Qu’est-ce que la Business Intelligence ?

La Business Intelligence, plus communément appelée BI désigne l’informatique décisionnelle.

Celle-ci permet de prendre des décisions plus avisées via un ensemble de méthodes, de moyens et d’outils informatiques utilisés pour piloter une entreprise et aider à la prise de décision à travers:

• Des tableaux de bord,
• Des rapports analytiques et prospectifs,
• Des rapports prescriptive,
• et meme des rapports prédictives.

Les entreprises ont pris conscience de l’importance des données dans leur stratégie. L’analytique est aujourd’hui au cœur des enjeux des PME qui ont besoin d’étudier des données synthétiques et d’adapter les indicateurs à leurs besoins du moment.

LA BI repose à la fois sur la collecte, la modélisation et la restitution des données déstructurées et hétérogènes que génère une entreprise :

• archives papier,
• bases de données,
• feuilles de calcul excel,
• données clients collectées via un service en ligne ou un simple google Forms,
• etc.

Le tout est traité par des outils d’extraction, de transfert et de consolidation (en anglais Extract Transform Load, ETL) mis en place pour normaliser ces sources et établir une cohérence entre elles.

Un très bon exemple d’ETL et je vous le recommande car open source est TALEND (outils sur lequel nous avons fait notre première formation a UIE).

Objectifs de la BI

les programmes BI offrent diverses avantages pour faciliter la gestion d’une organisation :

• Accélérer et améliorer de la prise de décisions ;
• optimiser des processus métier internes ;
• augmenter l’efficacité opérationnelle ;
• générer de nouvelles recettes ;
• gain d’avantages concurrentiels…

Ces programmes contribuent également à identifier les tendances des marchés et les problèmes métier qu’il est nécessaire de résoudre.

Les données BI peuvent inclure des informations historiques, ainsi que de nouvelles données collectées auprès de systèmes source au fur et à mesure qu’elles sont générées. L’analyse BI peut ainsi soutenir des processus décisionnels tant stratégiques que tactiques.

Au départ, les outils BI étaient essentiellement utilisés par les professionnels de l’informatique, notamment les analystes des données. Ils procédaient aux analyses et généraient des rapports contenant des résultats de requêtes destinés aux utilisateurs métier.

Aujourd’hui, les cadres et les opérationnels utilisent de plus en plus les logiciels BI, grâce au développement d’outils d’exploration de données et de BI en libre-service.

La Business Intelligence et la gestion des données

La Business Intelligence fournit aux décideurs des outils d’analyse et des indicateurs sur lesquels ils peuvent s’appuyer pour prendre les orientations stratégiques sans avoir à gérer tous ces aspects techniques.

Les données sont stockées et traitées dans des entrepôts de données que l’on appelle aussi data Warehouse. Il existe également des bases plus spécifiques, les magasins de données ou datamart, qui ciblent des activités précises de l’entreprise : marketing, planification budgétaire, logistique, ressources humaines, relation commerciale, gestions des étudiants ????…

Il existe bien évidemment plusieurs cas d’utilisations de la Business intelligence notamment :

• L’analytics,
• L’analyse statistique,
• L’analyse Big Data,
• Le Reporting,
• Le previsionning …

L’analytique, plus utiliser dans le domaine du WebMarketing.

L’analytique consiste à appliquer à un contenu numérique des méthodes d’informatique décisionnelle, ou BI (Business Intelligence), ainsi que d’analytique métier, ou BA (Business Analytics). Les entreprises recourent à un logiciel d’analytique pour bénéficier d’une visibilité sur la quantité, la nature et le mode d’utilisation d’un contenu créé.

Une entreprise produit deux types de contenus : structurés et non structurés. Un contenu structuré est stocké dans une base de données. Un contenu non structuré peut se trouver n’importe où dans l’entreprise. Il peut s’agir de texte, comme dans le cas des mails, de documents de bureautique et de documents Web, ou encore d’éléments non textuels tels que des vidéos, des images ou des messages vocaux.

Pour identifier des schémas et des tendances à l’échelle des contenus non structurés d’une entreprise, le logiciel analytique fait appel à des requêtes en langage naturel, à l’analyse de tendances, à l’exploration contextuelle mais aussi à l’analyse prédictive.

L’objectif de l’analyse consiste à obtenir de nouveaux éclaircissements pour améliorer la prise de décision. Par exemple, un schéma dans un contenu non structuré peut expliquer une tendance dans des données structurées, et inversement.

L’analytique aide également les entreprises à mieux gérer les chaînes GCVI (gestion du cycle de vie des informations) par la mise en place d’éléments de mesure des coûts et de la consommation.

Grâce à ces indicateurs, les entreprises peuvent identifier les contenus numériques les plus avantageux, et ajuster en conséquence leurs investissements en matière de stockage et d’analytique futur.

Le reporting, l’application la plus répandue

Au bout de la chaîne, l’utilisateur a recours à des outils de reporting qui lui permettent de sélectionner les données selon divers critères (période, type de clientèle ou de production…), de les trier en appliquant des filtres et d’élaborer des tableaux de bord à base de graphiques.

Et dans la vie réel comment la Business Intelligence opère?

Avant leur utilisation dans les applications BI, les données brutes issues de différents systèmes source doivent être intégrées, consolidées et nettoyées. A cette fin, des outils d’intégration et de qualité des données garantissent que les analyses porteront sur des informations précises et homogènes.

En plus des responsables BI, les équipes d’informatique décisionnelle combinent généralement architectes et développeurs BI, analystes et professionnels de l’administration des données.

Les utilisateurs métier sont souvent présents eux aussi : ils représentent l’activité et s’assurent que le processus de développement BI répond bien à leurs besoins.

Les entreprises peuvent ainsi accélérer la mise en place de fonctions BI et optimiser ou modifier les plans de développement, à mesure que les besoins métier changent ou que de nouvelles exigences apparaissent et prennent le pas sur les précédentes.

Différence entre BI classique et analytique avancé

La BI est parfois utilisé comme synonyme de l’analytique métier, dans d’autres cas, le terme d’analytique métier peut désigner soit, dans un contexte restreint : l’analytique de données avancé, soit, plus largement : à la fois l’informatique décisionnelle et l’analytique avancé.

Pour en savoir plus sur les métier de la BI veuillez suivre le lien suivant.

Vous pouvez lire les autres articles de mon blog pour découvrir de nouvelles choses en cliquant ici.

Dans un prochain article, nous nous concentrerons sur l’ETL TALEND data integration.