L’intelligence économique est un processus d’optimisation numérique de toutes les opérations au sein des entreprises. Cela se fait en facilitant l’accès aux données de l’entreprise et en améliorant leur utilisation. L’objectif de l’intelligence économique au sein des entreprises est d’augmenter leur rentabilité. Le développement et l’application ciblée de ces processus de données permettent de mettre en œuvre les connaissances acquises de manière rentable dans les stratégies d’entreprise. L’augmentation de la productivité et du succès est le résultat de ces processus.
Quels sont les avantages de l’Intelligence Economique (IE) ?
- Optimisation de la prise de décision et des connaissances des processus internes,
- Activation renforcée de tous les employés,
- Prises de décisions plus rapides,
- Meilleure évaluation de toutes les données,
- Analyse des problèmes commerciaux,
- Développement et application de méthodes innovantes,
- Stockage de données historiques dans un entrepôt de données,
- Analyse ciblée des données et applications de nouvelles données.
Le terme “intelligence économique” était à l’origine connu uniquement des analystes de données professionnels. Aujourd’hui, dans le monde des affaires, l’IE fait partie intégrante du travail de chaque équipe. Même dans la gestion, l’intelligence économique est un élément clé de toutes les tâches à accomplir. Les avantages résident dans la mise en œuvre efficace des décisions grâce à des solutions en libre-service, à des outils de données et à des tableaux de bord. Les outils et applications comprennent de plus en plus l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML). Grâce à des consultations ciblées en matière d’intelligence économique, les entrepreneurs sont en mesure d’augmenter leurs performances et leurs bénéfices, ainsi que d’élargir leurs compétences technologiques.
Autres projets d’IE
D’autres projets d’IE comprennent, par exemple :
- Analyse ad hoc,
- Traitement analytique en ligne (OLAP),
- Contrôle de l’intelligence économique,
- Marketing d’intelligence économique,
- Intelligence économique mobile,
- Intelligence économique opérationnelle,
- Intelligence économique en tant que service (SaaS BI),
- Intelligence économique en source libre (OSBI),
- Intelligence économique collaborative,
- Intelligence de localisation (LI).
Les projets d’IE au sein des entreprises comprennent, par exemple, le développement de logiciels de visualisation des données pour la création de diagrammes et d’autres infographies. Les logiciels d’intelligence économique permettent ainsi le développement ciblé d’indicateurs de performance clés (KPI) sous une forme facilement compréhensible, ainsi que d’outils de création de tableaux de bord d’intelligence économique, mais également de tableaux de bord de performance qui affichent des données visualisées sur les indicateurs commerciaux.
Un système d’IE comprend généralement des formes d’analyse avancée, telles que l’extraction de données, l’analyse prédictive, l’exploration de texte, l’analyse statistique et l’analyse de mégadonnées. De nouveaux domaines professionnels tels que les data scientists, les statisticiens et autres experts en analyse offrent des opportunités de croissance mondiale aux jeunes. Dans les équipes d’IE, des solutions numériques sur mesure sont développées, mises en œuvre et gérées pour le marketing d’intelligence économique et d’autres domaines de l’entreprise.
Les systèmes d’IE jouent un rôle de plus en plus important, voire décisif, dans tous les domaines de l’entreprise. Dans le domaine du commerce électronique et du marketing, les outils d’IE offrent de nouvelles possibilités et avantages. Les principaux domaines d’application de l’intelligence économique dans le commerce électronique sont :
- Les meilleurs performers pour des campagnes publicitaires rentables,
- Les analyses de tendance pour examiner le comportement des clients,
- L’analyse des marges pour les coûts et la rentabilité,
- Les rapports de marketing pour le développement de paniers d’achat numériques,
- Les rapports de vente pour l’analyse des ventes, les retours, les taxes, l’expédition, les remboursements, les coupons de réduction, les offres promotionnelles et les transactions par carte de crédit,
- Les rapports d’inventaire pour les articles vendus, les quantités disponibles, les commandes et les stocks.
Toutes les entreprises ne répondent pas automatiquement à toutes les exigences en matière d’analyse et ne proposent pas tous les processus numériques nécessaires à l’application de l’intelligence économique.
