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La business Intelligence : c’est quoi et comment ça marche ?

la business intelligence c'est quoi ?

La Business Intelligence (BI), autrement appelée « informatique décisionnelle » en français, est un ensemble d’outils et de méthodes intégré au système d’information permettant de collecter, traiter et restituer des données agrégées et visuelles aux managers ou dirigeants d’entreprises en vue de les accompagner dans la prise de décisions stratégiques et opérationnelles.

« La bonne information à la bonne personne au bon moment. »

Grâce à la transformation de données brutes en informations exploitables, l’aide à la décision (partie intégrante du big data) permet simplement « de faire parler les données ».

Cette technologie permet de fournir une vision globale de l’activité de manière à interpréter l’impact des actions engagées et ainsi répondre aux problématiques en rapport avec l’entreprise.

À qui s’adresse la Business Intelligence ?

Au sein d’une entreprise, toute donnée est porteuse d’un message pouvant ce transformer en information décisionnelles.

Tout d’abord réservée aux décideurs, cette solution permet dorénavant de diffuser des indicateurs clés à tous les collaborateurs susceptibles d’y trouver un bénéfice.

Il est donc logique que les utilisateurs professionnels, décideurs, managers, DRH, commerciaux, marketeurs demandent à bénéficier de la business intelligence pour piloter ou optimiser leurs choix stratégique et opérationnels.

La business intelligence comment ça marche ?

Le cœur de fonctionnement de la BI repose sur son processus : « la chaîne décisionnelle“.

Ce schéma représente le trajet que la donnée va parcourir avant d’être transformé en information décisionnelle. Il est primordial de ne pas négliger l’une de ses phases pour ne pas corrompre son efficacité.

Illustration de la chaîne décisionnelle basé sur la business intelligence.
Schéma de « La chaîne décisionnelle ».

Étape n° 1 : Data discovery ou processus de collecte.

Illustration de la collecte de l'informatique décisionnelle.
Collecte de données dans un grand volumes de données

Chaque entreprise dispose d’une multitude de sources de données internes et externes telle que les logiciels métiers, CRM, Fichiers Excel, réseaux sociaux, ERP (progiciels)…

La Data discovery consiste alors à extraire les données importantes de ses différentes sources via des ETL (Extract, Transform, Load).

Cette extraction a pour but de collecter, trier et centraliser les données en une seule et même base de stockage communément appelée « DataMart » (magasin de données à destination d’un métier particulier ou d’un type d’affaires) ou « Data warehouse » (entrepôt de données) basé généralement sur des technologies SQL ( MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQL server ).

Ses entrepôts de données ont pour fonction de détenir un ensemble de données structurées prêtes à être exploitées et analysées.

La provenance, la qualité et la fraîcheur des données sont trois facteurs à prendre en compte lors du stockage dans le Datawarehouse car c’est l’essence même du système BI.

Etape n° 2 : Data Mining ou Analyse des données

Illustration de l'analyse de l'informatique décisionnelle.
Indicateurs de performance, data science

Cette multitude de données est ensuite analysée, croisée et consolidée dans le but d’en extraire des statistiques propres à vos besoins ou à ceux des utilisateurs.

Ces indicateurs analytiques sont appelés des KPIs (indicateurs clés de performance), ils permettent de juger l’évolution et la santé de votre activité.

Ces indicateurs décisionnels mesurent l’efficacité de vos actions et font ressortir les points forts ou les améliorations possibles néanmoins ils ont besoin d’être établis en amont car ils sont propre à chaque société.

En cas de prise de décision ils vous aideront à prendre les bonnes mesures avec le plus de lucidité possible.

Les KPIs sont la clé du succès d’une bonne analyse de données !

Etape n° 3 : Data visualisation ou rendre les données digestes.

Illustration de l'utilisation de l'informatique décisionnelle.
Le management des analyses, Visual Analytics analyses

La data visualisation commence là où les tableaux Excel échouent, ce processus consiste à communiquer des informations visuelles aux utilisateurs finaux.

“Une image vaut mille nombres.”

Il existe plusieurs types de représentation ( reporting ) :

  • Tableaux de bord en temps réel (dashboard dynamique)
  • Graphiques (camemberts, diagrammes …)
  • Infographies
  • Rapports personnalisés.

Cette restitution simple et esthétique offre une meilleure compréhension et un gain de temps aux utilisateurs dans leur recherche de données.

C’est aussi un très bon outil de communication pour les collaborateurs ou auprès des clients car il fournit des rapports digestes et facilement compréhensibles.

Si vous souhaitez franchir le cap et saisir l’opportunité que représente la B.I, faites confiance à Nexties pour vous accompagner.

 

Written by Thomas Benoit

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