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Qu’est-ce que la business intelligence ? Transformer les données en informations commerciales

Définition de la Business intelligence

La Business intelligence (BI) tire parti des logiciels et des services pour transformer les données en informations exploitables qui éclairent les décisions stratégiques et tactiques d’une organisation. Les outils de BI accèdent et analysent des ensembles de données et présentent les résultats analytiques dans des rapports, des résumés, des tableaux de bord, des graphiques, des tableaux et des cartes pour fournir aux utilisateurs des informations détaillées sur l’état de l’entreprise.

Le terme informatique décisionnelle fait souvent référence à une gamme d’outils qui fournissent un accès rapide et facile à digérer à des informations sur l’état actuel d’une organisation, sur la base des données disponibles.

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Exemples de Business intelligence

Le reporting est une facette centrale de la business intelligence et le tableau de bord est peut-être l’outil de BI archétypal. Les tableaux de bord sont des applications logicielles hébergées qui rassemblent automatiquement les données disponibles dans des tableaux et des graphiques qui donnent une idée de l’état immédiat de l’entreprise.

Bien que la business intelligence ne dise pas aux utilisateurs professionnels quoi faire ou ce qui se passera s’ils suivent un certain cours, la BI ne consiste pas non plus uniquement à générer des rapports. Au contraire, la BI offre aux utilisateurs un moyen d’examiner les données pour comprendre les tendances et en tirer des informations en rationalisant les efforts nécessaires pour rechercher, fusionner et interroger les données nécessaires à la prise de décisions commerciales judicieuses.

Par exemple, une entreprise qui souhaite mieux gérer sa chaîne d’approvisionnement a besoin de capacités de BI pour déterminer les retards et les variabilités dans le processus d’expédition, explique Chris Hagans, vice-président des opérations de WCI Consulting, un cabinet de conseil spécialisé dans la BI. Cette entreprise pourrait également utiliser ses capacités de BI pour découvrir quels produits sont le plus souvent retardés ou quels modes de transport sont le plus souvent impliqués dans des retards.

Les cas d’utilisation potentiels de la BI vont au-delà des mesures de performance commerciales typiques d’une amélioration des ventes et d’une réduction des coûts, explique Cindi Howson, vice-présidente de la recherche chez Gartner, une société de recherche et de conseil en informatique. Elle souligne le système scolaire de Columbus, en Ohio, et son succès en utilisant des outils de BI pour examiner de nombreux points de données — des taux de fréquentation aux performances des élèves — afin d’améliorer l’apprentissage des élèves et les taux de diplômés du secondaire.

Les fournisseurs de BI Tableau et G2 proposent également

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de la façon dont les organisations pourraient utiliser des outils de business intelligence :

  • Une organisation coopérative pourrait utiliser la BI pour suivre l’acquisition et la rétention de membres.
  • Les outils de BI peuvent générer automatiquement des rapports de vente et de livraison à partir de données CRM.
  • Une équipe commerciale pourrait utiliser la BI pour créer un tableau de bord indiquant où se trouvent les prospects de chaque représentant sur le pipeline de vente.

Business intelligence vs business analytics

Une chose que vous aurez remarquée de ces exemples est qu’ils fournissent des informations sur l’état actuel de l’entreprise ou de l’organisation: où sont les perspectives de vente en cours aujourd’hui? Combien de membres avons-nous perdu ou gagné ce mois-ci? Cela arrive à la distinction clé entre la business intelligence et un autre terme connexe, l’analyse d’entreprise.

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La Business intelligence est descriptive, vous indiquant ce qui se passe maintenant et ce qui s’est passé dans le passé pour nous amener à cet état. D’autre part, l’analyse métier est un terme générique pour les techniques d’analyse de données

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— c’est—à—dire qu’elles peuvent vous dire ce qui va se passer à l’avenir – et normatives – c’est-à-dire qu’elles peuvent vous dire ce que vous devriez faire pour créer de meilleurs résultats. (Les analyses commerciales sont généralement considérées comme le sous-ensemble de la catégorie plus large d’analyses de données spécifiquement axées sur les affaires.)

