Lorsqu’une entreprise connaît forte croissance, il est important de prendre les bons choix pour que les activités ne cessent de grandir. Pour choisir les bonnes orientations et atteindre leurs objectifs, il est important de faire de la veille et d’analyser un maximum de données disponibles. C’est là que la Business Intelligence intervient (BI) pour structurer et analyser les données de l’entreprise, et prendre les meilleures décisions. Mais concrètement, comment cela fonctionne ? On vous explique tout sur le Business Intelligence en entreprise.

La Business Intelligence (BI) : Définition

La BI est un ensemble d’outils logiciels créés pour exploiter les données de l’entreprise afin que l’analyse puisse fournir une image claire des choix à faire. Il s’agit d’une idée fortement liée à la stratégie de marketing axée sur les données, qui est en fin de compte l’un des éléments de la stratégie de BI.

La BI a une variété d’objectifs, qui tournent tous autour de l’expansion de l’entreprise. Une stratégie axée sur les données permet d’agir plus rapidement qu’une simple étude mathématique réalisée manuellement par un gestionnaire ou un représentant commercial. Grâce à cette technologie, vous pouvez obtenir une large perspective et une représentation visuelle de l’état de l’entreprise, identifier ses lacunes, procéder aux modifications nécessaires et surpasser vos concurrents.

Les logiciels, les applications, les plates-formes virtuelles, les outils et les diverses procédures font tous partie de l’intelligence économique. Ces outils permettent d’accéder aux informations et de déterminer comment les utiliser au mieux pour augmenter les revenus de l’entreprise.

La BI doit rassembler les données pertinentes et les fournir sous forme de tableaux, de graphiques, de diagrammes ou de toute autre représentation explicite afin d’avancer dans son analyse. Il suffit de faire en sorte que les données soient claires et sans ambiguïté. L’application de BI intègre le tableau de bord. Il peut être fourni avec une formule BI ou être vendu séparément par le fournisseur. Dans les deux cas, il est crucial pour la procédure car si les données commerciales d’origine ne peuvent être lues, elles sont inutiles. Il ne sera alors plus possible pour la BI de les évaluer correctement.

L’analyse d’entreprise et la BI font toutes deux référence à la même méthodologie. Elle a été utilisée pour la première fois dans les années 1960. Mais Howar Dresner ne l’a officialisée qu’en 1989. Il la décrit comme l’utilisation de techniques d’analyse de données pour la prise de décision commerciale.

Les technologies de Business Intelligence

Pour déployer une BI dans une entité, de nombreux outils technologiques sont disponibles. Le traitement analytique en ligne (OLAP), l’analyse de données, le reporting, le logiciel en tant que service (SaaS), la business intelligence (BI) open source, la BI mobile et la BI opérationnelle en sont quelques exemples.

D’autre part, les logiciels d’extraction de données peuvent être utilisés pour combiner des informations provenant de plusieurs sources, améliorant ainsi la visualisation des informations et permettant la dataviz ou la datavisualisation. Cela permet la visualisation des données et, en particulier, le data storytelling, ainsi que la création et la construction de tableaux de bord (appelés tableaux de bord dans le jargon). La méthode de visualisation de données la plus typique consiste à montrer les données sous forme de graphiques ou de tableaux. Un concept original de la visualisation des données est le data storytelling. Une série d’images ou de vidéos est utilisée pour les présenter. Pour susciter l’intérêt du public, cette série présente les données numériques dans un format plus attrayant et parfois interactif. L’idée est de rendre les données plus attrayantes afin qu’elles inspirent les travailleurs et les collaborateurs qui les consultent. En effet, le fait de travailler en permanence avec des séries répétitives de statistiques, de tableaux et de graphiques peut provoquer un sentiment d’ennui chez les experts.

Il y a ensuite les instruments destinés à des types d’analyse plus pointues. Ces technologies sont dans la plupart des cas analysées par des spécialistes de l’analyse, des équipes d’analystes de données, des scientifiques des données, des modélisateurs prédictifs. Par exemple, l’utilisation de dataviz vous permettra de rendre visuellement compréhensibles les grandes quantités de données que vous traitez chaque jour. Cependant, il existe également des types d’analyse plus complexes, tels que l’exploration de données, l’analyse prédictive et les outils de visualisation des big data.

Auparavant, la BI était uniquement utilisée par les analystes. Cependant, grâce aux outils et logiciels de données qui permettent de trouver des tendances et des réponses en quelques clics seulement, de nombreuses entreprises l’emploient désormais sans analystes.

Comment mettre en pratique un plan de business intelligence ?

La mise en place d’un plan de BI nécessite la réalisation de 4 phases au préalable :

  1. Le regroupement des données : le programme peut recevoir des données anciennes, récentes ou en cours de traitement. Tout est en place pour que la BI ait accès à toutes les informations ;
  2. Le deuxième est le stockage des données : pour qu’elles soient disponibles pour les procédures suivantes, elles doivent être concentrées. Elles sont stockées dans des bases de données spécialisées (entrepôt de données, data mart, ou système hadoop) conçues pour les applications de BI ;
  3. La distribution des données : elles sont préparées pour être mises à la disposition des utilisateurs. C’est à ce moment que diverses technologies, comme les apps de reporting, les outils statistiques et les logiciels de modélisation de tableaux de bord, entrent en jeu ;
  4. L’utilisation des données : la prise de décision peut désormais être influencée par les données.

Avec l’ensemble de ces phases, la mise en place d’un plan de BI demande des ressources humaines à travers différents métiers comme le data scientist, le data miner ou encore le consultant BI.

Les freins aux projets de BI

Comme indiqué précédemment, la BI ne peut pas traiter efficacement des données non organisées. Sinon, si les données sont de mauvaise qualité, inutiles ou erronées, les résultats peuvent être faussés. Même si la BI se développe et offre de meilleures capacités, certaines structures (TPE, PME, ou organisations anciennes) qui ne disposent pas de leurs propres données classifiées sont toujours confrontées à des difficultés d’accès.