Le Guide Complet de la Business Intelligence

L’informatique décisionnelle, communément appelée « Business Intelligence » (BI), est un domaine en constante évolution qui permet aux entreprises de mieux comprendre et d’exploiter leurs données. Grâce à des outils tels que la data visualization, les entreprises sont en mesure d’analyser les données collectées et de prendre des décisions éclairées pour améliorer leur performance. La BI englobe plusieurs aspects tels que l’analyse de données, la planification stratégique et la surveillance des performances.

Qu’est-ce que la Business Intelligence ? Comment en comprendre les bases ? Quels sont les avantages et les limites de l’information décisionnelle ? Et enfin, quels sont les outils spécifiques à la BI ? Nous faisons le point.

Sommaire

Business intelligence : définition de l’information décisionnelle

Qu’est-ce que la Business Intelligence ?

La Business Intelligence (BI) englobe les outils et techniques servant à récolter, analyser et transmettre des données. Son objectif est de permettre aux différents services des entreprises (finance, marketing, commercial, etc.) de prendre des décisions éclairées. En résumé, la BI consiste essentiellement à analyser des données afin de simplifier la prise de décision.

Les données recueillies sont stockées dans des data warehouse (entrepôts de données) ou dans une base de données plus réduite, appelée « data marts ». Pour consolider le système de Business Intelligence, les sources de données intègrent différents dispositifs, tels que des CRM, des tableaux de bord d’analytics, des informations logistiques, des enregistrements de centres d’appels ainsi que des études marketing. Grâce aux outils de BI, il est possible de centraliser les informations issues de sources variées. Les données peuvent par ailleurs être présentées en temps réel sous diverses formes : analyses, rapports, tableaux de bord.

Les entreprises ont plusieurs intérêts à utiliser la Business Intelligence. Elle facilite tout d’abord la prise de décision et améliore l’efficacité opérationnelle. Elle permet en outre aux entreprises de repérer des opportunités commerciales. Elle contribue également à augmenter leur chiffre d’affaires en optimisant les coûts et les marges bénéficiaires. La Business Intelligence est par ailleurs un moyen pour les entreprises de mieux cerner les besoins de leur clientèle cible et les tendances de leur marché. Elles sont ainsi en mesure d’adapter leurs stratégies.

En somme, la BI aide les entreprises à globalement mieux performer et à se servir de manière pertinente de leurs données. La Business Intelligence est un système complexe qui repose sur une association de plusieurs technologies appartenant aux domaines de la data analyse, le data engineering et la data science.

L’origine de la BI

Le terme de Business Intelligence est utilisé sporadiquement depuis les années 1860. Cependant, c’est en 1989 que l’expression est réellement introduite dans le langage courant. Le consultant Howard Dresner apparaît comme la première personne à en faire usage. Il désigne sous le nom de « Business Intelligence » les techniques d’analyse de données utilisées par les entreprises afin de faciliter leur prise de décision. Les systèmes de BI sont néanmoins plus anciens. Le terme de « business analytics » est parfois utilisé pour parler de « Business Intelligence ». Cette expression fait référence à des technologies d’analyse de données avancées, mais peut aussi englober la BI.

Les bases de l’information décisionnelle

Collecte des données

Après avoir défini les besoins de l’entreprise, la prochaine étape consiste à recueillir et intégrer les datas pertinentes. Les informations collectées doivent être complètes et à jour. Les données de l’entreprise vont être transmises par le biais de différents outils comme des bases de données, des systèmes de gestion de la relation client (CRM), des fichiers plats et des dispositifs de planification des ressources d’entreprise (ERP).

Un ETL (Extract Transform Load) est utilisé pour la collecte, l’organisation et le stockage de datas. Lorsqu’il est bien conçu, cet outil permet de recueillir des informations qualitatives pouvant être utilisées et analysées.

À voir aussi : Différence entre CRM et ERP.

Analyse et visualisation des données

Lorsque les données ont été collectées, il est alors possible de les analyser et de les visualiser grâce à des outils de BI. Cette étape sert à détecter des opportunités, mettre au jour des tendances et prendre des décisions éclairées.

L’analyse et la visualisation des données consistent à rendre les données brutes lisibles et compréhensibles en les transformant en données structurées. Pour y parvenir, il est nécessaire d’utiliser des outils tels le data mining, l’analyse multidimensionnelle, le machine learning, des tableaux de bord et la recherche d’associations afin d’identifier des KPIs (indicateurs clés de performance).

Mise en place de tableaux de bord et de KPI

Lorsque les données ont été analysées, il est essentiel d’élaborer des tableaux de bord et d’identifier des indicateurs de performance qui permettront d’assurer le suivi des performances de l’entreprise. Ce suivi sert également à identifier les points qui requièrent une attention spécifique.