La distinction entre les pouvoirs descriptifs de la BI et les pouvoirs prédictifs ou descriptifs de l’analyse d’entreprise va un peu au-delà de la seule période dont nous parlons. Cela va également au cœur de la question de savoir à qui s’adresse la business intelligence. Comme le

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, BI vise à fournir des instantanés simples de la situation actuelle aux chefs d’entreprise. Alors que les prévisions et les conseils dérivés de l’analyse métier nécessitent

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des professionnels pour analyser et interpréter, l’un des objectifs de la BI est qu’elle soit facile à comprendre pour les utilisateurs finaux relativement non techniques, voire à plonger dans les données et à créer de nouveaux rapports.

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Pour en savoir plus, voir “

{{# url}} Business intelligence vs business analytics : Où la BI s’intègre dans votre stratégie de données {{/url}} {{^url}} Business intelligence vs business analytics : Où la BI s’intègre dans votre stratégie de données {{/url}}

.”

Stratégie de Business intelligence

Dans le passé, les professionnels de l’informatique étaient les principaux utilisateurs des applications de BI. Cependant, les outils de BI ont évolué pour devenir plus intuitifs et conviviaux, permettant à un grand nombre d’utilisateurs dans divers domaines organisationnels d’exploiter les outils.

Howson de Gartner différencie deux types de BI. La première est la BI traditionnelle ou classique, où les professionnels de l’informatique utilisent des données transactionnelles internes pour générer des rapports. La seconde est la BI moderne, où les utilisateurs professionnels interagissent avec des systèmes agiles et intuitifs pour analyser les données plus rapidement.

Howson explique que les organisations optent généralement pour la BI classique pour certains types de rapports, tels que les rapports réglementaires ou financiers, où l’exactitude est primordiale et où les questions et les ensembles de données utilisés sont standard et prévisibles. Les organisations utilisent généralement des outils de BI modernes lorsque les utilisateurs professionnels ont besoin d’informations sur les dynamiques en évolution rapide, telles que les événements marketing, dans lesquels il est important d’être rapide plutôt que d’obtenir les données à 100%.

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Mais alors qu’une veille stratégique solide est essentielle pour prendre des décisions stratégiques, de nombreuses organisations ont du mal à mettre en œuvre des stratégies de BI efficaces, en raison de mauvaises pratiques en matière de données, d’erreurs tactiques, etc.

Pour en savoir plus, voir “

{{# url}} 7 clés d’une stratégie de business intelligence réussie {{/url}} {{^url}} 7 clés d’une stratégie de business intelligence réussie {{/url}}

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{{#url}} 9 façons dont vous échouez en business intelligence {{/url}} {{^url}} 9 façons dont vous échouez en business intelligence {{/url}}

.”

Business intelligence en libre-service

La volonté de permettre à n’importe qui d’obtenir des informations utiles à partir des outils de business intelligence a donné naissance à la business intelligence en libre-service, une catégorie d’outils de BI visant à éliminer la nécessité d’une intervention informatique dans la génération de rapports. Les outils de BI en libre-service permettent aux organisations de rendre les rapports de données internes de l’entreprise plus facilement accessibles aux gestionnaires et aux autres membres du personnel non technique.

Parmi les

{{#url}} clés du succès de la BI en libre-service {{/url}} {{^url}} les clés du succès de la BI en libre-service {{/url}}

sont les tableaux de bord et les interfaces utilisateur de business intelligence qui incluent des menus déroulants et des points d’exploration intuitifs qui permettent aux utilisateurs de trouver et de transformer des données de manière facile à comprendre. Une certaine formation sera sans doute nécessaire, mais si les avantages des outils sont suffisamment évidents, les employés seront impatients de se lancer. (Si vous recherchez une solution de BI en libre-service, CIO.Martin Heller de com

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et compare

{{#url}} ses cinq meilleurs choix {{/url}} {{^url}} ses cinq meilleurs choix {{/url}}

.)

