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

Qu'est-ce que la Business Intelligence (informatique décisionnelle)

Pour assurer le développement d’une entreprise, il est nécessaire d’orienter ses activités dans la bonne direction. Pour atteindre leurs objectifs, les dirigeants et les employés doivent prendre les bonnes décisions. La Business Intelligence permet de structurer et d’analyser les données de l’entreprise afin de fournir des résultats qui aident les utilisateurs à prendre les meilleures décisions.

La Business Intelligence ou BI : qu’est-ce que c’est ?

La Business Intelligence est un ensemble d’outils informatiques conçus pour exploiter les données de l’entreprise de telle sorte que l’analyse donne une idée claire des décisions à prendre. Il s’agit d’un concept étroitement lié à l’approche marketing basée sur les données, qui est en définitive l’une des composantes de l’approche BI.

La BI est utilisée à des fins diverses, toutes dans le but de développer l’entreprise. L’utilisation d’une approche guidée par les données vous permet d’agir plus rapidement qu’une simple étude de coûts réalisée manuellement par un manager ou un commercial. Grâce à cette technologie, vous pouvez obtenir une vue d’ensemble et une visualisation de la situation de l’entreprise, identifier les points faibles, apporter les améliorations appropriées et prendre l’avantage sur la concurrence.

Concrètement, la Business intelligence comprend des logiciels, des applications, des plateformes virtuelles, des outils et divers processus. Ces outils permettent d’accéder à l’information pour identifier les meilleures utilisations de cette information et optimiser les revenus de l’entreprise.

Pour que la BI puisse effectuer son analyse, les informations utiles doivent être collectées et présentées sous forme de tableaux, de graphiques, de diagrammes ou d’autres représentations explicites. Il faut que ce soit clair et net. Le tableau de bord est intégré au programme de BI. Il peut être inclus dans un package BI ou proposé comme unité autonome par le fournisseur. Dans les deux cas, il est extrêmement important pour le processus. En effet, il est inutile si les données commerciales d’origine sont indéchiffrables. La BI ne sera pas en mesure de les analyser correctement.

La BI peut également être appelée business analytics, il s’agit de la même approche. Ce terme est apparu dès les années 1960. Néanmoins, il ne fut officialisé qu’en 1989 par Howar Dresner. Ce dernier la définit comme étant la pratique de techniques d’analyse de données pour la prise de décision en entreprise.

Quels sont les outils de Business Intelligence ?

Il existe différents outils technologiques pour mettre en œuvre la BI dans une organisation. Il y a les applications de traitement analytique en ligne (OLAP), les applications d’analyse de données, les applications de reporting, les logiciels en tant que service ou SaaS, la BI open source, la BI mobile ou la BI opérationnelle.

D’autre part, il existe des logiciels d’extraction de données qui combinent des informations provenant de différentes sources pour permettre une meilleure visualisation des informations, ce que l’on appelle dataviz ou datavisualisation. Cela vous permet de créer des tableaux de bord (appelés dashboard dans le jargon technique) et de faire de la visualisation de données et surtout du data storytelling. La visualisation de données est la manière la plus courante d’afficher des données dans des graphiques ou des tableaux. Le data storytelling est une idée innovante de la visualisation de données. Elle est présentée par le biais d’une séquence de vidéos ou d’images. Cette séquence illustre les données numériques dans une version plus attrayante et parfois interactive afin de susciter l’intérêt du public. Ce concept vise à rendre les données plus vivantes pour engager les employés et les collègues qui les consultent. En effet, les professionnels se sentent souvent ennuyés lorsqu’ils sont constamment confrontés à des rangées monotones de chiffres, de tableaux et de graphiques.

Enfin, il y a les outils destinés aux formes avancées d’analyse. Ces outils sont le plus souvent utilisés par les professionnels de l’analyse, les équipes d’analystes de données, les scientifiques des données et les modélisateurs prédictifs. Par exemple, Dataviz vous permet de rendre visuellement lisibles les volumes de données que vous traitez au quotidien. Mais il existe d’autres exemples de formes avancées d’analytique : les outils de visualisation pour l’analyse des Big Data, le data mining, l’analyse prédictive, etc.

Dans le passé, la BI était utilisée uniquement par les analystes. Or, désormais, un grand nombre d’entreprises y ont recours sans analystes, notamment grâce aux outils et logiciels de données qui rendent possible la recherche de tendances et de réponses en quelques clics.

Quelles sont les principales phases d’un projet de business intelligence ?

De la collecte des données à la fin de la BI, vous devez passer par ces 4 étapes :

  • Tout d’abord, la saisie des données. Les données entrées dans le programme peuvent être anciennes, nouvelles ou en cours. Tout est bon pour que la BI puisse avoir toutes sortes d’informations.
  • Deuxièmement, le stockage des données. Elles doivent être concentrées afin d’être disponibles pour les étapes suivantes. Elles seront stockées dans des bases de données spéciales adaptées aux objectifs de la BI (Data Warehouse/Data Mart/Système Hadoop).
  • Troisièmement, la distribution des données. Les données sont prêtes à être distribuées aux utilisateurs. C’est là que divers outils entrent en jeu, comme les applications de reporting, les outils statistiques et les applications de modélisation de tableaux de bord.
  • Quatrièmement, l’utilisation des données. Les données peuvent maintenant être utilisées pour prendre des décisions.

Parmi les professions auxquelles la BI a donné lieu, citons : data miner, data scientist, BI consultant.

Les difficultés rencontrées au cours d’un projet de BI

Comme mentionné précédemment, la Business Intelligence ne peut pas traiter correctement des données désordonnées. Elles doivent être structurées. Dans le cas contraire, les résultats fournis peuvent être faussés si les données fournies sont de mauvaise qualité, inutilisables ou inexactes. Même si la BI ne cesse de se développer et de proposer de nouvelles fonctionnalités, elle demeure cependant inaccessible aux yeux de certaines entités (TPE, PME ou entreprises anciennes) qui ne possèdent pas de données propres et classées.

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