Top 15 des outils d'analyse de données en 2024

Que sont les outils d’analyse de données ?

Les outils d'analyse de données sont des solutions logicielles, des applications et des plates-formes qui simplifient et accélèrent le processus d'analyse de grandes quantités de données. Ils permettent la business intelligence (BI), l'analyse, visualisation de donnéeset des rapports pour les entreprises afin qu'elles puissent prendre des décisions importantes en temps opportun.

Le concept d’analyse des données est aussi ancien que les données elles-mêmes. Aujourd’hui, elle est profondément intégrée dans tous les aspects de l’entreprise et de la prise de décision, générant des connaissances et des stratégies dans tous les secteurs. Le Big Data et la nécessité d’analyser rapidement de grandes quantités de données ont conduit au développement de divers outils et plateformes dotés d’une longue liste de fonctionnalités. Cependant, avec l’abondance de différents types d’outils d’analyse de données sur le marché, ce qui était censé être une tâche simple est devenu une entreprise complexe.

Cet article vise à simplifier le processus de recherche de la plateforme d'analyse de données qui répond aux besoins spécifiques de votre organisation. En plus de fournir une liste de certains des meilleurs outils d'analyse de données disponibles sur le marché aujourd'hui, il mentionne également les facteurs importants que vous devez prendre en compte avant de prendre une décision d'achat. Aux fins de cet article, les termes « outils d'analyse de données » et « outils d'analyse de données » seront utilisés de manière interchangeable pour éviter toute confusion.

Les meilleurs outils d'analyse de données à considérer en 2024

Voici notre liste des meilleurs outils d'analyse de données, de visualisation, de reporting et de BI avec avantages et inconvénients afin que vous puissiez prendre une décision éclairée :

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI est l'une des meilleures plateformes de business intelligence disponibles sur le marché aujourd'hui. Proposé par Microsoft, il dispose d'une interface utilisateur visuelle (UI) qui facilite la visualisation des données et le partage d'informations au sein de l'organisation. Les analystes de BI et de données utilisent Power BI pour se connecter aux sources de données, transformer les données brutes en informations significatives et créer des rapports et des tableaux de bord interactifs. Étant une offre propre à Microsoft, Power BI offre l'intégration la plus transparente avec d'autres outils Microsoft et l'écosystème Azure plus large.

Avantages

• Intégration robuste avec d'autres applications et services Microsoft
• Prise en charge de techniques d'analyse avancées telles que l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) et la modélisation prédictive
• Microsoft propose une version gratuite avec des fonctionnalités de base et des options de tarification évolutives pour répondre aux besoins de l'organisation.

Inconvénients

• Utilisateurs de sites d'avis populaires, comme Gartner, signalez que les tableaux de bord peuvent facilement être encombrés.
• Bien qu'il offre une interface utilisateur graphique, la modélisation des données est encore complexe pour les utilisateurs non techniques.
• Offre une expérience limitée avec Mac OS.

Idéal pour: créer des visualisations de données et des rapports pour les entreprises de toutes tailles, avec des utilisateurs allant des débutants techniques aux analystes.

 

Tableau

Tableau (acquise par Salesforce en 2019) est une autre plateforme de business intelligence et de visualisation de premier plan. Il utilise des fonctionnalités basées sur l'intelligence artificielle (IA) pour démocratiser Analyse des données et accélérez la découverte d’informations. Avec Tableau, les utilisateurs peuvent se connecter rapidement à différentes sources de données, nettoyer et préparer les données, créer des visualisations interactives et créer des tableaux de bord complets. Il excelle dans l’exploration des données, la découverte de tendances et la découverte de modèles cachés.

Avantages

• L'un des outils d'analyse les plus simples à utiliser, même pour les nouveaux utilisateurs.
• Tableau peut être intégré à R et à d'autres outils pour tirer parti des capacités d'analyse avancées.
• Les capacités d'analyse ad hoc permettent aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données et d'obtenir des réponses rapidement.

Inconvénients

• L'un des outils d'analyse les plus coûteux, en particulier pour les organisations comptant de nombreux utilisateurs.
• Les utilisateurs des sites d'évaluation signalent des performances lentes avec de grands ensembles de données.
• Les capacités de modélisation des données ne sont pas aussi robustes que celles proposées par Power BI.

