Le terme « business intelligence », ou BI, « englobe les applications, l'infrastructure, les outils et les meilleures pratiques qui permettent d'accéder aux informations et de les analyser » (Gartner). Issu des systèmes d'aide à la décision des années 1960, ce concept a évolué et pris de l'ampleur dans les années 1980. La BI a émergé en même temps que les modèles informatiques dédiés à la prise de décision et à la planification. C'était alors un moyen de transformer les données en enseignements. Elle a évolué, mais elle est toujours aussi importante.

Cet article est une introduction. Pour en savoir plus, consultez les innombrables ouvrages consacrés à la business intelligence (en anglais). Nous vous proposons également une liste d'exemples de mise en œuvre concrète de la BI (en anglais).

Qu'est-ce que la BI ?

Dans le secteur technologique, le terme « business intelligence » (ou BI) englobe les données, l'informatique et l'analytique utilisées pour piloter l'activité. Bien loin d'être spécifique, il 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.

Exemples de BI :

  • Data mining
  • Reporting
  • Indicateurs de performance et benchmarking
  • Analytique descriptive
  • Requêtes
  • Analyse statistique
  • Visualisation des données
  • Préparation des données

Pourquoi la BI est-elle importante ?

Pour faire simple, nous pouvons dire que la BI améliore la prise de décision en montrant les données actuelles et passées dans leur contexte. Elle offre des tests de performance pour faciliter et optimiser la gestion de l'activité. Elle permet d'identifier les tendances du marché et ainsi d'augmenter les ventes ou le chiffre d'affaires. Lorsqu'elle est bien utilisée, elle peut même faciliter le respect des réglementations et le recrutement. La BI peut améliorer tous les aspects de votre activité.

La transformation numérique a généré un afflux massif d'informations... Et ce n'est que le début. Les données sont partout. Elles sont maintenant au cœur des processus métier de toutes les entreprises, quelle que soit leur taille. Tout le monde veut être en mesure d'accéder aux dernières informations afin de les exploiter pour prendre des décisions et chercher de nouvelles pistes à explorer.

La BI peut vous aider à :

  • Trouver où et comment accroître les bénéfices
  • Analyser le comportement des clients
  • Comparer les données avec celles de la concurrence
  • Suivre les performances de l'entreprise
  • Optimiser les opérations
  • Prédire les chances de réussite des nouvelles initiatives
  • Identifier les tendances du marché
  • Identifier les problématiques métier

Tableau de bord d'indicateurs économiques : facteurs de croissance à long terme aux États-UnisTableau de bord d'indicateurs économiques : facteurs de croissance à long terme aux États-Unis

Comment fonctionne la BI ?

Les utilisateurs métier ont des questions et des objectifs. Pour trouver des réponses et suivre leurs progrès, ils rassemblent les données nécessaires, les analysent et déterminent les mesures à prendre pour aller de l'avant.

Prenons un exemple concret : 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.

Sur le plan technique, les données brutes sont collectées à partir des activités des collaborateurs. Elles sont traitées, puis stockées dans des entrepôts. Les utilisateurs peuvent ensuite y accéder pour les analyser et répondre aux problématiques des métiers.

La BI et l'analytique métier

L'analytique métier est une sous-catégorie de la BI. Selon le glossaire IT de Gartner (en anglais), « l'analytique métier comprend le data mining, l'analyse prédictive, l'analytique appliquée et les statistiques ». Les entreprises emploient l'analytique métier dans le cadre de leur stratégie BI globale.

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.

Lisez notre livre blanc pour en savoir plus sur le cycle de l'analytique et découvrir les autres termes relatifs à la BI.

Les outils BI

De nombreux outils BI en libre-service simplifient le processus d'analyse et facilitent l'interprétation des données par des utilisateurs qui ne disposent peut-être pas du savoir-faire technique nécessaire pour décortiquer des données brutes.

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 tirer des conclusions ou de mettre en évidence des tendances ou des modèles plus facilement 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.

Lisez le rapport sur l'évolution des tendances de la BI.

La BI traditionnelle et la BI moderne

Auparavant, les outils BI étaient basés sur un modèle traditionnel. Dans cette approche verticale, 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.

Le workflow analytique dans un modèle BI moderneLe workflow analytique dans un modèle BI moderne

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 via des plates-formes BI. 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.

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