La business intelligence : définition et objectifs

La Business Intelligence (BI), aussi appelée informatique décisionnelle, fait référence à un processus qui repose sur l’analyse de la donnée.
Plus précisément, la BI permet de regrouper les données brutes d’une entreprise ou d’un groupe d’entreprises dans le but de les transformer en informations pertinentes sous forme de rapports, graphiques ou tableaux de bord.
Ces données peuvent provenir aussi bien de logiciels internes que de sources externes à l’entreprise/au groupe. Une fois “transformée” via divers outils ou applications, cette data peut donc être visualisée instantanément par les managers et les dirigeants, ce qui leur permet d’en dégager des analyses stratégiques et de prendre de meilleures décisions pour leur business.

Histoire et évolution de l’informatique décisionnelle ou Business intelligence (BI)

La BI est aujourd’hui un des outils primordiaux pour orienter et diriger une entreprise. Mais connaissez-vous les origines et l’histoire de la business intelligence ? On vous explique tout !

La business intelligence (BI) vise à récupérer la data, afin de l’organiser et de l’analyser dans le but d’obtenir un modèle qui sera nécessaire pour une meilleure prise de décision au sein de l’entreprise. La business intelligence vise à définir des indicateurs pertinents et fiables pour déterminer la stratégie à adopter pour la société ou le groupe. 

On doit la naissance de la BI en 1958 à Hans Peter Luhn, alors analyste chez IBM à l’époque. Il eut l'idée d’utiliser un logiciel informatique pour parvenir à exploiter les données d’une entreprise dans le but d’accélérer la prise de décision. 

Cependant les débuts de la business intelligence furent quelque peu laborieux.
Durant plusieurs années, l'informatique décisionnelle apparaît comme une avancée considérable dans la technologie et le stockage de données mais le concept prend du temps à se mettre en place. 

C’est à partir des années 1970 et 1980 que la business intelligence débute réellement : les premiers infocentres apparaissent. Ces infocentres qui étaient en fin de compte des serveurs, rendaient possible l’enregistrement des données pour que celles-ci soient analysées.  

Depuis sa création, la BI n’a cessé d’évoluer, en particulier à partir des années 2000 avec l’explosion d’internet. En parallèle, les ordinateurs deviennent de plus en plus performants et permettent ainsi le traitement rapide des données, désormais accessibles à un plus large public puisqu’elles peuvent être traitées par des “non spécialistes".

La Business Intelligence est inhérente aux outils ou technologies qui permettent l’analyse de la donnée.
Aujourd’hui, l’une des solutions les plus plébiscitées par les entreprises de toutes tailles (plus seulement les grands groupes) est le logiciel SaaS.
Certains de ces logiciels, comme Qotid se sont spécialisés dans la Business Intelligence et l’automatisation de reportings et cristallisent l’évolution de l’informatique décisionnelle ces dernières années en rendant l’analyse de données pertinentes plus accessible aux différents services d’une entreprise. 

Comment la Bi va-t-elle évoluer par la suite ? Jusqu'où l'utilisation de l’intelligence artificielle au service de la data va-t-elle aller ? L’analyse augmentée (qui se base sur l’IA pour l’analyse de la donnée) semble en tout cas avoir de beaux jours devant elle. 

C’est quoi la BI : Objectif de la Business Intelligence

Comme évoqué précédemment, l’objectif de l’informatique décisionnelle est d’aider les entreprises à la prise de décision en préparant des données (DataPrep) et en les mettant à disposition des managers sous une forme claire et simplifiée (DataViz). 

La business intelligence s’applique à différents domaines tels que :

• Les données des marchés (statistiques, réseaux sociaux, étude de la concurrence etc…)
• Les données marketing : les statistiques liées aux visites d’un site internet, les données des consommateurs etc…
• Les données financières : les facturations et la trésorerie par exemple
• Les ressources humaines : nombre d’absences des salariés, taux de retard, etc…

À l'origine, le traitement des données était très fastidieux pour des personnes ayant peu de compétences en analyse statistique. Désormais, l’accès à ces données ainsi que leur utilisation a été facilité. Il n’est donc plus nécessaire d’être un expert pour y parvenir !
On parle alors de business intelligence “en libre-service” ou “self BI”.
Ce type de BI se différencie de la Business Intelligence “traditionnelle” car elle permet à des utilisateurs non-initiés d'utiliser des rapports plus facilement et plus rapidement. Cela leur offre une certaine autonomie puisqu’ils peuvent analyser eux-mêmes les données mais aussi bien créer leurs propres graphiques et tableaux de bord. 

Qui utilise l’informatique décisionnelle  ?

Comme nous l’avons abordé plus haut, la BI touche un large public. Deux raisons l'expliquent : La première est que la donnée est accessible à tous et la deuxième est que nous nous sommes tous à notre échelle familiarisé avec divers indicateurs de la vie quotidienne tels que la consommation d’énergie, les statistiques sur nos réseaux sociaux, abonnement téléphonique etc… Cela facilite donc la compréhension des tableaux de bord et autres rapports dans le cadre professionnel.   