Idéal pour: visualisation et exploration avancées des données, idéales pour les moyennes et grandes entreprises disposant d'équipes de données ayant une certaine expérience des outils d'analyse de données.

 

Qlik Sense

Qlik Sense est une plateforme de BI et d'analyse basée sur l'IA et le ML qui permet aux utilisateurs de créer des visualisations de données, des rapports et des tableaux de bord à l'aide de son interface par glisser-déposer. Le moteur associatif de Qlik permet aux utilisateurs d'établir librement des relations au sein des données plutôt que de s'appuyer sur des requêtes prédéfinies.

Avantages

• Offre une collaboration transparente car les utilisateurs peuvent partager rapidement des rapports et des tableaux de bord.
• Facilite l’analyse exploratoire des données et permet une découverte rapide d’informations grâce à son modèle de données associatif.
• La possibilité d'automatiser le processus de création de modèles d'apprentissage automatique (ML) avec AutoML.

Inconvénients

• La courbe d'apprentissage initiale pour les utilisateurs non techniques constitue un défi.
• Parmi l’un des outils d’analyse de données les plus coûteux.
• La personnalisation de l’interface utilisateur n’est pas comparable à celle des autres outils.

Idéal pour: convivial exploration de données et des analyses en libre-service, bien adaptées aux entreprises de toutes tailles, en mettant l'accent sur des fonctionnalités intuitives. découverte de données.

 

SAS Via

SAS Via est un moteur d'analyse en mémoire alimenté par l'IA qui offre une visualisation, des rapports et des analyses de données aux entreprises. Les utilisateurs bénéficient d'un accès simplifié aux données et d'une intégration provenant de diverses sources avec outils de qualité des données et lignage de données suivi intégré à la plateforme.

Avantages

• La sélection automatisée de modèles facilite la découverte d'informations cachées et la réalisation de prédictions.
• Offre un contrôle d’accès granulaire pour maintenir intégrité des données et la conformité réglementaire.
• Les utilisateurs peuvent facilement intégrer R et Python.

Inconvénients

• SAS Viya est l'un des outils d'analyse de données les plus coûteux.
• Les utilisateurs trouvent que la documentation SAS fait défaut, ce qui complique le dépannage.
• La migration de SAS 9.4 vers SAS Viya n'est pas simple et nécessite une courbe d'apprentissage.

Idéal pour: analyses avancées et science des données, s'adressant aux grandes entreprises avec un fort accent sur les statistiques et une équipe de data scientists.

 

Sisense

Sisense est une solution de BI et d'analyse de données qui s'adresse à la fois aux utilisateurs techniques et professionnels. Comme d'autres outils, il permet aux utilisateurs de se connecter à différentes sources de données, sur site et dans le cloud, de combiner des données et de créer des tableaux de bord et des rapports pour communiquer les résultats. Sisense intègre des capacités d'IA pour la génération automatisée d'informations et l'analyse prédictive.

Avantages

• Il peut être intégré à des applications et des logiciels pour permettre l'exploration des données dans les flux de travail existants.
• Sisense Mobile BI permet aux utilisateurs d'accéder et d'interagir avec des tableaux de bord et des rapports depuis n'importe où.
• Elasticube, la structure de données unique de Sisense, optimise le traitement et l'analyse des données, même avec de grands ensembles de données.

Inconvénients

• La personnalisation (par exemple, pour les graphiques courants) nécessite un codage pour lequel les utilisateurs professionnels ne sont pas compétents.
• De nombreuses fonctionnalités utiles doivent être achetées séparément car elles ne sont pas intégrées.
• Son ensemble de fonctionnalités n’est pas aussi étendu que celui de certains acteurs établis.

Idéal pour: les entreprises de toutes tailles qui cherchent à doter leurs équipes d'analyses, quelle que soit leur expertise technique.

Suite SAP BI

SAP propose plusieurs solutions d'analyse et de BI. SAP Suite BI BusinessObjects est destiné à la création de rapports, de visualisation et de partage de données sur site. SAP Analytics Cloud va encore plus loin avec des fonctionnalités telles que l'analyse augmentée et l'intégration avec d'autres solutions SAP basées sur le cloud. Les entreprises qui cherchent à migrer entièrement vers le cloud et à tirer parti d'une plateforme d'analyse plus moderne devraient envisager SAP Analytics Cloud.

