BI (informatique décisionnelle)

Qu'est-ce que la Business Intelligence ?

La Business Intelligence (BI) est un processus technologique d'analyse des données et de fourniture d'informations exploitables qui aide les dirigeants, les gestionnaires et les travailleurs à prendre des décisions éclairées. Dans le cadre du processus de BI, les organisations collectent des données à partir de systèmes informatiques internes et de sources externes, les préparent pour l'analyse, exécutent des requêtes sur les données et créent des visualisations de données, des tableaux de bord de BI et des rapports pour mettre les résultats de l'analyse à la disposition des utilisateurs professionnels pour la prise de décision opérationnelle et la planification stratégique.

L'objectif ultime des initiatives de BI est de conduire à de meilleures décisions qui permettent aux organisations d'augmenter leur chiffre d'affaires, d'améliorer leur efficacité opérationnelle et d'acquérir des avantages concurrentiels par rapport à leurs rivaux. Pour atteindre cet objectif, la BI intègre une combinaison d'outils d'analyse, de gestion des données et de reporting, ainsi que diverses méthodologies de gestion et d'analyse des données.

Comment fonctionne le processus BI ?

Une architecture de veille stratégique ne se limite pas aux logiciels de veille stratégique. Les données de veille stratégique sont généralement stockées dans un entrepôt de données (datawarehouse)construit pour l'ensemble d'une organisation ou dans des contenants de données plus petites qui contiennent des sous-ensembles d'informations de l'entreprise pour des départements et des unités de production individuelles, souvent en lien avec un entrepôt de données. En outre, les datalake sur des clusters Hadoop ou d'autres systèmes de big data sont de plus en plus utilisés comme dépôts ou plateformes d'atterrissage pour les données de BI et d'analyse, en particulier pour les fichiers journaux, les données de capteurs, le texte et d'autres types de données non structurées ou semi-structurées.

Les données de BI peuvent inclure des informations historiques et des données en temps réel recueillies à partir de systèmes sources au fur et à mesure qu'elles sont générées, ce qui permet aux outils de BI de soutenir les processus de prise de décision stratégiques et tactiques. Avant d'être utilisées dans les applications de BI, les données brutes provenant de différents systèmes sources doivent généralement être intégrées, consolidées et nettoyées à l'aide d'outils d'intégration et de gestion de la qualité des données, afin de garantir que les équipes de BI et les utilisateurs professionnels analysent des informations exactes et cohérentes.

À partir de là, les étapes du processus de BI sont les suivantes :

• la préparation des données, qui permet d'organiser et de modéliser les ensembles de données en vue de leur analyse ;
• l'interrogation analytique des données préparées ;
• la diffusion des indicateurs clés de performance (ICP ou KPI) et d'autres résultats auprès des utilisateurs professionnels ; et
• l'utilisation de l'information pour aider à influencer et à conduire les décisions de l'entreprise.

À l'origine, les outils de veille stratégique étaient principalement utilisés par des professionnels de la veille stratégique et de l'informatique qui exécutaient des requêtes et produisaient des tableaux de bord et des rapports pour les utilisateurs professionnels. Mais de plus en plus, les analystes commerciaux, les cadres et les travailleurs utilisent eux-mêmes les plateformes de veille stratégique, grâce au développement d'outils de veille stratégique et de découverte de données en libre-service. Les environnements de veille stratégique en libre-service permettent aux utilisateurs d'interroger les données de veille stratégique, de créer des visualisations de données et de concevoir des tableaux de bord par eux-mêmes.

Les programmes de BI intègrent souvent des formes d'analyse avancée, telles que l'exploration de données, l'analyse prédictive, l'exploration de texte, l'analyse statistique et l'analyse de données massives (big data). Un exemple courant est la modélisation prédictive qui permet d'analyser différents scénarios d'affaires. Dans la plupart des cas, cependant, les projets d'analyse avancée sont menés par des équipes distinctes de scientifiques des données, de statisticiens, de modélisateurs prédictifs et d'autres professionnels qualifiés de l'analyse, tandis que les équipes de BI supervisent des requêtes et des analyses plus simples des données de l'entreprise.

Pourquoi la BI est-elle importante ?

