La Business Intelligence (BI) peut sembler être un terme intimidant, mais derrière cette expression se cache une approche pratique et puissante pour aider les entreprises à naviguer dans le monde des données. Dans cet article, nous allons explorer en détail ce qu’est la BI, ses avantages, comment elle fonctionne, et les étapes essentielles qui la composent.
Définition : Qu’est-ce que la Business Intelligence (BI) ?
Le terme Business Intelligence (BI) désigne les technologies, applications et pratiques de collecte, d’intégration, d’analyse et de présentation de l’information. L’objectif de la Business Intelligence est de soutenir une meilleure prise de décision des verticales métiers : commerciale, marketing, finance. En d’autres termes, les outils de Business Intelligence sont des systèmes d’aide à la décision axés sur les données.
Vous avez peut-être déjà entendu parler de « l’informatique décisionnelle » ? Ce terme, un peu moins attrayant, mais plus parlant n’est que la traduction française de la Business Intelligence. Elle souligne en effet l’utilité de la Business Intelligence pour les dirigeants d’entreprise, grâce à une centralisation des données et une vision plus globale de celles-ci.
Pourquoi la Business Intelligence est-elle importante ?
L’objectif de la Business Intelligence est d’offrir aux décisionnaires d’une entreprise des éclaircissements sur des prises de décisions grâce aux données. En comparant les données actuelles avec d’anciennes données, parfois plusieurs années en arrière, les analyses peuvent remarquer des tendances ou des améliorations possibles à mettre en place. En utilisant efficacement les insights délivrés grâce au nettoyage des données, les décideurs peuvent facilement optimiser leur chiffre d’affaire ou même leur recrutement.
Comment ça marche la Business Intelligence ?
Les données d’entreprise sont souvent très nombreuses, complexes et désorganisées : la business intelligence est le résultat d’un processus qui vise à nettoyer cette donnée : on passe d’une donnée “sale” à une donnée “propre” prête à analyser grâce à plusieurs étapes :
Etape 1 : Alimentation à partir des outils utilisés
Pour pouvoir exploiter des données, il faut commencer par les extraire, et avant d’extraire des données, il est essentiel d’identifier les sources d’information. Ces sources peuvent inclure des bases de données internes, des fichiers plats, ERP, CRM, etc. L’objectif est de capturer des données pertinentes pour répondre aux besoins spécifiques de la BI ! C’est de cette manière qu’on vient alimenter les entrepôts de données avec des données dites “sales” qui vont être nettoyées pendant les prochaines étapes du processus.
Il faut aussi rappeler qu’il existe plusieurs types d’extraction de la donnée :
Les méthodes couramment utilisées incluent l’extraction complète (lorsque toutes les données sont extraites à chaque fois), l’extraction incrémentielle (seules les données modifiées depuis la dernière extraction sont récupérées), et l’extraction basée sur des événements (lorsque des données sont extraites en fonction de certains déclencheurs ou événements).
Etape 2 : Entrepôt de données
On vient stocker toutes ces données dans l’entrepôt de données (ou en anglais DTW : Data Warehouse) avec des outils de type ETL (Extract-Transform-Load). En effet, une fois les données extraites, elles peuvent être « sales » ou sous une forme non adaptée à l’analyse.
Les outils ETL offrent des fonctionnalités pour traiter les erreurs, supprimer les doublons, convertir les formats, et appliquer d’autres opérations nécessaires pour préparer les données en vue de l’analyse.
Par ailleurs, ils servent aussi à automatiser ce processus, garantissant une mise à jour régulière des entrepôts de données avec les informations les plus récentes.
Etape 3 et 4 : Transformation & Restitution
La Business Intelligence se concentre sur l’évaluation de divers indicateurs ou mesures, couramment désignés comme « faits », qui sont présentés selon des axes d’analyse appelés « dimensions ».
Par exemple, on peut vouloir mesurer :
- Trois faits : la rentabilité, le taux de conversion des ventes et les coûts d’exploitation associés aux produits.
- Selon une première dimension, à savoir la temporalité : par décennie, par semestre, par semaine ou par heure
- Et selon une deuxième dimension, la structure des produits : catégorie de produits, caractéristiques spécifiques des produits, référence du produit.
On obtient ainsi un tableau à deux entrées :
- En lignes, la classification des produits à trois niveaux (catégorie, caractéristiques spécifiques, référence)
- Et en colonnes, les années décomposées en semestres, puis en semaines
- Chaque cellule, résultant de l’intersection des lignes et des colonnes, présente les valeurs de la rentabilité, du taux de conversion des ventes et des coûts d’exploitation.
Ainsi vous obtenez un tableau automatisable de ces données, qui vous donnera une idée visuelle de vos unités de mesures selon les dimensions choisies.
