Définition de la Business Intelligence (BI)
Il est important de noter qu'il s'agit là d'une définition très moderne de la BI, un terme qui a connu une histoire très mouvementée. La Business Intelligence traditionnelle est née dans les années 1960 sous la forme d'un système qui partageait des informations entre organisations. Elle s'est développée au cours des années 1980, dans le sillage des modèles informatiques pour la prise de décisions et la transformation de données en informations exploitables, avant de devenir un service à part entière dispensé par des équipes BI avec des solutions s'appuyant sur l'IT. Les solutions BI modernes donnent la priorité à la flexibilité de l'analyse en libre-service, aux données sur des plates-formes fiables dans un cadre de gouvernance et à la rapidité d'accès aux informations, tout en donnant davantage de moyens aux utilisateurs métier. Cet article sert d'introduction à la BI. Autres ressources :
- 6 mythes sur la transition vers la BI moderne
- Les 10 tendances de la BI cette année
- Ouvrages de référence sur la BI
- Liste d'exemples concrets de BI à l'œuvre
- L'intérêt d'avoir une plate-forme BI et comment bien la choisir
- Comment développer une stratégie BI efficace
- Tout ce que vous devez savoir sur les tableaux de bord de BI
Exemples de Business Intelligence (BI)
La fonctionnalité Explique-moi les données de Tableau permet d'identifier rapidement les causes possibles des valeurs atypiques et des tendances dans vos données.
Bien loin d'être spécifique, le terme « Business Intelligence » désigne tout à la fois les processus et les méthodes utilisés pour collecter, stocker et analyser les données produites par les opérations ou les activités dans le but d'optimiser les performances. Tout cela se combine pour fournir une visibilité totale sur l'activité d'une entreprise, ce qui facilite et améliore la prise de décision et l'action. Ces dernières années, la BI a évolué et inclut désormais davantage de processus et d'activités aidant à améliorer les performances, notamment :
- Data mining : utilisation de bases de données, de statistiques et de machine learning pour déceler les tendances dans les ensembles de données volumineux.
- Reporting : partage d'analyses de données avec différents intervenants, pour leur permettre de tirer leurs propres conclusions et de prendre des décisions éclairées.
- Indicateurs de performance et benchmarking : comparaison des données sur les performances actuelles aux données historiques pour analyser le rendement par rapport aux objectifs, généralement à l'aide de tableaux de bord personnalisés.
- Analytique descriptive : utilisation d'analyses de données préliminaires pour en savoir plus sur les évènements qui se sont produits.
- Requêtes : action de poser des questions spécifiques au sujet des données. La BI utilise les ensembles de données pour déterminer les réponses.
- Analyse statistique : utilisation des résultats de l'analytique descriptive pour explorer les données de manière approfondie à l'aide de statistiques, par exemple pour déterminer comment et pourquoi une tendance est apparue.
- Visualisation des données : transformation de l'analyse des données en représentations visuelles comme les graphiques ou les histogrammes, pour comprendre les données plus facilement.
- Analyse visuelle : exploration des données par le biais d'une mise en récit visuelle, afin de communiquer des découvertes à la volée et de rester concentré sur l'analyse.
- Préparation des données : compilation de plusieurs sources de données, pour identifier les dimensions et les mesures, et les préparer en vue de l'analyse.
En quoi la Business Intelligence (BI) est-elle importante ?
Une BI efficace aide les entreprises à trouver des réponses à leurs questions sur leurs données.
Elle leur permet de prendre des décisions plus éclairées en présentant des données actuelles et historiques dans leur contexte métier. Les analystes peuvent tirer parti de la BI pour réaliser des benchmarks sur les performances et la concurrence, dans le but d'optimiser les opérations dans l'entreprise. Ils peuvent également détecter plus facilement les tendances du marché pour augmenter les ventes ou le chiffre d'affaires. Utilisées efficacement, les données vous aideront à optimiser aussi bien votre mise en conformité que votre recrutement. Voici quelques exemples de la manière dont la BI permet aux entreprises de prendre des décisions plus efficaces en se basant sur leurs données :
- Trouver des manières d'accroître les bénéfices
- Analyser le comportement des clients
- Comparer ses données à celles de la concurrence
- Suivre les performances
- Optimiser ses opérations
- Prédire la réussite des initiatives
- Identifier les tendances du marché
- Identifier des problématiques
Comment fonctionne la Business Intelligence (BI) ?