Avantages

• Possibilité d'accéder aux données cloud et sur site via une plate-forme unique.
• Intégration robuste avec d'autres outils SAP (produits et services).
• Les tableaux de bord sur mesure répondent aux besoins spécifiques des utilisateurs, fournissant des informations ciblées pour différents services.

Inconvénients

• Par rapport à d’autres outils d’analyse, la mise en œuvre de SAP est un défi.
• Pour obtenir le niveau de profondeur souhaité dans le résumé des informations, les utilisateurs doivent soumettre un raffiné renseignement.
• L’étendue des fonctionnalités entraîne une courbe d’apprentissage abrupte.

Idéal pour: les grandes entreprises avec un paysage de données complexe et un mélange d'utilisateurs techniques et non techniques.

Looker

Looker est la plateforme de BI et d'analyse de niveau entreprise de Google qui permet aux utilisateurs de découvrir et de partager des informations en temps réel. Les utilisateurs peuvent utiliser Looker pour créer des tableaux de bord et des rapports interactifs et obtenir des informations sur divers aspects de leur entreprise. Cela signifie qu'ils peuvent se connecter à diverses sources de données, créer des modèles de données et effectuer des analyses ad hoc pour répondre à des questions spécifiques.

Avantages

• Gemini dans Looker accélère les flux de travail analytiques.
• Possibilité de créer des produits de données personnalisés et de monétiser les données.
• L'une des plateformes les plus conviviales pour l'analyse et la BI.

Inconvénients

• Looker est plus coûteux que d’autres outils d’analyse.
• Les utilisateurs des canaux d'avis signalent avoir des problèmes de performances dans des situations spécifiques.
• La modélisation des données via LookML n'est pas la plus intuitive ni la plus conviviale.

Idéal pour: intégrer l'analyse directement dans les applications pour les développeurs et les analystes de données travaillant dans des moyennes et grandes entreprises.

 

R

Contrairement aux outils commerciaux d'analyse de données dotés d'interfaces utilisateur intuitives par glisser-déposer, R est un langage de programmation gratuit et open source que les statisticiens, les data scientists et les chercheurs utilisent pour l'analyse statistique complexe, la visualisation de données et le développement de modèles statistiques. Il propose une vaste bibliothèque de packages pour effectuer des tâches spécialisées telles que l'apprentissage automatique et l'analyse de séries chronologiques.

Avantages

• Les utilisateurs peuvent écrire leurs propres fonctions et manipuler les données de manière complexe.
• La communauté active de R signifie que le soutien est facilement disponible.
• Capable d'effectuer un très large éventail de tâches d'analyse et de modélisation.

Inconvénients

• R a une courbe d’apprentissage très abrupte et s’adresse aux personnes adeptes du codage.
• C'est considérablement plus lent avec de grands ensembles de données par rapport à d'autres langages compilés (par exemple Python).
• Offre une prise en charge intégrée très limitée pour la BI et nécessite une intégration avec d'autres outils.

Idéal pour: calcul statistique et analyses avancées par des data scientists et des statisticiens.

 

Python

Python est un autre langage de programmation largement utilisé pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et le calcul scientifique. Ses bibliothèques, comme NumPy et Pandas, fournissent des outils efficaces pour manipulation de données, lavage, et exploration. Sa relative facilité d'utilisation, ses bibliothèques de science des données et ses capacités de visualisation en font un outil d'analyse de données de premier ordre pour les data scientists expérimentés.

Avantages

• Python s'intègre bien aux outils BI populaires.
• Les utilisateurs peuvent facilement automatiser les tâches répétitives.
• Ses capacités d’apprentissage automatique (ML) en font un excellent choix pour les data scientists.

Inconvénients

• Maîtriser les techniques avancées d’analyse et de visualisation des données demande du temps et des efforts.
• Python n'est pas la meilleure option pour une utilisation avec de très grands ensembles de données.
• Les solutions personnalisées avec Python nécessitent une maintenance et un support continus.

Idéal pour: l'analyse des données, la science des données et l'apprentissage automatique par des scientifiques et des programmeurs de données dans des entreprises de toutes tailles.

 

Microsoft Excel

Excel est un tableur connu pour ses capacités d'organisation, d'analyse et de visualisation des données. Les utilisateurs peuvent effectuer des calculs de base ainsi que des analyses complexes.

