Une culture basée sur l’analyse des données est aujourd’hui un facteur de performance majeur pour les entreprises qui souhaitent avoir de l’agilité, améliorer leurs process internes et générer des profits dans leur secteur d’activité. La Business Intelligence (BI), en améliorant le pilotage de la performance et en aidant les managers à prendre des décisions stratégiques, devient aujourd’hui un atout de taille. Mais quelle est la définition exacte de la Business Intelligence ? Quels sont les avantages pour les entreprises ? OUEST Software a souhaité faire le point sur ce qui est à ses yeux un élément crucial de compétitivité pour les entreprises : savoir prendre des décisions sur des faits, et non plus uniquement sur des intuitions.
Qu’est-ce que la Business Intelligence ?
La Business Intelligence (BI), aussi connue sous le nom d’informatique décisionnelle, permet de collecter, modéliser les données afin de les rendre lisibles sous forme d’indicateurs. Le but étant la prise de décision rapide et éclairée. Les outils modernes sont en mesure de donner de l’autonomie aux utilisateurs sur l’analyse de leurs données.
Grâce à la BI, les entreprises peuvent ainsi :
⦁ Accélérer la prise de décision.
⦁ Augmenter l’efficacité opérationnelle.
⦁ Prévoir les succès ou les éventuels obstacles pour y parvenir.
⦁ Favoriser le travail collaboratif
⦁ Améliorer les processus de business internes.
⦁ Donner une vue claire et globale de l’entreprise et des forces qui la composent.
La démocratisation de l’intelligence décisionnelle dans les entreprises est aujourd’hui favorisée par la digitalisation du monde du travail et le développement du cloud. En dégageant des indicateurs de performance (KPIs) concrets, la BI représente une opportunité pour optimiser le pilotage de l’activité des entreprises, quel que soit leur secteur.
Comment est née la Business Intelligence ?
La paternité de ce terme revient à Hans Peter Luhn considéré aujourd’hui comme le père de la BI. En 1958, cet employé d’IBM publie un article visionnaire intitulé « A Business Intelligence System » dans lequel il parle d’un « système automatique pour diffuser des informations aux différentes parties prenantes d’une organisation industrielle, scientifique ou gouvernementale. » La question de l’analyse des données n’était toutefois à l’époque encore qu’au stade d’idée. Comment aurait-il pu en être autrement, puisqu’il manquait les outils ! Il faudra ainsi attendre le début des années 80 pour que les entreprises commencent à informatiser des informations spécifiques (facturation, paie, gestion des stocks, etc.)
Dans les années 90, les travaux d’Howard Dresner et la démocratisation des ordinateurs posent un cadre plus formel sur ce que sera l’informatique décisionnelle dans les années à venir, le big bang informatique des années 2000 donnant une impulsion décisive au traitement des données, leur analyse pouvant être réalisée en temps réel.
La digitalisation de l’économie et du monde du travail est donc au cœur de la BI, l’explosion des données à analyser impactant aujourd’hui tous les aspects d’une entreprise : marchés, comptabilité, ressources humaines, relation avec les clients, etc.
Quelle différence entre la Data Science et la Business Intelligence ?
C’est un autre terme de plus en plus utilisé le monde de l’entreprise : Data Science. Bien qu’elles soient très proches, la Data Science se démarque de la Business Intelligence dans sa façon d’analyser les données. Nous pourrions ainsi résumer les différences de la façon suivante :
⦁ La Business Intelligence est une discipline analytique, essentiellement tournée vers l’analyse de données historiques et fiables.
⦁ La Data Science vise au contraire à appliquer des règles statistiques pour essayer de prévoir l’avenir.
Les recherches menées par les Data Scientistes permettent à l’entreprise d’être proactive dans la mesure où elles formulent des hypothèses futures. Ces disciplines évoluent néanmoins en parallèle car elles utilisent toutes les deux les données de l’entreprise.
Pourquoi sont-elles complémentaires ? Tout simplement car c’est grâce à l’informatique décisionnelle que l’on peut identifier les tendances, les forces et les faiblesses d’une entreprise via l’analyse de ses données historiques. On ne construit pas de futur si on ne connait pas son passé et son présent. « Connais-toi toi-même », disait le philosophe grec Socrate. La BI reprend cette maxime pour l’appliquer au monde de l’entreprise.
Comment gérer les données de la Business Intelligence ?