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Gardez cependant à l’esprit qu’il existe également des

{{#url}} pièges à la BI en libre-service {{/url}} {{^url}} pièges à la BI en libre-service {{/url}}

. En incitant vos utilisateurs métier à devenir des ingénieurs de données ad hoc, vous pouvez vous retrouver avec un mélange chaotique de mesures qui varient d’un département à l’autre, rencontrer des problèmes de sécurité des données et même des factures de licences ou de SaaS importantes s’il n’y a pas de contrôle centralisé sur le déploiement des outils. Ainsi, même si vous vous engagez à utiliser l’intelligence d’affaires en libre-service au sein de votre organisation, vous ne pouvez pas simplement acheter un produit standard, diriger votre personnel vers l’interface utilisateur et espérer le meilleur.

Logiciels et systèmes d’informatique décisionnelle

Divers types d’outils relèvent de l’informatique décisionnelle. Le service de sélection de logiciels SelectHub décompose certaines des

{{#url}} catégories et fonctionnalités les plus importantes {{/url}} {{^url}} catégories et fonctionnalités les plus importantes {{/url}}

:

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  • Tableaux de bord
  • Visualisations
  • Rapports
  • Exploration de données
  • ETL (outils d’extraction-transfert-chargement qui importent des données d’un magasin de données dans un autre)
  • OLAP (traitement analytique en ligne)

Parmi ces outils, SelectHub affirme que les tableaux de bord et la visualisation sont de loin les plus populaires; ils offrent les résumés de données rapides et faciles à digérer qui sont au cœur de la proposition de valeur de la BI.

Il y a des tonnes de fournisseurs et d’offres dans l’espace BI, et les parcourir peut devenir écrasant. Certains des principaux acteurs comprennent:

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  • {{# url}} Tableau{{/url}} {{^url}} Tableau{{/url}}

    , une plate-forme d’analyse en libre-service fournit une visualisation des données et peut s’intégrer à une gamme de sources de données, y compris Microsoft Azure SQL Data Warehouse et Excel

  • {{# url}} Splunk{{/url}} {{^url}} Splunk{{/url}}

    , une “plate-forme d’analyse guidée” capable de fournir une intelligence d’affaires et une analyse de données de niveau entreprise

  • {{# url}} Alteryx {{/url}} {{^url}} Alteryx{{/url}}

    , qui combine des analyses provenant de diverses sources pour simplifier workflows ainsi que de fournir une mine d’informations BI

  • {{# url}} Qlik{{/url}} {{^url}} Qlik{{/url}}

    , qui repose sur la visualisation des données, la BI et l’analyse, fournissant une plate-forme de BI étendue et évolutive

  • {{# url}} Domo {{/url}} {{^url}} Domo{{/url}}

    , une plate-forme basée sur le cloud qui offre des outils de business intelligence adaptés à divers secteurs (tels que les services financiers, les soins de santé, la fabrication et l’éducation) et rôles (y compris les PDG, les ventes, les professionnels de la BI et les travailleurs informatiques)

  • {{# url }} Dundas BI {{/url}} {{^url}} Dundas BI {{/url}}

    , qui est principalement utilisé pour créer des tableaux de bord et des tableaux de bord, mais peut également effectuer des rapports standard et ad hoc

  • {{# url}} Google Data Studio {{/url}} {{^url}} Google Data Studio{{/url}}

    , une version suralimentée de l’offre familière de Google Analytics

  • {{# url}} Analyse d’Einstein {{/url}} {{^url}} Analyse d’Einstein {{/url}}

    , Salesforce.com tentative d’améliorer la BI avec l’IA

  • {{# url}}Birst{{/url}} {{^url}}Birst{{/url}}

    , un service basé sur le cloud dans lequel plusieurs instances du logiciel de BI partagent un backend de données commun.