Les exigences d’une entreprise en matière de “magasin de données moderne” sont diverses et, selon l’entreprise, les besoins commerciaux et l’état du système de “magasin de données” existant, elles sont orientées différemment. Les consultants en intelligence économique définissent des exigences individuelles pour les entreprises afin de créer les conditions préalables à des systèmes d’IE réussis. Ils conçoivent, développent et exploitent pour les clients un entrepôt de données moderne entièrement géré, ainsi que les opérations de traitement, soutenant ainsi la construction d’un système de bases de données, par exemple dans le cloud Google.
Les tendances actuelles en matière d’intelligence économique incluent, par exemple, les applications dans le domaine de Google BigQuery en tant que moteur central du système de “magasin de données”. Les data scientists et les experts en architecture d’intelligence économique (IE) créent également des prévisions à partir des données ou utilisent l’intelligence artificielle (IA) pour extraire des informations essentielles pour les processus commerciaux. Les processus ainsi obtenus permettent aux entreprises de transformer les données en informations exploitables.
Les plates-formes d’intelligence économique sont de plus en plus utilisées comme interfaces frontales pour les systèmes de “big data”. Les outils d’IE innovants offrent traditionnellement des back-ends flexibles qui permettent la connexion à une variété de sources de données. Ces solutions et outils d’intelligence économique conviennent bien aux “architectures de big data”. L’utilisation des systèmes d’IE en tant qu’interfaces “big data” permet aux entreprises d’impliquer de nombreux employés et équipes d’IE dans tous les processus. C’est ici que nous trouvons des réponses à la question de savoir ce qu’est l’IE et ce qu’elle peut accomplir.
Outre la “gestion de l’intelligence économique”, qui fait aujourd’hui partie intégrante de la gestion d’entreprise moderne, les équipes d’intelligence économique se composent généralement d’un mélange d’architectes d’IE, de développeurs d’IE, d’analystes commerciaux et d’experts en gestion des données. De plus, les systèmes d’IE agiles ainsi que les approches de construction de “magasin de données” font partie du développement vers l’avenir dans le domaine de la gestion d’entreprise. Dans le domaine du développement de logiciels, des applications sont également programmées pour faciliter l’utilisation des projets d’IE. De cette manière, les entreprises peuvent utiliser les outils et les fonctionnalités d’intelligence économique de manière plus efficace et inclure les informations ainsi obtenues dans leur prise de décision.
Les outils d’IE initialement connus ont été développés sur des systèmes d’analyse basés sur des “mainframes”. C’est pourquoi le terme intelligence économique est utilisé comme synonyme d’analyse commerciale ou d’analyse de données. Cependant, il existe des différences significatives entre l’intelligence économique, l’analyse commerciale et l’analyse de données :
Le terme “business analytics” décrit l’analyse des données d’entreprise. Ce processus comprend également l’extraction de données, ainsi que des analyses statistiques et des prévisions pour la prise de décision.
L’expression “data analytics” désigne les méthodes techniques de collecte et d’analyse de données d’entreprise, suivies de leur transformation. Cela permet de déterminer les tendances et de trouver des solutions aux problèmes. L’analyse des données est utilisée non seulement pour les données d’entreprise, mais aussi dans l’administration et la recherche scientifique.
La différence entre l’intelligence économique, l’analyse commerciale et l’analyse de données réside dans l’utilisation de l’analyse descriptive. Il est toutefois clair que les trois formes utilisent des données pour optimiser les processus. En résumé, l’intelligence économique répond aux questions “quoi” et “comment”. Les outils d’IE aident à déterminer ce qui fonctionne dans une entreprise ou ce qui doit être modifié.
L’analyse commerciale, en revanche, utilise des analyses prédictives avec des techniques de data mining, de modélisation et d’apprentissage automatique pour déterminer la probabilité de résultats futurs. Elle répond donc à la question du “pourquoi” et offre les avantages techniques permettant aux entreprises de prendre en compte les développements futurs.
L’analyse commerciale est souvent utilisée de manière interchangeable avec l’analyse de données dans les entreprises, en particulier en relation avec l’intelligence économique. Cependant, l’analyse de données est un terme plus général qui englobe la collecte de données et ses applications.
