Définition Business Intelligence et exemple d’informatique décisionnelle en entreprise

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Pour qu’une entreprise puisse se développer, il est nécessaire de piloter son activité dans la bonne direction. Pour atteindre leurs objectifs, les dirigeants et employés doivent prendre les bonnes décisions. La Business Intelligence, en français informatique décisionnelle permet de structurer les données de l’entreprise, les analyser afin d’obtenir des résultats qui aideront les utilisateurs sur la prise décision de façon optimale.

Qu’est-ce que la Business Intelligence (BI) ?

Le BI ou informatique décisionnelle en français, est l’ensemble d’outils informatiques destinés à exploiter les données de l’entreprise pour que l’analyse donne une idée claire des décisions à prendre. C’est d’ailleurs un concept étroitement lié à l’approche marketing data driven, qui est finalement une des composantes de l’approche BI.

La BI opère pour différentes fins, tous dans l’objectif de faire croître l’entreprise. Le fait d’utiliser une approche informatique décisionnelle permet d’agir plus rapidement qu’une simple étude de calcul fait manuellement par un manager ou un chargé de commerce. Cette technologie permet d’obtenir un état des lieux et une visualisation de la situation approfondie de l’entreprise, d’identifier ses failles, d’avancer sur des améliorations respectives et de gagner une avance sur les concurrents.

Concrètement, la BI regroupe des logiciels, des applications, des plateformes virtuelles, des outils et différents procédés. Ces instruments permettent un abord aux informations pour déceler leurs meilleures utilisations à dessein d’optimiser les revenus de l’entreprise.

Pour que le BI procède à son analyse, il est nécessaire de regrouper les renseignements utiles et de les dresser sous forme de tableaux, de graphiques, de diagrammes ou de toute autre représentation explicite. Il les faut juste en bloc et clair. Le tableau de bord est intégré dans le programme d’information décisionnelle. Il peut être avec un pack BI ou présenter en unité indépendante chez le fournisseur. Dans les deux cas, il est extrêmement nécessaire au procédé. Car il ne sert à rien si les données en entreprise d’origines sont indéchiffrables. Le BI ne pourra pas les analyser correctement.

Le BI peut aussi répondre à l’appellation de Business analytics, c’est la même approche. Ce terme apparaît dans les années 1960. Mais il est rendu officiel qu’en 1989 par Howar Dresner. Il le définit comme l’utilisation des procédés d’analyse de données au profit de prise de décision en entreprise.

Les outils de BI

Il existe différents outils technologiques pour mettre en place une BI au sein d’une entité. Il y a les applications de traitements analytiques en ligne (OLAP), les applications d’analyse de données, les applications de reporting, le logiciel en tant que service ou SaaS, la BI open source, la BI mobile ou la BI d’exploitation.

D’autre part, il existe des logiciels d’extraction des données pour synthétiser les informations issues de différences sources, permettant donc de mieux visualiser des informations, qui permet de faire ce qu’on appelle de la dataviz ou datavisualisation. Cela permet notamment de créer et construire des tableaux de bord (appelés dashboard dans le jargon), et permettent de faire de la data visualisation et surtout du data storytelling. Le data visualisation est le plus courant, c’est l’exposition des données en graphique ou en tableau. Le data storytelling est une idée innovée de la data visualisation. Il est plutôt présenté par une séquence vidéo ou une séquence d’image. Cette séquence met en illustration les données numériques dans une version plus attractive et parfois interactive, pour engager l’audience. Le concept vise à rendre les données plus vivantes afin de motiver les employés et collaborateurs qui les consultent. En effet, il arrive fréquemment que les professionnels ressentent de l’ennui  à force de traiter des séries de chiffres, de tableaux et de graphiques monotones à longueur de temps.

Et finalement, il y a les outils pour les formes d’analyses avancées. Ces outils sont dans la plupart des cas maniés par des professionnels analytiques, des équipes de data analysts, data scientists, des modeleurs prédictifs. Exemple de formes d’analyses avancées : analyse Big data, data mining, analyse prédictive, etc.

Antérieurement, le BI était utilisé uniquement par des analystes. Mais actuellement, beaucoup d’entreprises y ont recours sans faire appel aux analystes, grâces aux outils et logiciels de données qui permettent d’obtenir des tendances et réponses en quelques clics.

Les étapes de la mise en place d’une stratégie de Business Intelligence

De la collecte des données à la finalité de BI, il est nécessaire de passer par ces 4 étapes :

  • Premièrement, le regroupement des données. Les données introduites dans le programme peuvent être anciennes, récentes ou en cours de traitement. Tout est bon pour permettre à la BI d’avoir toutes les informations possibles.
  • Deuxièmement, le stockage des données. Il faut les concentrer pour les rendre disponibles aux prochaines étapes. On les place dans des bases de données spéciales appropriées à des fins décisionnelles (data warehouse/data mart/system hadoop).
  • Troisièmement, la distribution des données. Les données sont prêtes à être distribuées aux utilisateurs. Là, entre en jeu différents outils comme l’application de reporting, les instruments de statistiques, les applications de modélisation de tableau de bord.
  • Quatrièmement, l’exploitation des données. Les données sont prêtes à être utilisées pour influencer les prises de décisions.

Voici quelques professions générées par le BI : data miner, data scientists, consultant en BI.

Les problèmes rencontrés au cours d’un projet de BI

Comme mentionné précédemment, le BI ne peut pas traiter correctement des données en désordre. Il faut les structurer. Autrement, les résultats apportés peuvent être corrompus si les données fournies sont de mauvaises qualités, inutiles ou imprécises. Bien que la BI s’améliore et offre des capacités supérieures, il présente encore des points d’inaccessibilité pour certaines structures (TPE, PME ou entreprises anciennes) ne disposant pas de données propres et classifiées.

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