Avantages

• Excel propose une riche bibliothèque de fonctions statistiques, mathématiques, financières et textuelles.
• Intégration robuste avec d'autres applications Microsoft.
• Les tableaux croisés dynamiques permettent aux utilisateurs de résumer et d'analyser de grands ensembles de données.

Inconvénients

• Excel a du mal à gérer des ensembles de données très volumineux.
• Il lui manque des capacités avancées de modélisation statistique.
• Il offre une quantité limitée transformation de données capacités.

Idéal pour: analyse et reporting de données de base, adaptés à toutes les tailles d'entreprise et aux utilisateurs ayant des compétences techniques variées.

Plateforme d'analyse KNIME

KNIME, acronyme de Konstanz Information Miner, est une plateforme d'analyse de données open source populaire conçue pour rationaliser les processus gourmands en données. Il offre aux data scientists, aux analystes, aux chercheurs et à toute personne impliquée dans la prise de décision basée sur les données une interface utilisateur visuelle pour explorer, nettoyer, analyser et visualiser les données.

Avantages

• KNIME est gratuit pour un usage commercial.
• Sa communauté nombreuse et active est une source de soutien fiable.
• Les utilisateurs peuvent créer des flux de travail personnalisés adaptés aux besoins de leur entreprise.

Inconvénients

• Maîtriser l'interface utilisateur de KNIME nécessite une formation considérable.
• Les options de reporting et de visualisation de KNIME sont limitées par rapport à des outils comme Tableau et Power BI.
• Travailler avec des données non structurées est complexe.

Idéal pour: l'analyse des données et l'automatisation du workflow, destiné aux utilisateurs ayant une expertise technique modérée.

 

RapidMiner

Le prochain sur notre liste d'outils d'analyse de données est RapidMiner, une plateforme de science des données qui vise à simplifier data mining processus. Les data scientists, les analystes et les utilisateurs professionnels utilisent RapidMiner pour préparation des données, exploration, modélisation, évaluation et déploiement.

Avantages

• Il offre des fonctionnalités automatisées de création de modèles et d’optimisation.
• L'outil s'intègre facilement aux sources de Big Data.
• RapidMiner offre des fonctionnalités intégrées pour ajuster les variables pour une plus grande précision.

Inconvénients

• Comparé à d'autres outils d'analyse, RapidMiner est cher.
• La courbe d'apprentissage est plus abrupte, notamment avec les fonctionnalités avancées.
• La gestion des flux de travail de science des données nécessite des professionnels qualifiés.

Idéal pour: des data scientists et des analystes dans des entreprises de toutes tailles pour lutte des données, l'exploitation minière, la modélisation, l'exploration et l'analyse prédictive.

 

Orange

Orange est un autre outil open source d'apprentissage automatique et d'exploration de données principalement destiné aux scientifiques des données, aux chercheurs et aux étudiants, en mettant l'accent sur l'analyse et la visualisation des données. L'outil d'analyse utilise une programmation visuelle pour simplifier l'exploration de données.

Avantages

• Les utilisateurs le trouvent simple à installer et à utiliser.
• Orange s'intègre facilement à Python.
• Il fournit une variété de tracés et de graphiques pour l'exploration et la visualisation des données.

Inconvénients

• Selon les avis des utilisateurs, la documentation manque de profondeur.
• Un degré élevé de dépendance aux bibliothèques externes de Python.
• Le support client n’est pas un des points forts d’Orange.

Idéal pour: visualisation de données et apprentissage automatique, bien adaptés aux analystes de données et aux chercheurs de tous niveaux d'expérience.

 

Plateforme d'expérience de données Domo

Domo est un outil d'analyse de données basé sur le cloud qui rend les données accessibles à tous les membres d'une organisation. Comme d'autres outils d'analyse de données, Domo propose une interface utilisateur visuelle qui permet aux utilisateurs de créer des visualisations, des rapports et des tableaux de bord sans nécessiter de compétences techniques approfondies.

Avantages

• Les utilisateurs peuvent explorer les données de manière indépendante sans recourir à l'informatique.
• Domo gère de grands ensembles de données et fournit des informations en temps réel.
• Il propose une application interactive d’analyse de données mobiles.

