1.
Les 10 principales tendances
dans le domaine de la solution
décisionnelle pour 2014

2.
Pour plus d'informations, reportez-vous à ce rapport spécial paru dans The Economist : Fostering
a Data-Driven Culture (Promouvoir une culture de l'entreprise basée sur les données).
La fin du monopole des experts. La science des données n'est plus
l'apanage des spécialistes. L'analyse des données fait désormais partie des compétences de l'ensemble
de la communauté des utilisateurs métier. Les experts mettant en avant leur titre d'« analyste » ne sont
plus les seuls à pouvoir interpréter les données. Les entreprises les plus performantes sont celles qui
s'appuient sur les données pour prendre les décisions appropriées. Ne pas exploiter les donnés
disponibles est particulièrement dangereux pour la pérennité d'une entreprise.

3.
Pour plus d'informations, reportez-vous au document technique : Pourquoi faire migrer l'informatique
décisionnelle vers le cloud ?
L'offre en matière de solution décisionnelle sur le
cloud s'impose.
Les entreprises désirant maîtriser rapidement les technologies d'analyse des données prennent l'initiative
pour l'adoption d'une solution décisionnelle sur le cloud. De nouveaux scénarios tels que la collaboration
avec les clients et l'accès mobile derrière le pare-feu accélèrent également l'adoption de cette technologie.
Le niveau de maturité des services sur le cloud est tel à l'heure d'aujourd'hui que les départements
informatiques n'hésitent pas à avoir recours à la solution décisionnelle sur le cloud.

4.
Pour plus d'informations, consultez ce webinaire : Exploring Big Data with Amazon
Redshift (L'exploration du Big Data avec Amazon Redshift).
Le Big Data est désormais sur le cloud.
Grâce aux entrepôts de données sur le cloud comme Amazon Redshift et Google BigQuery, il est
désormais possible de créer un entrepôt de données en quelques jours au lieu de quelques mois.
Ceci permet de disposer rapidement de prototypes et d'un niveau de souplesse auparavant
inenvisageables. Les offres sur le cloud telles que Teradata Cloud et SAP HANA proposées par
les fournisseurs habituels valident cette approche.

5.
Pour plus d'informations, reportez-vous à ce document technique publié par GigaOm :
Agile BI: Reshaping the Landscape (Solution décisionnelle intelligente : la nouvelle donne).
La solution décisionnelle intelligente s'impose largement.
Les analyses en libre service constituent désormais la norme pour les entreprises dynamiques. Les
dirigeants d'entreprise travaillant avec leurs tableaux de bord espèrent en retirer de la souplesse et des
données exploitables. Les structures monolithiques de données empilées ne peuvent plus rivaliser
face aux solutions compatibles avec de nouvelles sources de données.

6.
Pour plus d'informations, regardez l'intervention de David Stodder de TDWI sur ce
webinaire : Using Analytics to be Predictive and Proactive (Utilisation des analyses pour
prévoir et être proactifs).
Les analyses prédictives,par le passé le monopole des systèmes
spécialisés et avancés, vont devenir la norme car les entreprises tendent à anticiper davantage
l'exploitation de données fiables pour plus de visibilité.

7.
Découvrez l'efficacité de la solution décisionnelle intégrée en regardant cette vidéo.
La solution décisionnelle embarquée commence à
s'imposer, pour aider les entreprises à disposer de plus de données pertinentes dans leurs prises
de décisions. Les analyses ont leur place au sein des systèmes de transactions. Des scénarios comme la
gestion de la relation client vont devenir incontournables et les analyses vont permettre de faciliter la
tâche des commerciaux amenés à prendre de nombreuses et petites décisions chaque jour. Au final, la
solution décisionnelle intégrée apportera des données exploitables aux départements qui
traditionnellement accusaient du retard, par exemple les activités d'atelier et de détails.

8.
Pour plus d'informations, lisez ce document technique : 5 pratiques d'excellence pour
des témoignages convaincants.
Les témoignages sont fondamentaux, car les utilisateurs ont
besoin de contexte pour s'en sortir avec l'avalanche des données sur le tableau de bord.
Ces témoignages sont particulièrement utiles pour proposer des idées sur la meilleure manière
d'utiliser les données. Ils permettent également aux utilisateurs de mieux comprendre les tenants
et les aboutissants de données volumineuses et variées.

9.
Pour un exemple, reportez-vous à ce document technique : How Mobile Business Intelligence
Drives Efficiency and Transformation for Supervalu (La solution décisionnelle mobile pour
gagner en efficacité et faciliter les transformations au sein de l'entreprise Supervalu).
Pour les entreprises de pointe, la solution décisionnelle mobile
constitue l'expérience fondamentale,et incontournable. Les
utilisateurs métier ont besoin d'accéder aux informations en temps réel et non lorsqu'ils regagnent leur
poste de travail.

10.
Pour un exemple sur la manière dont les données des réseaux sociaux peuvent être exploitées de manière
efficace, regardez cette vidéo : Using Social Media Analytics for Insight (Utilisation des analyses des réseaux
sociaux pour une exploitation efficace des données).
Les entreprises se mettent maintenant sérieusement à
analyser les données sociales, pour disposer d'une longueur d'avance par rapport à la
concurrence. Les données sociales sont particulièrement utiles pour avoir une idée précise de la connaissance et
de l'image de la marque. Elles constituent en outre une excellente base pour mener des analyses
concurrentielles. Certaines entreprises savent maintenant que les données sociales leur permettent de déterminer
comment elles se situent par rapport à leurs clients.

11.
Pour plus d'informations sur noSQL, lisez cet article de TechRepublic : 10 Things You
Should Know About noSQL databases (10 points importants à propos des bases de
données noSQL).
NoSQL, la nouvelle solution Hadoop. Les entreprises
sont toujours à la recherche d'une solution pour exploiter les données non structurées. Les
technologies NoSQL gagnent du terrain car les entreprises ont besoin d'exploiter de telles
données. Toutefois en 2014, l'utilisation intelligente des données non structurées est loin de
constituer la norme.

12.
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