La Business Intelligence (BI), également connue sous le nom d’informatique décisionnelle, regroupe un ensemble de technologies permettant aux entreprises d’analyser les données en vue de prendre des décisions éclairées. Cette analyse de données est cruciale pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques. Afin de collecter et d’analyser ces données, il est nécessaire d’utiliser une variété d’outils et de technologies, c’est là que la Business Intelligence intervient.
Business Intelligence : de quoi s’agit-il ?
La Business Intelligence, ou BI, englobe les applications, les infrastructures, les outils et les pratiques qui permettent d’accéder aux informations pertinentes. Elle vise à améliorer et à optimiser les décisions et les performances d’une entreprise. En d’autres termes, elle consiste à analyser les données en utilisant des technologies pour découvrir des informations exploitables qui aident les dirigeants et les utilisateurs finaux à prendre des décisions éclairées.
La BI comprend une grande variété d’outils, d’applications et de méthodologies. Elle permet de collecter des données à partir de systèmes internes et externes, de les préparer à l’analyse, de les développer, puis de créer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations de données pour les mettre à la disposition des décideurs.
Particularité de la BI
La BI peut parfois sembler écrasante en raison de la grande quantité de données brutes qu’elle rassemble. Cependant, ces données sont inutiles si elles ne sont pas présentées dans un contexte qui justifie leur utilisation. Pour rendre ces données accessibles et compréhensibles, il est essentiel de les organiser dans un tableau de bord. Cela permet de hiérarchiser les données à l’aide de tableaux ou de graphiques, ce qui facilite la prise de décision rapide et efficace. La création d’un tableau de bord est donc essentielle pour accompagner la BI.
Origine du terme BI
Le terme Business Intelligence a été utilisé pour la première fois en 1989 par le consultant Howard Dresner pour décrire l’utilisation de techniques d’analyse de données dans les prises de décision commerciales. Bien que le terme lui-même soit récent, les technologies de la BI existent depuis longtemps. Parfois, le terme de Business Intelligence est remplacé par celui de business analytics, qui englobe également les technologies analytiques avancées.
Les avantages de la Business Intelligence pour les entreprises
Les programmes de Business Intelligence offrent de nombreux avantages aux entreprises. Ils permettent d’accélérer et d’améliorer la prise de décision, d’optimiser les processus internes, d’augmenter l’efficacité opérationnelle, de générer de nouveaux revenus et de prendre l’avantage sur la concurrence. La BI aide également les entreprises à identifier les tendances du marché et à résoudre les problèmes qui se posent.
Les données de la Business Intelligence peuvent inclure des informations historiques ainsi que de nouvelles données provenant de sources différentes. Les analyses de BI permettent de prendre des décisions tactiques et stratégiques. Alors qu’auparavant, les outils de BI étaient principalement utilisés par les analystes de données et les professionnels informatiques, de plus en plus de cadres et d’employés utilisent maintenant les logiciels de BI grâce au self-service BI et aux outils de découverte de données.
La BI accessible aux PME
Grâce aux technologies de la Business Intelligence, les petites et moyennes entreprises peuvent désormais accéder à des informations précieuses sur leurs opérations, leurs performances et surtout sur leurs clients. Les solutions de BI étaient autrefois réservées aux grandes entreprises en raison de leur coût élevé, mais les technologies basées sur le cloud ont réduit les coûts de mise en œuvre de ces solutions.
Aujourd’hui, les PME peuvent profiter de la puissance de la BI en libre-service grâce à des outils tels que Microsoft Power BI, qui offre une exploration et une analyse des données de niveau professionnel pour un coût initial nul. Les PME peuvent ainsi explorer des outils d’analyse et d’aide à la décision de niveau entreprise sans se soucier des coûts initiaux élevés.
Il est important de noter que la mise en œuvre de la BI varie en fonction des choix de déploiement, de la composition du public et des exigences de visualisation. Il est donc essentiel de connaître les besoins spécifiques de l’entreprise en matière de logiciel de BI et son budget avant de choisir un fournisseur.
Les outils de la Business Intelligence
La Business Intelligence regroupe de nombreuses applications d’analyse de données, de reporting, de traitement analytique en ligne (OLAP), de mobile BI, de BI en temps réel, de BI d’exploitation, de logiciels en tant que service (SaaS) et de BI open source. Les outils de BI comprennent également des logiciels de data visualization permettant de créer des graphiques, des tableaux de bord et des cartes de performance pour afficher les données visualisées sous forme d’indicateurs de performance et de métriques d’entreprise.
Les programmes de BI peuvent également incorporer des formes d’analyses avancées telles que le data mining, les analyses prédictives, le forage de texte, les analyses statistiques ou les analyses Big Data. Dans la plupart des cas, les projets analytiques avancés sont menés par des équipes spécialisées comprenant des data scientists, des statisticiens et d’autres analystes expérimentés. Les équipes de BI se concentrent généralement sur des projets plus simples.