Inconvénients

• En tant qu'outil d'analyse basé sur le cloud, Domo peut facilement devenir coûteux.
• Les guides ne sont pas aussi efficaces, compte tenu de la complexité des fonctionnalités avancées.
• Domo n'est peut-être pas la meilleure option pour les organisations qui dépendent d'une infrastructure sur site.

Idéal pour: unifiée gestion des données, la business intelligence et la collaboration, ciblant les moyennes et grandes entreprises.

 

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics est une intelligence d'affaires (BI) et analytique plate-forme s'adressant à un large éventail d'utilisateurs, tels que des cadres, des analystes commerciaux et des data scientists.

Avantages

• Offre la possibilité d'explorer les données via des requêtes conversationnelles basées sur le traitement du langage naturel (NLP).
• Il est simple de créer et de personnaliser des tableaux de bord.
• Utilise l’IA pour fournir automatiquement des informations plus approfondies.

Inconvénients

• L’étendue des fonctionnalités entraîne une courbe d’apprentissage abrupte.
• L'interface utilisateur de l'application d'analyse mobile n'est pas raffinée.
• Les utilisateurs des canaux d'examen signalent des problèmes de performances lorsqu'ils traitent de très grands ensembles de données.

Idéal pour: Des analyses et des rapports en libre-service basés sur l'IA de niveau entreprise, idéaux pour les grandes entreprises comptant un mélange d'utilisateurs techniques et non techniques.

Qu’est-ce qui rend un outil d’analyse de données génial ?

Les progiciels d’analyse de données sont dotés de différents ensembles de fonctionnalités et de capacités. Alors que certains proposent une solution d'analyse complète de bout en bout, comprenant intégration de données, le nettoyage, l’analyse et la visualisation, d’autres se concentrent plus étroitement sur des aspects spécifiques tels que la modélisation statistique avancée ou le traitement des données en temps réel.

En règle générale, un excellent outil d’analyse de données combine aujourd’hui l’ingestion, la préparation, l’exploration, l’analyse, la visualisation et la collaboration de données dans un package unique et facile à utiliser.

De plus, l'outil doit :

• être facile à naviguer, même pour ceux qui n'ont pas de connaissances techniques approfondies
• être suffisamment flexible pour permettre aux utilisateurs de l'adapter à leurs besoins et préférences spécifiques
• offrir une variété d’options de visualisation et de reporting
• pouvoir se connecter à diverses sources de données (bases de données, feuilles de calcul, API, etc.)
• offrir la possibilité de gérer et de manipuler de grands ensembles de données
• avoir des fonctionnalités intégrées pour gérer les données manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences
• avoir des fonctionnalités pour effectuer plusieurs types d’analyses

Comment choisir un outil d'analyse de données pour une BI et une analyse sans effort ?

Chaque entreprise souhaite doter son équipe d'analystes de données et d'affaires des meilleurs outils d'analyse de données afin de prendre des décisions étayées par des données fiables. Cependant, étant donné qu'aucune entreprise n'a des besoins identiques en matière de données, il est tout aussi improbable qu'une seule solution d'analyse puisse répondre pleinement à ces deux exigences. Il incombe donc à l’organisation d’évaluer ses besoins en données et de sélectionner l’outil qui y répond le plus efficacement.

Déterminez le type de données que votre organisation gère

Différents outils excellent dans la gestion de différents types de formats de données. Par exemple, certains outils sont capables de traiter de grands volumes de données textuelles non structurées pour l'analyse des sentiments, tandis que d'autres se spécialisent dans les bases de données relationnelles pour l'analyse de données spécifiques. Ainsi, dans un premier temps, réfléchissez au type de données que votre organisation doit analyser et aux sources de données dont elles proviennent. S'agit-il de données structurées provenant de bases de données et de feuilles de calcul, de données semi-structurées telles que des journaux et des fichiers JSON, ou de données non structurées telles que des documents texte et des flux de réseaux sociaux ?

Évaluez si vous avez besoin d’un outil dédié à l’intégration des données

Cela nous amène au fait qu’un outil conçu strictement pour l’analyse et le reporting ne peut pas gérer toutes les nuances des données et a presque toujours besoin d’une plate-forme d’intégration de données comme pont. Ces outils sont spécialisés dans extraire des données à partir de diverses sources, en le transformant dans un format unifié et en le chargeant dans un entrepôt de données ou un environnement d'analyse, tout en garantissant qualité des données et l'accessibilité, qui sont essentielles pour des analyses précises et fiables.