Les entreprises ont des objectifs et des questions auxquelles elles souhaitent trouver des réponses. Pour ce faire, elles rassemblent les données nécessaires, les analysent et déterminent les mesures à prendre pour atteindre leurs objectifs.
Sur le plan technique, des données brutes sont collectées sur l'activité de l'entreprise. Elles sont traitées, puis stockées dans des entrepôts. Les utilisateurs peuvent ensuite y accéder pour les analyser et répondre aux problématiques des métiers.
Comment la Business Intelligence (BI), l'analytique des données et l'analytique métier se complètent
La BI englobe l'analytique des données et l'analytique métier, mais ces deux disciplines ne représentent qu'une partie du processus entier. La BI aide les utilisateurs à tirer des conclusions de leurs analyses. Les data scientists se plongent dans les aspects spécifiques des données, et utilisent des techniques statistiques et d'analytique prédictive pour découvrir les tendances existantes et prédire les tendances à venir. L'analytique des données cherche à savoir pourquoi un évènement s'est produit, et ce qui va se produire ensuite. La Business Intelligence utilise ces modèles et algorithmes et transforme les résultats en langage exploitable pour la prise de décisions. Selon le glossaire IT de Gartner (en anglais), « l'analytique métier comprend le data mining, l'analytique prédictive, l'analytique appliquée et les statistiques ». Les entreprises emploient l'analytique métier dans le cadre de leur stratégie BI globale. La BI est conçue pour répondre à des requêtes spécifiques et produire une analyse d'ensemble pour la prise de décisions ou la planification. Néanmoins, les entreprises peuvent utiliser les processus d'analytique pour poser de nouvelles questions et procéder par itération. L'analytique métier ne doit pas être un processus linéaire, car la réponse à une question mène souvent à de nouvelles questions, et ainsi de suite. Il s'agit plutôt d'une série d'étapes : accès aux données, découverte, exploration et partage des informations. C'est ce qu'on appelle le cycle analytique, un terme récent qui désigne la façon dont les utilisateurs métier s'appuient sur l'analytique pour réagir à des questions et à des attentes qui évoluent sans cesse.
Différence entre la Business Intelligence (BI) traditionnelle et la Business Intelligence (BI) moderne
La BI moderne donne la priorité à l'analytique en libre-service et aux découvertes accélérées.
Auparavant, les outils de Business Intelligence étaient basés sur un modèle traditionnel. Dans l'ancienne approche descendante, la BI était pilotée par l'IT, et la majorité (sinon la totalité) des questions trouvaient leurs réponses grâce à des rapports statiques. Autrement dit, si un rapport soulevait une nouvelle question, celle-ci était alors placée à la fin de la file d'attente, et il fallait relancer le processus. Le résultat ? Des cycles de reporting lents et frustrants, qui empêchaient les utilisateurs d'utiliser les données pour prendre les décisions. La BI traditionnelle est toujours utilisée pour le reporting classique et pour trouver des réponses à des questions statiques. La BI moderne amène cependant un aspect interactif et accessible. Bien que les services IT jouent encore un rôle important pour gérer l'accès aux données, les utilisateurs des différents services peuvent désormais personnaliser des tableaux de bord et créer des rapports sans devoir en faire la demande à l'avance. Avec des outils BI logiciels adaptés, les utilisateurs peuvent désormais visualiser les données et trouver des réponses à leurs propres questions.
Comment les plus grands secteurs tirent parti de la Business Intelligence (BI)
Tableau de bord d'indicateurs économiques : facteurs de croissance à long terme aux États-Unis.