La collecte des données et leur stockage ont pendant de longues années été les principaux freins à la démocratisation de l’intelligence décisionnelle dans les entreprises. Dans les deux cas, la quantité d’informations stockées est telle que la sécurité de ces informations est un enjeu crucial. C’est particulièrement vrai à l’heure où les consommateurs sont de plus en plus inquiets quant à l’utilisation qui est faite de leurs données, et dans les secteurs où la sécurité de ces informations est capitale.
L’intelligence décisionnelle est aussi déterminante dans sa façon d’appréhender des données multi-sources (données ERP, CRM, fichiers Excel, etc.) puisqu’elle contribue à la mise en place d’indicateurs clé (KPI) cohérents et communs. Il serait en effet inutile d’avoir accès à une quantité astronomique de données si aucun référentiel commun d’analyse n’existe. Les outils de la BI sont justement là pour aider à créer une vision globale des data.
Business Intelligence : pour quelles entreprises ?
Si historiquement, l’informatique décisionnelle a été impulsée par les décideurs des grandes entreprises à partir des années 1990 – pour des raisons de cout et de maturité digitale notamment – elle est aujourd’hui largement démocratisée. Tous les grands groupes, ainsi que les PME (cœur du tissu économique français) et les ETI peuvent ainsi en bénéficier. Plusieurs raisons expliquent cette dynamique :
⦁ Des outils moins chers et moins complexes. Le développement du cloud favorise une mise en application rapide des solutions proposées, sans nécessiter forcément une installation en dur sur chaque ordinateur de l’entreprise. Un gain d’agilité puisque les offres s’adaptent aux besoins du client.
⦁ Un atout pour accompagner sa croissance. La mise en place d’outils de BI permet ainsi, via l’analyse des données, d’établir différents scenarii de croissance, trouver des axes de productivité et de prendre des décisions justes et éclairées.
⦁ Un meilleur pilotage au service des métiers. Toutes les fonctions d’une entreprise : Achat, RH, Commerce, Finance… ont besoin d’analyses et d’indicateurs spécifiques à leur activité. Leur mettre à disposition des outils de pilotage permet de mesurer leurs actions et d’identifier des leviers de croissance.
L’informatique décisionnelle à l’heure du collaboratif
Le travail collaboratif est devenu le nouveau mantra des entreprises, porté par l’usage du web, de l’intelligence collective et des réseaux sociaux. Un des grands défis de ce début de siècle pour les grands éditeurs était de faire face à cette mutation afin de proposer des outils qui iraient au-delà de la simple analyse de données. L’objectif : permettre la prise de décision de façon coordonnée, pertinente, et partagée. Les logiciels modernes intègrent des fonctionnalités collaboratives dans leurs solutions.
Quel avenir pour la Business Intelligence ?
Comme toute technologie, l’informatique décisionnelle est capable d’évoluer et d’accueillir de nouveaux outils ou process qui permettront aux entreprises d’être encore plus performantes à l’avenir. Voici les trois tendances majeures de la BI de demain :
⦁ L’intelligence artificielle : l’intégration de l’IA dans l’informatique décisionnelle permet de franchir une nouvelle étape dans le traitement des données. Citons par exemple :
– L’analyse en autonomie d’un volume de data de plus en plus important permettant de trouver des corrélations entre des informations qui n’ont, en apparence, aucun lien entre elles. Les résultats obtenus permettent ainsi d’avoir une analyse plus fine d’une situation donnée et d’anticiper les prises de décision.
– L’accès à de nouvelles interfaces conversationnelles (type chatbots) faisant appel à l’IA permet une conversation évolutive avec les outils, facilitant l’expérience utilisateur et la qualité des informations recherchées.
⦁ Le storytelling : il permet aux utilisateurs de présenter de façon claire et accessible des informations pertinentes, de gagner du temps ainsi que l’intérêt de son auditoire. La représentation de ces informations sous forme de « datastorytelling » permet de donner aux données une forme visuellement agréable et rapidement compréhensible.
⦁ L’explosion des données : la hausse du volume de data à analyser va se poursuivre de façon exponentielle dans les années à venir. L’enjeu sera donc de proposer des outils capables de capturer, de traiter et de restituer toutes ces « mégadonnées » en même temps de façon claire et structurée.
En conclusion ? La démocratisation de la BI représente pour les entreprises une chance car elle leur permet de rester concurrentiels dans une économie de plus en plus centrée sur les données, et de renforcer l’intelligence collective au service de la performance.
