerciaux. Avec autant de données sous forme non structurée, l’analyse de texte devrait être une considération clé lorsque vous essayez de trouver le meilleur logiciel de Business Intelligence.

Le logiciel de traitement du langage naturel (PNL), également connu sous le nom de logiciel d’analyse de texte, combine de grands ensembles de données non structurées pour trouver des modèles cachés. La PNL est particulièrement intéressante pour les entreprises qui travaillent avec les médias sociaux. En utilisant le bon logiciel, une entreprise peut définir une règle pour suivre les mots-clés ou les expressions (le nom d’une entreprise, par exemple) afin de trouver des modèles dans la façon dont les clients utilisent cette langue. Les outils de traitement du langage naturel mesurent également le sentiment des clients, fournissent un aperçu de la valeur client à vie et apprennent les tendances des clients qui peuvent informer les futures gammes de produits.

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Logiciel de Business Intelligence pour le reporting d’entreprise

Les deux applications précédentes de Les logiciels de business intelligence traitaient de la mécanique des systèmes de business intelligence: comment les données commerciales sont stockées et comment les logiciels affinent ces données en informations significatives. Les rapports de Business Intelligence se concentrent sur la présentation de ces résultats.

Traitement analytique en ligne (OLAP)

Le traitement analytique en ligne (OLAP) utilise des bases de données multidimensionnelles pour permettre aux utilisateurs d’interroger les entrepôts de données et de créer des rapports qui visualisent les données sous plusieurs angles. OLAP donne aux logiciels de Business Intelligence la possibilité de combiner des données, d’explorer des métriques uniques et d’afficher des données pour des combinaisons de métriques uniques qui ne peuvent pas être obtenues dans une configuration de feuille de calcul traditionnelle.

Par exemple, les métriques de données d’une chaîne d’approvisionnement peuvent inclure l’emplacement, le SKU, la date d’achat, le vendeur et la date d’expiration.Les outils OLAP peuvent fournir aux analystes une image claire de toute combinaison de ces mesures. Cela donne aux analystes le pouvoir de faire émerger des informations qui autrement seraient cachées dans des feuilles de calcul à deux ou trois dimensions.

Visualisation des données

L’une des tendances les plus populaires de la BI, la visualisation des données permet aux entreprises d’afficher graphiquement les résultats de l’exploration de données ou d’autres analyses. La présentation des résultats dans un format visuel tel qu’un graphique, un graphique ou une carte fournit un aperçu immédiat des mesures les plus importantes, des informations qui n’apparaissent pas dans le contexte d’une feuille de calcul. Dans le cadre d’un changement plus large vers une meilleure utilisabilité de la BI, la visualisation des données UX peut devenir un facteur plus important dans la décision d’achat de logiciels.

Tableaux de bord

Tous les utilisateurs professionnels n’ont pas besoin d’un accès complet à tout ce qui est disponible dans le tableau de bord. La plupart des employés n’ont besoin que d’accéder à un tableau de bord de leurs indicateurs les plus importants. Il donne un accès rapide à une gamme de visualisations prédéfinies. Bien que chaque entreprise puisse définir ses propres tableaux de bord en fonction des besoins commerciaux personnalisés, certaines configurations de tableau de bord possibles sont

• Tableau de bord des ventes qui comprend le nombre total de prospects et de prospects à chaque étape de l’entonnoir de vente, les mesures KPI du nombre total de réunions planifiées par commercial, un tableau de classement des revenus totaux, un outil de jauge à essence qui montre le revenu total par rapport à l’objectif mensuel
• Tableau de bord marketing qui montre un graphique linéaire avec le nombre total de prospects qualifiés marketing par jour, Articles de blog les plus performants par mois, derniers articles sur les réseaux sociaux.
• Tableau de bord de réussite des clients avec visualisations du nombre total de tickets ouverts, nombre de tickets fermés par jour, délai moyen de clôture, classement des totaux de tickets
• Tableau de bord du support informatique avec des métriques clés concernant la progression du sprint, le nombre total de tickets de bogue ouverts, les développeurs sur appel actuels, le classement des demandes de fonctionnalités

Alertes et notifications

Alors que les tableaux de bord et les rapports étendent considérablement th L’utilisation du logiciel de veille stratégique pour les utilisateurs non informatiques, les alertes et les notifications peuvent fournir encore plus d’applications pratiques pour tous les utilisateurs professionnels. Les alertes informent les utilisateurs qui ne passent pas la plupart de leur temps dans l’outil des modifications de données qui nécessitent une attention immédiate.

Lorsque les entreprises définissent des alertes pour des seuils de performances élevées et faibles, elles peuvent suivre le moment où elles doivent mobiliser une réponse ou enquêter sur un problème avant qu’il ne devienne une urgence. Mieux encore, les entreprises qui définissent des alertes pour les mesures d’objectifs peuvent célébrer et reconnaître les efforts de leur équipe tôt et souvent.