Globalement, le rôle de la veille stratégique est d'améliorer les opérations commerciales d'une organisation grâce à l'utilisation de données pertinentes. Les entreprises qui utilisent efficacement les outils et les techniques de veille stratégique peuvent traduire les données collectées en informations précieuses sur leurs processus et leurs stratégies. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour prendre de meilleures décisions qui augmentent la productivité et le chiffre d'affaires, ce qui se traduit par une croissance accélérée de l'entreprise et une augmentation des bénéfices.

Sans BI, les organisations ne peuvent pas facilement tirer parti de la prise de décision basée sur les données. Au lieu de cela, les cadres et les travailleurs doivent principalement fonder leurs décisions importantes sur d'autres facteurs, tels que les connaissances accumulées, les expériences antérieures, l'intuition et les sentiments profonds. Si ces méthodes peuvent donner lieu à de bonnes décisions, elles comportent également un risque d'erreurs et de faux pas en raison du manque de données qui les sous-tend.

Avantages de la BI

Un programme de BI réussi produit une variété d'avantages commerciaux au sein d'une organisation. Par exemple, la BI permet aux cadres dirigeants et aux responsables de service de suivre en permanence les performances de l'entreprise afin de pouvoir agir rapidement lorsque des problèmes ou des opportunités se présentent. L'analyse des données relatives aux clients permet d'améliorer l'efficacité des activités de marketing, de vente et de service à la clientèle. Les goulets d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement, de la fabrication et de la distribution peuvent être détectés avant qu'ils ne causent des dommages financiers. Les responsables des ressources humaines sont mieux à même de contrôler la productivité des employés, les coûts de main-d'œuvre et d'autres données relatives à la main-d'œuvre.

Globalement, les principaux avantages que les entreprises peuvent tirer des applications de BI sont les suivants :

• accélérer et améliorer la prise de décision ;
• optimiser les processus internes de l'entreprise ;
• accroître l'efficacité opérationnelle et la productivité ;
• repérer les problèmes commerciaux qui doivent être résolus ;
• identifier les nouvelles tendances des entreprises et des marchés ;
• élaborer des stratégies commerciales plus solides ;
• augmenter les ventes et les nouveaux revenus ; et
• obtenir un avantage concurrentiel par rapport aux entreprises rivales.

Les initiatives de BI offrent également des avantages commerciaux plus restreints, notamment en facilitant le suivi de l'état d'avancement des projets par les chefs de projet et en permettant aux organisations de recueillir des informations sur leurs rivaux. En outre, les équipes chargées de la veille stratégique, de la gestion des données et de l'informatique bénéficient elles-mêmes de la veille stratégique, qu'elles utilisent pour analyser divers aspects de la technologie et des opérations d'analyse.

Types d'outils et d'applications de veille stratégique

L'informatique décisionnelle regroupe un large éventail d'applications d'analyse de données conçues pour répondre à différents besoins d'information. La plupart d'entre elles sont prises en charge à la fois par des logiciels de BI en libre-service et par des plateformes de BI traditionnelles. La liste des technologies de BI à la disposition des organisations comprend les éléments suivants :

Analyse ad hoc. Également connue sous le nom d'interrogation ad hoc, il s'agit de l'un des éléments fondamentaux des applications modernes de BI et d'une caractéristique clé des outils de BI en libre-service. Il s'agit d'écrire et d'exécuter des requêtes afin d'analyser des problèmes spécifiques à l'entreprise. Si les requêtes ad hoc sont généralement créées à la volée, elles finissent souvent par être exécutées régulièrement, les résultats de l'analyse étant incorporés dans des tableaux de bord et des rapports.

Traitement analytique en ligne (OLAP). L'une des premières technologies de BI, les outils OLAP permettent aux utilisateurs d'analyser les données sur plusieurs dimensions, ce qui est particulièrement adapté aux requêtes et aux calculs complexes. Dans le passé, les données devaient être extraites d'un entrepôt de données et stockées dans des cubes OLAP multidimensionnels, mais il est de plus en plus possible d'exécuter des analyses OLAP directement sur des bases de données en colonnes.

Mobile BI. La Business Intelligence mobile rend les applications et les tableaux de bord de BI disponibles sur les smartphones et les tablettes. Souvent utilisés davantage pour visualiser les données que pour les analyser, les outils de BI mobile sont généralement conçus pour être faciles à utiliser. Par exemple, les tableaux de bord mobiles peuvent n'afficher que deux ou trois visualisations de données et indicateurs clés de performance afin de pouvoir être facilement consultés sur l'écran d'un appareil.