Implémentation d’un process d’amélioration continue

Une fois que vous aurez réalisé ces étapes, la stratégie de Business Intelligence n’est pas achevée pour autant. Des processus d’optimisation continue doivent être intégrés pour vérifier que les données sont constamment à jour, que les analyses demeurent pertinentes et que les optimisations sont toujours en place.

Les avantages de la mise en place de la BI dans la prise de décision

Les systèmes de Business Intelligence présentent plusieurs avantages pour les entreprises.

Utiliser ces programmes contribue à faciliter, améliorer et accélérer leur prise de décision. La BI augmente en outre l’efficacité d’exploitation de l’entreprise. Elle permet aussi d’identifier des opportunités, de développer de nouvelles sources de revenus et de devancer ses concurrents.
Par ailleurs, les outils de Business Intelligence permettent de cerner les nouvelles tendances du marché et de détecter les problèmes qui constituent des freins au développement de l’entreprise.
De plus, avec la BI, il est possible de récolter non seulement des données historiques, mais aussi des données récentes issues de systèmes sources et collectées au moment de leur création. Les analyses Business Intelligence facilitent à la fois la prise de décisions stratégiques et tactiques par les chefs d’entreprise.
À l’origine, les outils BI servaient essentiellement aux data analystes et aux spécialistes informatiques chargés d’étudier des données et de réaliser des rapports. Désormais, les logiciels de BI sont de plus en plus utilisés par des professionnels du marketing. Cette démocratisation est rendue possible grâce au développement d’outils de découverte de données et au self-service Business Intelligence.

Business Intelligence : quelles sont les limites ?

Si la Business Intelligence présente de multiples bénéfices pour l’entreprise, elle a aussi ses limites. En tenir compte est essentiel pour l’utiliser de façon adaptée et pertinente.

Les principaux inconvénients de la BI sont :

En complément

Pourquoi digitaliser son point de vente ?

Quelle est la définition de la digitalisation ?

Comment digitaliser votre entreprise ?

Site de vente en ligne : pourquoi utiliser un connecteur ?

● un manque d’accessibilité : la configuration et l’utilisation des logiciels de BI peuvent se révéler complexes. Ces outils peuvent nécessiter des compétences techniques spécifiques pour être correctement utilisés ;

● des solutions onéreuses : adopter un système de Business Intelligence engendre des coûts importants en matière d’entretien, de logiciel, de matériel, de formation et de personnel ;

● des exigences de qualité : les données brutes récoltées dans le cadre de la Business Intelligence doivent être qualitatives et structurées de manière précise dans les bases de données afin d’obtenir des résultats pertinents. Trop de données ou des informations de mauvaise qualité peuvent nuire à l’efficacité et à la prise de décision. Elles sont susceptibles d’engendrer des résultats erronés. L’entreprise doit alors s’assurer que ses data wharehouses sont bien organisés et que les données inutiles ont été écartées ;

● des délais parfois longs pour obtenir des résultats : la business intelligence nécessite de récolter une quantité importante de données. Il faut ensuite les structurer pour être en mesure de les analyser ;

● une mauvaise compréhension de la part des entreprises de leur propre business process pour identifier des optimisations pertinentes ;

● une mauvaise compréhension des systèmes de BI : pour utiliser correctement ces outils, il est essentiel que les entreprises comprennent l’ensemble du système, la transmission des données au sein de l’entreprise à tous les collaborateurs concernés et la manière dont elles doivent être utilisées. Le Business Intelligence Manager a pour mission d’assurer le fonctionnement du processus au sein des équipes.

Les outils pour mettre en place la Business Intelligence BI en entreprise

outils pour mettre en place BI en entreprise

Créer un datawarehouse

Les datawharehouse sont des entrepôts de données destinés à stocker de grandes quantités d’informations. Ils regroupent plusieurs bases de données contenant la totalité ou une partie des informations fonctionnelles d’une entreprise. L’ETL (Extraction Transformation Changement) est un procédé servant à assembler et combiner les données issues de sources diverses dans le wharehouse. Ce système permet de disposer de données structurées et organisées.

Les entrepôts de données ne sont pas uniquement réservés au stockage massif de données. Ils servent aussi à historiser les informations afin qu’aucune d’entre elles ne soit remplacée ou supprimée. Cette organisation permet d’effectuer des analyses tout en réalisant un suivi d’indicateurs spécifiques sur la durée.