Bon nombre de secteurs d'activité ont pris une longueur d'avance en adoptant la BI, comme ceux de la santé, des technologies de l'information ou de l'enseignement. Toutes les entreprises peuvent transformer leurs opérations en exploitant leurs données. Leader du secteur des services financiers, la société Charles Schwab a utilisé la BI pour obtenir une vue complète de toutes ses succursales américaines, afin de mieux comprendre ses indicateurs de performance et d'identifier les opportunités. Grâce à une plate-forme BI centralisée, elle a pu compiler toutes les données dans une seule vue. Les directeurs des succursales peuvent désormais identifier les clients susceptibles de modifier leurs investissements. La direction peut quant à elle comparer le niveau de performance de chaque région par rapport à la moyenne et voir d'un simple clic les succursales les plus performantes. Cela permet de mieux optimiser toute l'activité et d'améliorer le service client.
Outils et plates-formes de Business Intelligence (BI)
Bon nombre d'outils de Business Intelligence et de plateformes BI en libre-service rationalisent le processus d'analyse. Ainsi, les utilisateurs peuvent plus facilement voir et comprendre leurs données, sans disposer du savoir-faire technique pour explorer les données. De nombreuses plates-formes BI proposent le reporting ad hoc, la visualisation de données et la création de tableaux de bord personnalisés par tous leurs utilisateurs. Nous avons compilé nos recommandations en matière d'évaluation des plates-formes BI modernes pour vous aider à faire le bon choix pour votre entreprise. C'est la visualisation de données qui incarne le plus souvent la BI.
Avantages de l'analytique visuelle et de la visualisation de données
L'analytique visuelle vous permet de rester concentré sur l'analyse.
C'est la visualisation de données qui incarne le plus souvent la BI. La nature a doté les êtres humains de capacités visuelles qui les rendent particulièrement aptes à détecter des différences ou les similitudes dans les couleurs. La visualisation de données est la manière la plus accessible et la plus directe de présenter des informations. En compilant des visualisations dans des tableaux de bord, il est souvent possible de raconter une histoire ou de mettre en évidence des tendances ou des modèles plus rapidement qu'en analysant manuellement des données brutes. Cette accessibilité favorise également la discussion autour des données, ce qui étend encore les bénéfices de la BI.
Utilisation de la Business Intelligence (BI) en libre-service pour votre entreprise
Aujourd'hui, de plus en plus d'entreprises adoptent un modèle BI moderne et profitent du libre-service. L'IT gère les données (sécurité, justesse et accès), ce qui permet aux utilisateurs d'interagir directement avec leurs données. Grâce aux plates-formes analytiques modernes comme Tableau, les entreprises peuvent aborder chaque étape du cycle analytique : la préparation des données dans Tableau Prep, l'analyse et la découverte dans Tableau Desktop, le partage et la gouvernance dans Tableau Server ou Tableau Online. L'IT peut alors gérer l'accès aux données, tout en offrant aux utilisateurs l'opportunité d'explorer les données visuellement et de partager leurs insights.
Le futur rôle de la Business Intelligence (BI)
La BI évolue en permanence en fonction des besoins métier et de la technologie, et chaque année nous identifions les nouvelles tendances pour aider les utilisateurs à rester au fait des dernières innovations. Vous devez prendre conscience que l'intelligence artificielle et le machine learning vont continuer à se développer, et que les entreprises peuvent intégrer les insights de l'IA dans une stratégie BI à plus grande échelle. Le partage de données et la collaboration vont continuer à se développer à mesure que les entreprises chercheront à s'appuyer davantage sur les données. La visualisation de données jouera un rôle encore plus essentiel pour la collaboration entre équipes et services. Cet article n'est qu'une simple introduction de la BI. Parmi les nombreux avantages qu'elle offre, la BI facilite le suivi des ventes quasiment en temps réel, et permet aux utilisateurs de découvrir des insights dans le comportement des clients ou d'effectuer des prévisions pour le chiffre d'affaires. Bon nombre de secteurs différents, comme la vente au détail, les assurances ou le secteur pétrolier ont adopté la BI, et d'autres secteurs leur emboîtent le pas chaque année. Les plates-formes BI s'adaptent aux nouvelles technologies et aux innovations sur lesquelles s'appuient les utilisateurs. Restez au fait des évolutions de la BI en lisant nos 10 grandes tendances de la BI.