Pour un regard plus approfondi sur les systèmes d’informatique décisionnelle les plus populaires d’aujourd’hui, voir “

{{# url}} Top 12 des outils de BI de 2019 {{/url}} {{^url}} Top 12 des outils de BI de 2019 {{/url}}

” et “

{{#url}} Top 10 des outils de visualisation de données BI {{/url}} {{^url}} Top 10 des outils de visualisation de données BI{{/url}}

.”

Analyste en intelligence d’affaires

Toute entreprise sérieuse au sujet de la BI devra avoir des analystes en intelligence d’affaires dans son personnel. CIO.com a un

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implique; en général, ils visent à utiliser toutes les fonctionnalités des outils de BI pour obtenir les données dont les entreprises ont besoin, le plus important étant de découvrir les zones de perte de revenus et d’identifier les améliorations pouvant être apportées pour économiser de l’argent ou augmenter les bénéfices de l’entreprise.

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Même si votre entreprise s’appuie sur des outils de BI en libre-service au quotidien, les analystes de business intelligence ont un rôle important à jouer, car ils sont nécessaires à la gestion et à la maintenance de ces outils et de leurs fournisseurs. Ils mettent également en place et normalisent les rapports que les gestionnaires vont générer pour s’assurer que les résultats sont cohérents et significatifs dans l’ensemble de votre organisation. Et pour éviter les problèmes d’entrée / sortie de déchets, les analystes de Business Intelligence doivent s’assurer que les données entrant dans le système sont correctes et cohérentes, ce qui implique souvent de les extraire d’autres magasins de données et de les nettoyer.

Les emplois d’analyste en intelligence d’affaires ne nécessitent souvent qu’un baccalauréat, du moins au niveau d’entrée, bien que pour gravir les échelons, un MBA puisse être utile ou même nécessaire. En octobre 2019, le

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est d’environ 67 500 $, mais selon votre employeur, cela pourrait aller de 49 000 $ à 94 000 $.

L’avenir de la business intelligence

Pour aller de l’avant, Howson dit que Gartner voit une troisième vague de perturbations à l’horizon, ce que le cabinet de recherche appelle “l’analyse augmentée”, où l’apprentissage automatique est intégré au logiciel et guidera les utilisateurs sur leurs requêtes dans les données.

“Ce sera BI et analytique, et ce sera intelligent”, dit-elle.

Les combinaisons incluses dans ces plates-formes logicielles rendront chaque fonction plus puissante individuellement et plus précieuse pour les gens d’affaires qui les utilisent, explique Gorman.

” Quelqu’un examinera les rapports des ventes de l’année dernière, par exemple, c’est BI, mais il obtiendra également des prévisions sur les ventes de l’année prochaine— c’est-à-dire des analyses commerciales— puis ajoutera à cela une capacité de simulation: Que se passerait-il si nous faisions X au lieu de Y “, explique Gorman, expliquant que les fabricants de logiciels se tournent vers le développement d’applications qui fourniront ces fonctions au sein d’une seule application plutôt que de les fournir via plusieurs plates-formes comme c’est maintenant le cas.

“Maintenant, le système fournit des recommandations de plus grande valeur. Cela rend le décideur plus efficace, plus puissant et plus précis “, ajoute-t-il.

Et bien que la BI reste précieuse en soi, Howson affirme que les organisations ne peuvent pas être compétitives si elles ne vont pas au-delà de la seule BI et adoptent également des analyses avancées.

En fait, le rapport Magic Quadrant de Gartner prévoit que d’ici 2020, les organisations offrant aux ” utilisateurs l’accès à un catalogue de données internes et externes organisé réaliseront deux fois plus de valeur commerciale des investissements analytiques que celles qui ne le font pas.”

Howson ajoute: “Il y a un besoin de reporting, mais le reporting seul ne suffit pas. Si vous ne faites que des rapports, vous êtes déjà en retard. À moins que votre reporting ne soit intelligent et agile, vous êtes en retard. Tu es un retardataire.”

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