BI en temps réel. Dans les applications de BI en temps réel, les données sont analysées au fur et à mesure qu'elles sont créées, collectées et traitées pour donner aux utilisateurs une vision actualisée des opérations commerciales, du comportement des clients, des marchés financiers et d'autres domaines d'intérêt. Le processus d'analyse en temps réel implique souvent un flux de données et soutient les utilisations d'analyse décisionnelle, telles que l'évaluation du crédit, la négociation d'actions et les offres promotionnelles ciblées.

L'intelligence opérationnelle (IO). Également appelée BI opérationnelle, il s'agit d'une forme d'analyse en temps réel qui fournit des informations aux gestionnaires et aux travailleurs de première ligne dans les opérations commerciales. Les applications d'IO sont conçues pour faciliter la prise de décision opérationnelle et permettre une action plus rapide sur les problèmes - par exemple, en aidant les agents des centres d'appel à résoudre les problèmes des clients et les responsables de la logistique à éliminer les goulets d'étranglement dans la distribution.

BI en mode SaaS (Software-as-a-service). Les outils de BI SaaS utilisent des systèmes de cloud hébergés par des fournisseurs pour fournir des capacités d'analyse de données aux utilisateurs sous la forme d'un service généralement facturé sur la base d'un abonnement. Également connue sous le nom de BI en cloud, l'option SaaS offre de plus en plus un support multi-cloud, ce qui permet aux organisations de déployer des applications de BI sur différentes plateformes cloud afin de répondre aux besoins des utilisateurs et d'éviter l'enfermement dans un fournisseur.

BI à source ouverte (OSBI). Les logiciels de veille stratégique à code source ouvert comprennent généralement deux versions : une édition communautaire qui peut être utilisée gratuitement et une version commerciale sous forme d'abonnement avec assistance technique par le fournisseur. Les équipes de BI peuvent également accéder au code source à des fins de développement. En outre, certains fournisseurs d'outils de BI propriétaires proposent des éditions gratuites, principalement pour les utilisateurs individuels.

BI intégrée. Les outils de veille stratégique intégrés intègrent des fonctionnalités de veille stratégique et de visualisation des données directement dans les applications de l'entreprise. Cela permet aux utilisateurs d'analyser les données dans les applications qu'ils utilisent pour faire leur travail. Les fonctions analytiques intégrées sont le plus souvent incorporées par les fournisseurs de logiciels d'application, mais les développeurs de logiciels d'entreprise peuvent également les inclure dans leurs propres applications.

La BI collaborative. Il s'agit davantage d'un processus que d'une technologie spécifique. Elle implique la combinaison d'applications de BI et d'outils de collaboration pour permettre à différents utilisateurs de travailler ensemble sur l'analyse des données et de partager des informations. Par exemple, les utilisateurs peuvent annoter les données de BI et les résultats d'analyse avec des commentaires, des questions et des mises en évidence via l'utilisation d'outils de chat et de discussion en ligne.

Location intelligence (LI). Il s'agit d'une forme spécialisée de BI qui permet aux utilisateurs d'analyser des données géospatiales et de localisation, avec une fonctionnalité de visualisation des données basée sur des cartes. La géo-intelligence permet de comprendre les éléments géographiques des données et des opérations des entreprises. Les utilisations potentielles comprennent la sélection de sites pour les magasins de détail et les installations d'entreprise, le marketing basé sur la localisation et la gestion de la logistique.

Fournisseurs et marché de la BI

Les outils de BI et de visualisation des données en libre-service sont devenus la norme des logiciels de BI modernes. Tableau, Qlik et Spotfire, qui fait maintenant partie de Tibco Software, ont pris les devants en développant très tôt une technologie en libre-service et sont devenus des concurrents de premier plan sur le marché de la BI dès 2010. La plupart des fournisseurs d'outils traditionnels d'interrogation et de création de rapports ont suivi leur voie depuis lors. Aujourd'hui, pratiquement tous les principaux outils de BI intègrent des fonctions en libre-service, telles que la découverte visuelle des données et les requêtes ad hoc.

