Du « quoi » au « pourquoi » : comment les enseignements contextuels enrichissent la BI

En bref

Les tableaux de bord traditionnels indiquent souvent ce qui s'est passé, mais pas pourquoi, créant ainsi un manque à gagner en matière de prise de décision. La solution réside dans l'ajout d'informations contextuelles, rendues possibles grâce à des outils tels que l'IA générative et l'interrogation en langage naturel (NLQ). Ces technologies permettent aux utilisateurs métier d'obtenir des explications claires et de poser leurs propres questions, favorisant ainsi une plus grande confiance, une meilleure agilité et un impact accru sur l'activité.

Réservez une démonstration et découvrez par vous-même les fonctionnalités d'informations contextuelles assistées par l'IA de Yellowfin.

Vous en avez assez que votre plateforme de Business Intelligence (BI) se contente de vous dire *ce qui* s'est passé, sans la moindre indication sur le *pourquoi* ?

C'est le fossé informationnel caractéristique des solutions de BI traditionnelles. Elles laissent vos utilisateurs avec des tableaux de bord statiques qui en mettent plein la vue, mais ne racontent pas l'histoire derrière les chiffres.

Nous allons changer la donne.

Découvrons comment Yellowfin intègre des insights contextuels et des technologies d'analyse basées sur l'IA — telles que les requêtes en langage naturel (NLQ) — directement dans votre application. L'objectif : transformer l'incertitude en actions concrètes et permettre à vos utilisateurs de saisir l'histoire complète, au-delà des simples statistiques.

Pourquoi ne suffit-il pas de connaître uniquement le « quoi » des données ?

Le tableau de bord que vous avez acheté ou créé — ou celui que vous avez vendu — est peut-être visuellement attrayant. Mais imaginez votre client ou votre chef de produit se connectant et découvrant un indicateur clé affiché dans un rouge alarmant.

Le tableau de bord décisionnel leur indique fièrement ce qui s'est passé : l'engagement des utilisateurs a chuté de 15 % cette semaine. Pourtant, ce type de tableau de bord reste traditionnellement muet sur le pourquoi.

S'agit-il d'une récente mise à jour des fonctionnalités ? D'un problème technique en arrière-plan ? D'une nouvelle campagne lancée par un concurrent ?

C'est alors que commence une véritable chasse aux indices. Votre utilisateur doit rechercher la réponse manuellement ; certains en sont capables, certes. Toutefois, s'ils manquent de compétences en analyse de données ou de temps, ils devront probablement solliciter votre équipe « data » ou informatique pour obtenir une réponse, en espérant que quelqu'un soit disponible pour exécuter une requête spécifique. Pendant ce temps, les heures défilent.

En fin de compte, le processus de reporting traditionnel freine la dynamique, retarde les décisions cruciales et érode progressivement la confiance envers la solution de BI dans laquelle vous venez d'investir — une solution censée, justement, apporter des réponses.

Place au « pourquoi » : quel est le pouvoir des insights contextuels ?

C'est là qu'intervient la question du « pourquoi ».

Imaginez ce même chef de produit face à ce même chiffre rouge alarmant ; mais cette fois, le tableau de bord a une voix. Il ne se contente pas d'afficher la baisse : il fournit simultanément des explications concises et automatisées : « Ce recul de 15 % est corrélé à un ralentissement des nouvelles inscriptions sur le marché américain. »

Soudain, la panique retombe. Cette simple phrase, issue de puissants insights contextuels, remplace une journée entière d'échanges frustrants sur Teams et de conjectures. Elle transforme une expérience de reporting passive en un processus décisionnel actif.

Toutefois, pour obtenir concrètement ce type d'insights contextuels, vous avez besoin d'une solution de BI dotée des fonctionnalités d'IA adéquates (ce que l'on appelle aussi l'analyse augmentée).

Qu'est-ce que la requête en langage naturel (NLQ) et comment autonomise-t-elle les utilisateurs non techniques ?

Et si la prochaine question de vos utilisateurs ou de vos chefs de produit ne correspondait pas à celles pour lesquelles votre tableau de bord a été conçu ? C'est là qu'intervient la requête en langage naturel (NLQ).