Tenir compte des exigences et de l’expertise de l’utilisateur final

Vous devez également prendre en compte l'expertise technique de l'utilisateur final : un utilisateur non technique (analyste commercial) ou un utilisateur plus techniquement compétent (analyste de données ou scientifique des données) l'utilisera-t-il ? Alors que certaines plates-formes offrent des fonctionnalités qui répondent aux exigences des deux groupes d'utilisateurs, d'autres outils ne répondent qu'à l'un ou l'autre. Les outils basés sur une interface utilisateur visuelle par glisser-déposer séduisent les utilisateurs professionnels, tandis que les data scientists ont généralement besoin de plus de contrôle et préfèrent donc les solutions d'analyse qui offrent un mélange de fonctionnalités de codage (généralement SQL) et de pointer-cliquer.

Les autres facteurs à prendre en compte sont :

• La structure tarifaire de l'outil.
• La qualité du support client.
• La profondeur de la documentation.
• Possibilité de dépendance vis-à-vis du fournisseur.

À quels cas d’utilisation pouvez-vous répondre avec un outil d’analyse de données ?

Une plateforme complète d’analyse de données doit être capable de fournir une grande variété de cas d’utilisation.

Visualisation de données

C’est à ce moment-là que les entreprises doivent traduire les données en représentations visuelles (graphiques, graphiques, cartes) pour comprendre les modèles et les tendances. Pour visualiser les données, vous avez besoin d'outils dotés d'un large éventail de types de graphiques, d'interactivité, d'options de personnalisation et d'intégration avec d'autres outils d'analyse de données.

Business Intelligence (BI de)

La BI transforme les données en informations exploitables pour soutenir la prise de décision stratégique. Pour la BI, vous avez besoin d'outils d'analyse de données qui simplifient la modélisation, la création de rapports et la visualisation des données, et offrent des fonctionnalités de collaboration.

Reporting

Le reporting implique la création de résumés de données prédéfinis et formatés pour une consommation régulière. Cela nécessite des outils avec des modèles de rapports, des options de planification, de distribution et d’exportation de données.

Analyse avancée des données

Les entreprises doivent parfois appliquer des techniques statistiques et d'apprentissage automatique complexes pour extraire des modèles et des informations cachés. Pour des analyses de données avancées, vous avez besoin d'outils d'analyse de données spécialisés dotés de fonctions statistiques, d'algorithmes d'apprentissage automatique, de capacités de modélisation prédictive et de fonctionnalités d'exploration de données.

Analyse exploratoire des données (EDA)

Cela implique d’étudier les données pour découvrir des modèles et des anomalies sans hypothèses prédéfinies. L'EDA peut être réalisée avec des outils offrant profilage des données et des fonctionnalités de visualisation, des résumés statistiques et des capacités d'exploration interactive.

L'exploration de données

Pour découvrir des modèles cachés dans de grands ensembles de données, les entreprises ont besoin d'outils d'analyse de données avec prétraitement des données, d'exploration de règles d'association, de clustering, de classification et de prédiction.

Ingénierie des données

De nombreuses entreprises conçoivent et construisent une infrastructure de données pour prendre en charge l’analyse des données. Pour simplifier le processus, ils ont besoin d'outils spécifiques pour les données extraction, transformation, chargement (ETL), entreposage de données, lac de données gestion et intégration cloud.

De nombreux outils modernes d’analyse de données offrent une combinaison de ces fonctionnalités pour fournir une solution complète. Par exemple, un outil BI comprend généralement des fonctionnalités de visualisation de données, de reporting et d'analyse de base, tandis qu'une plate-forme de science des données se concentre sur l'analyse avancée, l'apprentissage automatique et l'ingénierie des données.

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La fiabilité d’une analyse dépend des données sur lesquelles elle est basée. Deux exigences pour prendre des décisions commerciales précises et opportunes sont : des données de haute qualité et un accès transparent à celui-ci. Compte tenu de la complexité croissante des données, les outils axés sur l’analyse et le reporting ne parviennent souvent pas à intégrer les sources de données disparates et à préparer les données pour l’analyse.

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