En outre, les plateformes modernes de BI comprennent généralement

• logiciel de visualisation de données permettant de concevoir des graphiques et d'autres infographies pour présenter des données d'une manière facile à comprendre ;
• des outils permettant de créer des tableaux de bord, des rapports et des cartes de performance qui affichent des données visualisées sur les indicateurs clés de performance et d'autres paramètres de l'entreprise ;
• des fonctions de narration de données permettant de combiner des visualisations et du texte dans des présentations destinées aux utilisateurs professionnels ; et
• la surveillance de l'utilisation, l'optimisation des performances, les contrôles de sécurité et d'autres fonctions de gestion des déploiements BI.

Les outils de BI sont disponibles auprès de dizaines de fournisseurs dans l'ensemble. Les principaux fournisseurs informatiques qui proposent des logiciels de BI comprennent IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS et Salesforce, qui a acheté Tableau en 2019 et vend également ses propres outils développés avant l'acquisition. Google est également présent sur le marché de la BI par le biais de son unité Looker, acquise en 2020. Parmi les autres fournisseurs de BI notables, citons Alteryx, Domo, GoodData, Infor Birst, Information Builders, Logi Analytics, MicroStrategy, Pyramid Analytics, Sisense, ThoughtSpot et Yellowfin.

Si les plates-formes de BI complètes sont les technologies de veille stratégique les plus utilisées, le marché de la BI comprend également d'autres catégories de produits. Certains fournisseurs proposent des outils spécifiquement destinés à la BI intégrée, comme GoodData et Logi Analytics. Des entreprises comme Looker, Sisense et ThoughtSpot ciblent les applications d'analyse de données complexes et curatives. Divers spécialistes des tableaux de bord et de la visualisation des données se concentrent sur ces parties du processus de BI ; d'autres vendeurs se spécialisent dans les outils de narration des données.

Quels sont les exemples de cas d'utilisation de la veille stratégique ?

D'une manière générale, les cas d'utilisation de la BI en entreprise sont les suivants :

• le suivi des performances de l'entreprise ou d'autres types de mesures ;
• soutenir la prise de décision et la planification stratégique ;
• l'évaluation et l'amélioration des processus d'entreprise ;
• fournir aux travailleurs opérationnels des informations utiles sur les clients, les équipements, les chaînes d'approvisionnement et d'autres éléments des opérations commerciales ; et
• détecter les tendances, les modèles et les relations dans les données.

Les cas d'utilisation spécifiques et les applications de BI varient d'un secteur à l'autre. Par exemple, les sociétés de services financiers et les assureurs utilisent la BI pour l'analyse des risques au cours des processus d'approbation des prêts et des polices d'assurance et pour identifier les produits supplémentaires à offrir aux clients existants sur la base de leurs portefeuilles actuels. La BI aide les détaillants à gérer les campagnes de marketing, à planifier les promotions et à gérer les stocks, tandis que les fabricants s'appuient sur la BI pour l'analyse historique et en temps réel des opérations de l'usine et pour les aider à gérer la planification de la production, l'approvisionnement et la distribution.

Les compagnies aériennes et les chaînes hôtelières sont de grands utilisateurs de la BI pour des tâches telles que le suivi de la capacité des vols et des taux d'occupation des chambres, la fixation et l'ajustement des prix, et la programmation des travailleurs. Dans les organismes de soins de santé, la BI et l'analyse aident à diagnostiquer les maladies et autres conditions médicales et à améliorer les soins et les résultats pour les patients. Les universités et les systèmes scolaires utilisent la BI pour surveiller les performances globales des étudiants et identifier les personnes qui pourraient avoir besoin d'aide, entre autres applications.

BI associée au big data

Les plateformes de BI sont de plus en plus utilisées comme interfaces frontales pour les systèmes de big data qui contiennent une combinaison de données structurées, non structurées et semi-structurées. Les logiciels modernes de BI offrent généralement des options de connectivité flexibles, ce qui leur permet de se connecter à toute une série de sources de données. Cette caractéristique, associée à l'interface utilisateur relativement simple de la plupart des outils de BI, en fait un outil adapté aux architectures de big data.

Les utilisateurs d'outils de BI peuvent accéder aux systèmes Hadoop et Spark, aux bases de données NoSQL et à d'autres plateformes de big data, en plus des entrepôts de données conventionnels, et obtenir une vue unifiée des diverses données qui y sont stockées. Cela permet à un grand nombre d'utilisateurs potentiels de s'impliquer dans l'analyse des ensembles de big data, au lieu que les data scientists hautement qualifiés soient les seuls à avoir une visibilité sur les données.

