La Data Intelligence est un processus permettant de récolter et d’exploiter les données des entreprises afin d’en déduire des indicateurs clés facilitant la prise de décision.
La préparation et le traitement de la donnée représentent l’essence même d’un projet Data. À travers un séquençage en plusieurs étapes et une maîtrise des différents processus et flux appliqués, il regroupe des notions et concepts indispensables.

  • 1.
    Exploitabilité

    Le processus ETL (Extract Transform Load) consiste à intégrer des informations provenant de diverses sources, puis à les transformer et traiter afin qu’elles soient prêtes à être chargées vers les bases dédiées.

  • 2.
    Stockage

    Le Data Warehouse (Entrepôt de données) est une base de données visant à collecter et gérer plusieurs types de volumes de données. Il permet de centraliser l’ensemble des informations d’une entreprise à travers des tables dédiées, et rendant les informations à la fois cohérentes, structurées et fiables.

  • 3.
    Infrastructure

    Il est vital de maîtriser les processus appliqués à ses données, et donc de bien distinguer les types de solutions que sont le Cloud et le On-Premise.
    Une solution On-Premise permet d’héberger le logiciel sur sa propre infrastructure via l’achat d’une licence à l’éditeur. Elle offre un contrôle sur les données et une meilleure accessibilité, mais demande également une sécurité accrue et une maintenance régulière par les services de l’entreprise.
    À l’inverse, une solution Cloud est hébergée sur un serveur externe et passe généralement par un système d’abonnement. Ici, l’intégration des données, la maintenance et le coût s’en retrouvent réduits.

  • 4.
    Data Visualization

    La Data visualization, ou dataviz, représente la partie visible de notre métier et l’aboutissement du travail de toutes les équipes en amont.
    Prenant la forme de dashboards (tableaux de bord), rapports ou visuels adaptés, ses intérêts sont multiples : aider au pilotage de l’activité et mesurer la performance, faire de l’analyse prédictive et anticiper les tendances du marché, restituer des informations claires, fiables et pertinentes aux équipes ciblées, offrir une expérience utilisateur et un suivi régulier sur les données de l’entreprise.