La NLQ illustre parfaitement comment les fonctionnalités modernes de BI rendent les données plus conversationnelles, en transformant un rapport statique en un dialogue dynamique.

Imaginez que vos utilisateurs puissent simplement taper : « Quel est le chiffre d'affaires mensuel, en affichant les valeurs au-delà de x ? », et que la solution d'analyse soit capable de fournir une réponse claire et compréhensible. Pas de SQL, pas de filtres complexes. Juste une question simple, posée en langage courant et saisie en texte libre.

Avec Yellowfin, c'est possible grâce à notre outil intégré AI NLQ, qui structure automatiquement les questions avec la syntaxe appropriée pour l'utilisateur. Il génère ensuite une réponse sous forme de tableau, de graphique ou de rapport interactif. Vos utilisateurs peuvent même cliquer, explorer les données en profondeur (drill-down) et filtrer les résultats pour une analyse immédiate ou pour formuler de nouvelles requêtes.

S'ils ne savent pas quel type de question poser, ils peuvent utiliser la fonctionnalité de suggestions de l'outil AI NLQ pour générer instantanément une liste de questions pertinentes, puis s'appuyer sur ces dernières et sur les résultats obtenus pour formuler des requêtes plus spécifiques.

L'intégration du NLQ (Natural Language Query) à votre solution d'analyse transfère le pouvoir des équipes techniques vers les utilisateurs de l'application, leur permettant d'interroger, d'explorer, de pivoter et de découvrir par eux-mêmes des insights contextualisés.

Pour les éditeurs de logiciels (ISV), ce type de fonctionnalité peut transformer votre produit en un outil indispensable pour chaque utilisateur, favorisant ainsi son adoption et la fidélisation. C'est ce qui fait toute la différence entre devoir attendre plusieurs jours pour obtenir une réponse et l'obtenir en quelques secondes.

Comment l'IA peut-elle m'aider à analyser mes données ?

Poser une question est une chose ; voir les données révéler spontanément des informations que vous n'auriez même pas songé à rechercher en est une autre.

Des solutions comme Yellowfin intègrent des fonctionnalités d'analyse basées sur l'IA, telles que Tell Me About My Data (TMAMD), pour fournir des commentaires pertinents sur les données figurant dans vos tableaux de bord, rapports ou graphiques.

Plutôt que de se contenter d'une simple réponse, TMAMD analyse vos données de manière proactive et présente, en un clic et en langage clair, un récit exploitable mettant en lumière les tendances clés, les anomalies et les corrélations.

C'est un peu comme si un data scientist était intégré directement au tableau de bord, soulignant discrètement les aspects les plus intéressants et cruciaux de l'histoire racontée par vos données.

Une fois l'analyse terminée, vos utilisateurs peuvent sélectionner et importer les commentaires et graphiques de leur choix pour les intégrer à d'autres contenus Yellowfin, tels que des tableaux de bord, des rapports, des « Stories » ou des présentations. Cela apporte un contexte immédiat aux chiffres, permettant aux utilisateurs et à leurs collaborateurs d'approfondir l'analyse, tout en aidant un plus grand nombre de personnes à créer des récits de données (data stories) grâce à l'IA.

Le principal avantage de l'intégration de ces fonctionnalités d'analyse basées sur l'IA ? Vos utilisateurs n’ont pas besoin de compétences en programmation pour se lancer, ce qui confère une valeur et une convivialité considérables à l’expérience de votre produit.

Quel avenir pour la BI ?

L'avenir de la Business Intelligence (BI) repose sur la fourniture de données plus parlantes. Les plateformes de BI les plus performantes ne se contentent pas d'afficher des indicateurs sur un tableau de bord ; elles proposent des outils basés sur l'IA qui aident vos utilisateurs à comprendre toute l'histoire derrière les chiffres et à obtenir des informations véritablement contextualisées.

En intégrant des technologies telles que l'automatisation, le machine learning et le NLQ (Natural Language Querying) à l'expérience utilisateur, les solutions d'analyse dans lesquelles vous investissez transformeront les données en une source de clarté plutôt que de confusion. Elles permettront ainsi à vos utilisateurs de s'appuyer sur ces données avec plus d'assurance pour prendre des décisions (et d'apprécier encore davantage votre logiciel).