La Business Intelligence ou BI est la version anglaise de « Informatique Décisionnelle ». Deux mots qui peuvent signifier beaucoup dans le monde de l’informatique … De quoi s’agit-il réellement et quel est son intérêt ?
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Sommaire
Définition et explication
Par définition, l’informatique décisionnelle ou Business Intelligence regroupe toutes les technologies qui permettent à une entreprise d’analyser les données pour mieux assurer les prises de décision. Récolter et analyser des données demandent en effet l’utilisation d’un maximum d’outils et de technologies modernes : c’est là qu’intervient l’informatique décisionnelle. Par outils et technologies, on entend infrastructures, applications, processus ou méthodologies. Par ailleurs, les données proviennent du système interne de la société et de sources externes.
En gros, c’est tout ce dont l’entreprise a besoin pour analyser les informations et garantir la prise de meilleures décisions. Ainsi, l’entreprise ne prend pas des décisions n’importe comment, elle les prend tout en étant avisée. D’ailleurs, à l’issue de l’analyse, elle se voit livrée différents supports comme des rapports ou des tableaux de bord détaillés. A partir de ceux-ci, les dirigeants ou les décideurs de l’entreprise peuvent proposer des requêtes ou procéder à l’application immédiate des données recueillies.
Les outils de BI open source ont aussi gagné du terrain, ils comprennent notamment des logiciels de Data Visualisation qui servent à créer des graphiques et des infographies. Ces outils peuvent être achetés indépendamment ou simultanément sur le site d’un seul et unique vendeur. La BI peut aussi utiliser d’autres techniques pour analyser les données comme :
- Le forage de texte
- Les statistiques
- Le data mining, etc.
Quels sont les objectifs de l’informatique décisionnelle ?
Le but de la Business Intelligence est de rendre la prise de décision plus rapide et l’améliorer par la même occasion. On lui cite d’autres objectifs importants dont :
- Renforcement de l’efficacité des campagnes marketing et financières
- Obtenir la meilleure façon de procéder en interne
- Multiplier les recettes
- Devancer la concurrence grâce à une veille concurrentielle réussie
- Identification des problèmes et des solutions
- Identification des tendances des marchés
- Détecter les nouvelles opportunités
- Transformations des données brutes en données commerciales, etc.
Il est à préciser que les informations recueillies peuvent comprendre des données passées et des données nouvelles. Auparavant, les logiciels d’analyse de données n’ont servi qu’aux analystes de données. Aujourd’hui, c’est différent ! Les logiciels de BI n’échappent pas aux cadres des entreprises, les développeurs spécialisés en BI, les analystes de business, les responsables des gestions de données. Cela est devenu possible grâce au développement des outils d’exploration appartenant à la BI. De nos jours, les entreprises comptent sur les logiciels d’informatique décisionnelle pour obtenir des informations importantes à volume important. Sachez qu’il existe actuellement plusieurs entreprises spécialisées dans la restitution dynamique, intuitive et interactive de vos données.
L’intérêt de la Business Intelligence
Pourquoi votre entreprise a besoin de la Business Intelligence ? Tout simplement parce qu’il permet d’atteindre tous les objectifs cités plus haut. Ces derniers sont tous utiles à l’entreprise et un projet de Business Intelligence bien réalisé promet de meilleurs résultats par rapport à des techniques classiques. Ainsi, grâce à la BI, l’entreprise peut :
- Améliorer nettement sa productivité
- Gagner davantage de visibilité
- Avoir une meilleure organisation
- Recourir aux meilleures tactiques et stratégies
- Analyser les données de façon rapide et simple, etc.
La Chaîne décisionnelle
Concrètement, le traitement de l’information passe par une chaîne appelée chaîne décisionnelle. Cette chaîne a pour rôle de changer les données recueillies en informations que l’on peut tout de suite utiliser. Grâce à elle et tous les éléments qu’elle utilise, on meut distinguer 4 étapes dont :
- La collecte des données qui seront traitées et envoyées en base de données. Cela passe par le processus connu généralement en tant que ETL ou Extract – Transform – Load. Ce processus permet d’utiliser les données et les adapter aux décisions des dirigeants de l’entreprise.
- Le stockage des données : c’est la seconde étape appelée aussi modélisation des données. Les données sont centralisées et traitées pour être utilisées pendant la prise de décision. Le stockage est réalisé soit dans un Data Warehouse ou bien un Data Mart.
- La restitution des informations préalablement traitées.
- L’exploitation des données qui peuvent passer par des analyses multidimensionnelles.
Les limites au business intelligence
Comme toute autre chose, la Business Intelligence a aussi des limites mais ces dernières ne sont pas très importantes. D’ailleurs, les plus rusés savent bien comment les contourner. En effet, la Bl peut être bloquée par la résistance culturelle des collaborateurs de l’entreprise. Les données doivent être de qualité et pertinentes mais pour cela, il faut se baser sur les données standard. Il peut arriver que la BI n’ait aucun impact sur les efforts fournis : aucune conséquence sur le revenu de la société alors qu’il s’agit d’un de ses plus grands rêves. Si les employés et tous les dirigeants de l’entreprise ne sont pas bien informés sur les méthodes et outils du BI, les effets seront moindres. Donc, pour qu’un projet de BI fonctionne, il faut que chacun maîtrise et s’approprie les outils mis en place.
Différences entre Big Data et Data Science
- Le Big Data fait partie intégrante de la Business Intelligence et participe à la récolte de données massives.
- Le Big Data permet de dégager des Insights.
La Data Science permet de transformer les données brutes en informations fiables et bien recoupées. Ces informations sont ensuite utilisées pour aiguiller les décisions des dirigeants de l’entreprise. Ainsi, la Data Science contribue aussi dans la Business Intelligence d’une entreprise. Elle utilise des méthodes scientifiques, des algorithmes, les statistiques et les mathématiques. Celles-ci sont toutes fiables et facilite la mise en place de l’informatique décisionnelle.