D'autre part, les systèmes de big data servent de zones de stockage pour les données brutes qui sont ensuite filtrées et affinées avant d'être chargées dans un entrepôt de données pour être analysées par les utilisateurs de BI.

Tendances en matière d'intelligence économique

Outre les responsables BI, les équipes de veille stratégique sont généralement composées d'architectes BI, de développeurs BI, d'analystes BI et de spécialistes BI qui travaillent en étroite collaboration avec des architectes de données, des ingénieurs de données et d'autres professionnels de la gestion des données. Les analystes commerciaux et autres utilisateurs finaux sont également souvent inclus dans le processus de développement de la BI afin de représenter l'entreprise et de s'assurer que ses besoins sont satisfaits.

Pour y parvenir, un nombre croissant d'organisations remplacent le développement traditionnel en cascade par des approches de BI et d'entreposage de données agiles qui utilisent des techniques de développement logiciel agiles pour diviser les projets de BI en petits morceaux et fournir de nouvelles fonctionnalités sur une base incrémentale et itérative. Cette approche permet aux entreprises d'utiliser plus rapidement les fonctionnalités de BI et d'affiner ou de modifier les plans de développement en fonction de l'évolution des besoins de l'entreprise ou de l'apparition de nouvelles exigences.

Les autres tendances notables du marché de la BI sont les suivantes :

• La prolifération des technologies d'analyse augmentée. Les outils de BI offrent de plus en plus de capacités d'interrogation en langage naturel au lieu d'écrire des requêtes en SQL ou dans un autre langage de programmation, ainsi que des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique qui aident les utilisateurs à trouver, comprendre et préparer les données et à créer des graphiques et d'autres infographies.
• Développement avec ou sans code. De nombreux fournisseurs de solutions de BI ajoutent également des outils graphiques qui permettent de développer des applications de BI avec peu ou pas de codage.
• Utilisation accrue de l'informatique dématérialisée. Les systèmes de BI ont d'abord été lents à migrer vers le cloud, en partie parce que les entrepôts de données étaient principalement déployés dans des centres de données sur site. Mais les déploiements dans le cloud des entrepôts de données (datawarehouse) et des outils de BI augmentent ; au début de 2020, le cabinet de conseil Gartner a déclaré que la plupart des nouvelles dépenses de BI étaient désormais consacrées à des projets cloud.
• Des efforts pour améliorer la maîtrise des données. La BI en libre-service élargissant l'utilisation des outils de veille stratégique dans les entreprises, il est essentiel de veiller à ce que les nouveaux utilisateurs puissent comprendre et travailler avec les données. Cela incite les équipes de BI à inclure la maîtrise des données dans les programmes de formation des utilisateurs. Les fournisseurs d'outils de BI ont également lancé des initiatives, telles que le projet de maîtrise des données mené par Qlik.

BI vs. analyse de données et analyse d'entreprise

L'utilisation sporadique du terme "business intelligence" remonte au moins aux années 1860, mais c'est le consultant Howard Dresner qui l'a proposé pour la première fois en 1989 en tant que terme générique pour l'application de techniques d'analyse de données afin de soutenir les processus de prise de décision des entreprises. Les outils de veille stratégique sont issus de technologies analytiques antérieures, souvent basées sur des ordinateurs centraux, telles que les systèmes d'aide à la décision et les systèmes d'information pour cadres, qui étaient principalement utilisés par les dirigeants d'entreprise.

La BI est parfois utilisée de manière interchangeable avec l'analyse économique. Dans d'autres cas, l'analyse d'entreprise est utilisée soit de manière plus étroite pour faire référence à l'analyse avancée, soit de manière plus large pour inclure à la fois l'analyse d'entreprise et la veille stratégique. Quant à l'analyse des données, il s'agit avant tout d'un terme générique qui englobe toutes les formes d'applications de BI et d'analyse. Cela inclut les principaux types d'analyse de données : l'analyse descriptive, qui est typiquement ce que fournit la BI ; l'analyse prédictive, qui modélise le comportement et les résultats futurs ; et l'analyse prescriptive, qui recommande des actions commerciales.