État du marché de l’intelligence d’affaires

Haut de la page

• Un rapport de Dresner Advisory 2018 a montré que près de 50% des utilisateurs de l’intelligence d’affaires trouvent de meilleures décisions », un objectif critique pour leurs projets, suivi par 35% des utilisateurs de BI qui considèrent les économies de coûts et la croissance des revenus comme des objectifs commerciaux critiques couverts par la BI.
• Raconteur estime que 90% des grandes entreprises mondiales auront un directeur des données (CDO) en place d’ici 2019 pour stimuler la croissance des revenus, les économies de coûts et la prise de décision.
• BI-Survey.com a constaté que la gestion de la qualité des données, la visualisation des données et la BI en libre-service sont les trois tendances les plus importantes de l’intelligence d’affaires. La même enquête a révélé la plus forte croissance de l’intérêt pour la préparation des données pour les utilisateurs professionnels entre 2016 et 2019.

Ces statistiques montrent l’utilisation croissante de l’intelligence d’affaires en dehors de l’environnement informatique. Les utilisateurs professionnels voient la valeur de l’analyse des données dans d divers départements, la demande de business intelligence a augmenté. Les départements voient comment les visualisations de données peuvent fournir des réponses instantanées aux questions auxquelles on a longtemps répondu par instinct ou par devinettes, et ils veulent savoir comment ils peuvent également exploiter ces outils pour prendre de meilleures décisions et générer des revenus.

Tendances

Base de données en mémoire

Le traitement de base de données en mémoire utilise la RAM au lieu du traitement du disque ou du disque dur pour lire les informations. L’accès aux informations de cette manière augmente les performances de l’application de manière exponentielle. La puissance croissante de la RAM dans nos environnements informatiques, associée à la demande de systèmes plus agiles, signifie que ce logiciel a un grand intérêt dans l’avenir de la BI. Les baisses dramatiques des prix de la mémoire en font une option plus populaire pour exécuter des analyses via des bases de données multidimensionnelles et des cubes.

Utilisation de logiciels de veille stratégique dans les départements métier

De plus en plus, les utilisateurs de BI ne sont plus pas de personnel informatique; Ce sont des employés dotés d’un niveau standard de connaissances technologiques qui souhaitent exploiter la puissance de la BI pour obtenir un avantage concurrentiel.

Par conséquent, la conception des mécanismes de reporting et la facilité d’utilisation des fonctions d’analyse sont conduites vers une barrière d’accès plus faible.Il ne suffit plus d’avoir d’excellentes fonctionnalités d’analyse ou d’entreposage de données; ils doivent être utilisables à la fois par des experts informatiques et des utilisateurs professionnels sans expérience analytique.

Bon nombre des principaux fournisseurs de BI (SAP, IBM, Microsoft et SAS) ont tous répondu au soulèvement des nouvelles petites entreprises qui offraient une fonction visuelle facile à utiliser en repensant totalement leurs interfaces. Un rapport de Dresner Advisory Services de 2018 a révélé que la principale motivation pour l’adoption de la BI provient des dirigeants d’entreprise, des opérations et des divisions de vente. Plusieurs fournisseurs se spécialisent dans l’espace BI «en libre-service», notamment Tableau et TIBCO Spotfire, que nous comparons dans notre article Tableau vs Spotfire.

Analyse intégrée

Les promesses des logiciels de Business Intelligence clarifier l’analyse commerciale pour les employés les plus non techniques, ce qui a stimulé la demande d’outils d’analyse intégrés. Ces outils permettent aux entreprises de créer des visualisations de données dans leur logiciel de BI et de servir ces visualisations de manière dynamique aux clients internes et externes au sein des applications de l’entreprise.

L’analyse intégrée permet aux entreprises de gagner des milliers d’heures et des centaines de milliers de dollars qu’elles utiliseraient autrement pour créer des tableaux de bord et des outils de reporting et d’analyse à partir de zéro. Ces outils permettent désormais aux utilisateurs professionnels d’accéder à des visualisations personnalisées et plug-and-play, ce qui accélère considérablement le délai de mise sur le marché.

Choisir le bon logiciel de Business Intelligence

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Comparer toutes les fonctionnalités offertes par ces outils côte à côte peut être une tâche ardue, mais nous pouvons vous aider vous économisez des heures sur votre recherche de logiciels. Contactez-nous aujourd’hui ou remplissez le formulaire en haut de la page pour démarrer le processus. Nous vous enverrons un ensemble de recommandations qui correspondent à vos exigences en matière de fonctionnalités et à vos besoins en données.

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