Par ailleurs, les ETL ne servent pas seulement à transformer les données avant leur chargement. Ils permettent également de stocker des données brutes en supplément des informations transformées. Ces informations brutes sont conservées pour être éventuellement utilisées ultérieurement.

Le SGBD

Un SGBD (Système de Gestion des Bases de Données) est un logiciel destiné au stockage, à la gestion, au tri et à l’utilisation des informations dans une base de données. Il existe plusieurs modèles de SGBD : hiérarchique, objet, relationnel, document ou réseau. Le SGBD assure la gestion des aspects essentiels d’une base de données. Cela peut aller de la manipulation des informations à l’authentification des différents utilisateurs. Un système de gestion de base de données définit la structure de stockage des données. On parle de schéma de données.

Ces logiciels interviennent dans notre vie quotidienne sans que nous nous en apercevions. Des outils de la vie courante comme les outils de réservation de billets d’avion, les guichets bancaires automatiques, les systèmes d’inventaire destinés à la gestion des catalogues des bibliothèques, etc.

Le SGBD assure la gestion de trois éléments essentiels pour assurer la coexistence, la sécurité, la préservation et l’homogénéité des tâches administratives :

● les données ;

● le schéma de base de données ;

● le moteur de base de données : il permet d’accéder aux informations, de les modifier et de les verrouiller.

Le processus ETL (Extract Transform Load)

Un processus ETL (Extract Transform Load) permet de récolter des données provenant de différentes sources, de les uniformiser et de les rendre exploitables.

Ce processus se déroule en trois étapes :

● l’Extraction : une entreprise dispose de diverses sources de données. L’ETL doit alors être doté de plusieurs connecteurs afin de collecter des données pertinentes. Ainsi, le logiciel se connecte aux différentes sources pour récupérer les données ou, selon son fonctionnement, attendre que les données lui soient transmises ;

● la Transformation : cette étape est capitale, car elle consiste à nettoyer, organiser et trier les informations entrantes selon les besoins. La Transformation nécessite l’application de différentes règles telles que la déduplication, la standardisation ou la vérification ;

● le Chargement : il s’agit de la dernière étape du procédé. Les données extraites sont chargées, puis transformées dans l’entrepôt de données.

Ce processus est généralement automatisé, d’autant que l’ETL est en mesure de gérer les exceptions.

La data visualisation

Après avoir collecté, trié et intégré les données, il est ensuite nécessaire de les visualiser pour les analyser par le biais d’outils de Business Intelligence. La data visualisation permet de mettre au jour des tendances cachées, de détecter des opportunités et de favoriser la prise de décision informée.

La visualisation est possible grâce à l’utilisation d’outils spécifiques. Leur objectif est de permettre une lecture claire des données afin d’en tirer un raisonnement logique. En effet, un tableau de données est bien souvent complexe et difficilement analysable en l’état. Il est alors nécessaire d’utiliser des graphiques. Les outils de visualisation procèdent habituellement en 4 étapes :

● récupérer les données chargées dans l’entrepôt de données ;

● les modéliser de façon logique ;

● élaborer des tableaux de bord ;

● partager et diffuser les supports.

FAQ – Business intelligence

Quelles différences entre Business Intelligence et Data Science ?

➡ La Business Intelligence englobe un ensemble d’outils, de techniques et de technologies visant à analyser des données. Elle permet de transformer des informations récoltées à l’état brut en données structurées, exploitables, destinées à simplifier la prise de décision.
➡ Aussi appelée « science des données », la data science consiste, quant à elle, à obtenir des connaissances et des informations sur la base de données brutes. Pour cela, la data science utilise des algorithmes, des outils mathématiques, techniques et statistiques de machine learning dans le but d’identifier et de repérer des tendances actuelles ou à venir.
➡ Ainsi, si ces deux approches présentent des similitudes, elles diffèrent également sur plusieurs points.
➡ Alors que la BI désigne un ensemble d’outils et de processus destinés à l’analyse de données par les entreprises, la data science se sert d’outils statistiques et mathématiques pour dégager des tendances.
Par ailleurs, la BI est basée sur le présent et le passé tandis que la data science se concentre sur l’avenir.
➡ De plus, la Business Intelligence se focalise essentiellement sur des données structurées alors que la data science traite aussi bien des informations brutes que des données structurées.
➡ En outre, la data science a une approche scientifique et permet une plus grande flexibilité que la BI. Cette dernière est une discipline analytique qui implique une délimitation et une planification des sources de données. En outre, ces deux techniques n’utilisent pas les mêmes outils.
➡ Enfin, la data science se révèle plus complexe et nécessite de faire appel à un data scientist. La BI peut, quant à elle, être utilisée par les spécialistes du marketing.