La business intelligence ne s’adresse plus uniquement aux décideurs mais à l’ensemble des collaborateurs des différents services (Sales, RH, Marketing) d’une entreprise. 

La chaîne décisionnelle, qu’est-ce que c’est ?

La chaîne décisionnelle correspond à l’ensemble des étapes de collecte et de transformation de la donnée. Ce processus peut-être divisé en plusieurs étapes : 

• La phase d’alimentation : La phase d’alimentation ou de collecte de données va concerner l’extraction, la transformation et le chargement des données vers une base de données. Il s’agit du processus “ETL” (Extract, Transform, Load).

• La phase de modélisation : Cette phase de stockage consiste à centraliser les données dans un datawarehouse afin de les rendre disponibles à un usage décisionnel.

•  La phase de restitution : Il s’agit de la mise à disposition des données au travers d’outils de reporting, de tableaux de bord, d’outils de statistiques etc. afin de faciliter les analyses et la prise de décision.

• La phase d’analyse : Dernière étape, l’exploitation des données par les utilisateurs finaux. 

Pourquoi faire de la business intelligence ? : les avantages de la BI

Nous savons maintenant que l’informatique décisionnelle facilite la prise de décision. Mais est-ce son seul avantage ? Pourquoi devriez-vous porter une attention particulière à la business intelligence ? 

• Une large visualisation des données 

La BI donne la possibilité à l’utilisateur d’avoir une vue globale sur l’ensemble des indicateurs clés de l’entreprise : la comptabilité, les stocks et les données clients sont facilement accessibles. 

• Un gain de temps

Les outils de BI mettent en commun plusieurs sources de données, ce qui permet de faciliter l’organisation globale d’une entreprise. En effet, les collaborateurs pourront consacrer davantage de leur temps à l’analyse de données plutôt qu'à la recherche d’informations. Exemple : La réalisation d’un reporting est souvent reconnu comme une tâche longue, fastidieuse et chronophage. Si cette tâche est supprimée, cela donne l’opportunité de pouvoir se consacrer à des tâches plus pertinentes et qui mèneront plus facilement à l’atteinte des objectifs fixés. 

• Un outil qui facilite la communication 

Se comprendre est une nécessité dans une entreprise. C’est un des avantages que peut offrir l’informatique décisionnelle. L'uniformisation du langage et des données permet d’éviter les incompréhensions entre les membres de l’équipe. Ainsi, tous les collaborateurs, quel que soit leur poste ( ressources humaines, commerciales, marketeurs etc…) pourront se comprendre.

Comment fonctionnent les outils BI ?

Les outils de Business Intelligence (BI) sont des logiciels conçus pour transformer des données brutes en informations exploitables et visuellement attrayantes. Connus également sous le nom d'outil de datavisualisation, ces solutions offrent une interface intuitive pour rendre les données accessibles et faciliter l'analyse.

Concrètement, les solutions de BI permettent la construction d'indicateurs de performance clés (KPIs) fiables et pertinents, qui aident les entreprises à suivre et à évaluer leurs performances. Grâce à des fonctionnalités avancées, comme les tableaux de bord interactifs et les rapports personnalisables, les utilisateurs peuvent analyser les tendances, identifier les opportunités et prendre des décisions éclairées.

En résumé:

La Business Intelligence (BI) est un processus qui repose sur l'analyse de données pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Elle permet de regrouper les données brutes d'une entreprise ou d'un groupe d'entreprises pour les transformer en informations pertinentes sous forme de rapports, graphiques ou tableaux de bord.

La BI a été créée en 1958 par Hans Peter Luhn d'IBM et a évolué au fil des ans pour devenir plus accessible aux utilisateurs non-initiés grâce à l'utilisation de logiciels SaaS et à l'analyse augmentée basée sur l'IA. La BI s'applique à différents domaines tels que les données des marchés, les données marketing, les données financières et les ressources humaines. Elle offre une large visualisation des données, un gain de temps et facilite la communication au sein de l'entreprise.

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F.A.Q:

1. Qu'est-ce que la Business Intelligence (BI) ?

La Business Intelligence (BI) est un processus qui repose sur l'analyse de données pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Elle permet de regrouper les données brutes d'une entreprise ou d'un groupe d'entreprises pour les transformer en informations pertinentes sous forme de rapports, graphiques ou tableaux de bord.

2. Qui a créé la BI ?

Hans Peter Luhn, alors analyste chez IBM, a créé la BI en 1958.

3. Comment la BI a-t-elle évolué au fil des ans ?

La BI a évolué au fil des ans pour devenir plus accessible aux utilisateurs non-initiés grâce à l'utilisation de logiciels SaaS et à l'analyse augmentée basée sur l'IA.