Etape 5 : Reporting
L’étape du reporting est le point culminant du processus de Business Intelligence (BI), où les données préparées sont transformées en informations visuelles et compréhensibles. C’est à ce stade que les utilisateurs finaux, tels que les décideurs et les analystes, peuvent explorer les résultats de manière interactive et prendre des décisions éclairées.
Ces données sont rapportées sous forme de rapports, des documents structurés qui présentent visuellement les informations extraites et traitées. Ils peuvent prendre différentes formes, telles que des tableaux, des graphiques, des diagrammes, des cartes, et même des visualisations interactives. Les outils de reporting permettent de créer ces rapports de manière conviviale, avec des fonctionnalités glisser-déposer pour simplifier le processus.
Les tableaux de bord vont au-delà des rapports statiques en offrant une visualisation dynamique des données. Les utilisateurs peuvent interagir avec les tableaux de bord, filtrer les données, explorer des détails spécifiques, et obtenir des informations en temps réel. Cela permet une analyse approfondie et une compréhension en profondeur des performances.
Certains outils de Business Intelligence offrent également des capacités d’analyse ad hoc, permettant aux utilisateurs de créer leurs propres rapports personnalisés sans dépendre d’une équipe spécialisée. Cela donne aux utilisateurs finaux une plus grande autonomie pour explorer les données et obtenir des réponses à des questions spécifiques.
Les outils de reporting sont souvent intégrés à d’autres applications et systèmes de BI pour une expérience utilisateur transparente. L’intégration avec des outils de gestion de projet, des applications mobiles, ou des solutions de collaboration renforce l’utilité des rapports dans le contexte opérationnel quotidien.
Pour conclure, l’étape du reporting dans le processus de Business Intelligence est le moment où les données deviennent réellement utiles. Elle permet aux utilisateurs de transformer des informations complexes en insights significatifs, soutenant ainsi la prise de décision éclairée au sein de l’entreprise.
Les points forts de la BI : visualisation, automatisation et collaboration
Il faut souligner que ces rendus visuels sont à la fois un gain de temps considérable et une source de motivation pour les décideurs et les équipes : en effet, les rapports et les tableaux permettent une vision plus globale des objectifs et surtout des comparaisons avec les résultats des années précédentes. Pour peu que ceux-ci aient été moins bons, c’est une manière de viser plus haut, et à l’inverse, c’est une source de gratification pour les équipes et une motivation à aller chercher d’encore meilleurs résultats.
Par ailleurs, certains outils de BI permettent aux utilisateurs de planifier la génération automatique de rapports à des intervalles réguliers. Ces rapports planifiés peuvent être distribués automatiquement aux parties prenantes par e-mail, les maintenant informées de manière proactive des tendances, des métriques clés et des anomalies.
Le partage collaboratif des rapports favorise l’engagement de l’équipe. Les utilisateurs peuvent commenter, annoter, et partager des insights directement dans les rapports, favorisant ainsi la collaboration et la communication au sein de l’organisation.
Quel outil de Business Intelligence utiliser ?
L’outil leader du marché est Power BI signé Microsoft, souligné par le rapport Gartner de 2023. Chaque outil de BI utilise des langages différents pour effectuer ses calculs, par exemple PowerBI utilise le langage DAX tandis que le langage général et générique des outils BI est le langage SQL (Structured Query Language) qui permet de faire des requêtes sur des bases de données et notamment de connecter directement l’outil aux données de l’entreprise pour rafraîchir automatiquement les tableaux de bord.
Power BI Microsoft offre des fonctionnalités avancées de visualisation et d’analyse de données, ce qui permet aux utilisateurs de créer des rapports et des tableaux de bord interactifs et informatifs. De plus, Power BI est conçu pour le libre-service, ce qui signifie qu’il peut être utilisé par un large éventail d’utilisateurs, des débutants aux experts, contrairement à certains autres outils qui sont plus adaptés aux analystes professionnels. En outre, Power BI est intégré à d’autres solutions Microsoft, ce qui facilite son adoption et son utilisation pour les utilisateurs familiers avec l’écosystème Microsoft 365. Enfin, Power BI offre des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance des données, ce qui en fait une solution complète pour les besoins de business intelligence.
La Business Intelligence : vers une prise de décision stratégique
En résumé, la Business Intelligence transcende les professionnels de la data. Accessible à tous, elle propulse les fonctions support (marketing, commerce, finance, etc..) vers une prise de décision stratégique. Les rapports visuels, l’automatisation, et la collaboration deviennent des leviers essentiels, transformant des données complexes en catalyseurs de succès et de motivation. Ainsi, la BI s’affirme comme un guide incontournable pour l’atteinte des objectifs au quotidien, au cœur de chaque secteur d’activité.
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