La chaîne décisionnelle
La chaîne décisionnelle est le processus de transformation des données collectées en informations exploitables pour les prises de décision. Elle se compose de quatre catégories distinctes, chacune correspondant à une phase du processus :
- La collecte de données : cette étape consiste à extraire, transformer et charger les données en provenance des différentes sources de l’entreprise.
- Le stockage des données : il s’agit de centraliser les données structurées et traitées dans un entrepôt de données adapté aux requêtes décisionnelles.
- La distribution ou restitution des données : elle permet de présenter les informations de manière exploitable pour la prise de décision à l’aide de différents outils tels que les tableaux de bord, les portails d’accès aux données et les outils de navigation.
- L’exploitation des données : une fois nettoyées et stockées, les données sont prêtes à être analysées par les utilisateurs finaux ou les spécialistes de l’analyse à l’aide d’outils tels que les cubes OLAP et le data mining.
Les ressources humaines et les infrastructures nécessaires
La Business Intelligence nécessite des ressources humaines spécialisées telles que des managers BI, des architectes BI, des développeurs BI, des analystes commerciaux et des professionnels de la gestion des données. Les utilisateurs métier sont également impliqués pour représenter le côté commercial et s’assurer que les besoins de l’entreprise sont pris en compte dans le processus de développement de la BI.
Les données de Business Intelligence sont généralement stockées dans des entrepôts de données ou des data marts. Les systèmes Hadoop sont de plus en plus utilisés pour stocker les données non structurées, les fichiers de logs, les données de capteurs et d’autres types de Big Data.
Avant d’être utilisées dans les applications de BI, les données brutes doivent être intégrées, consolidées et nettoyées à l’aide d’outils d’intégration de données et de qualité de données pour s’assurer de leur précision et de leur cohérence.
Les entreprises adoptent de plus en plus une approche Agile BI et des entrepôts de données pour développer des fonctionnalités BI plus rapidement, en les divisant en petits projets et en les adaptant aux besoins changeants de l’entreprise.
Les défis de la Business Intelligence
L’un des principaux défis de l’adoption de la Business Intelligence est la résistance culturelle des employés de l’entreprise. De plus, la qualité des données et le volume de données inutiles peuvent poser problème. Il est donc essentiel d’établir des normes de qualité des données pour garantir que seules les données pertinentes sont utilisées dans les processus décisionnels.
Les outils de BI peuvent également poser des problèmes, bien qu’ils soient de plus en plus intuitifs. De nombreuses entreprises ne comprennent pas suffisamment leurs processus commerciaux pour déterminer comment les améliorer. Enfin, les entreprises doivent être prudentes dans le choix des processus qu’elles déploient, en s’assurant qu’ils ont un impact direct sur les revenus de l’entreprise et qu’ils sont alignés sur les objectifs de l’entreprise.
Exemples d’utilisation de la BI
Les cas d’utilisation spécifiques de la BI varient d’un secteur à l’autre. Par exemple, les sociétés de services financiers utilisent la BI pour l’analyse des risques lors de l’octroi de prêts et pour identifier de nouveaux produits à proposer aux clients existants. Les détaillants utilisent la BI pour la gestion des campagnes marketing, la planification des promotions et la gestion des stocks.
Les fabricants s’appuient sur la BI pour analyser les opérations des usines en temps réel et pour gérer la planification de la production, l’approvisionnement et la distribution. Les compagnies aériennes et les chaînes hôtelières utilisent également la BI pour suivre la capacité des vols, fixer les prix et planifier le travail des employés.
Dans le domaine de la santé, la BI et l’analytique contribuent au diagnostic des maladies et à l’amélioration des soins pour les patients. Les universités et les systèmes scolaires utilisent la BI pour surveiller les performances globales des étudiants.
Les formations à la Business Intelligence
En France, de nombreuses formations permettent de devenir expert en Business Intelligence. Les meilleures formations sont des Masters de niveau Bac+5, tels que le Mastère Spécialisé en Business Intelligence de l’EISTI, le Master Ingénierie Statistique et Financière de l’Université Panthéon-Assas Paris II et le Master Économétrie, Statistiques – Parcours Économétrie et Statistique Appliquée de l’Université d’Orléans.
D’autres universités proposent également des Masters en Business Intelligence, comme l’IMT Atlantique, l’Université François Rabelais Tours, l’Université Lumière Lyon 2 et l’IAE Montpellier. Il existe également des formations en BI proposées par des organismes tels que le Cnam, M2i Formation et Orsys Formation.
Il est également possible de se former aux outils les plus utilisés en Business Intelligence, tels que Qlikview, QlikSense, SSIS, Talend et les SQL.
Différence entre Business Intelligence et Big Data
Le Big Data peut être considéré comme une composante de la Business Intelligence. En effet, le Big Data permet de collecter des informations provenant de sources externes à l’entreprise, ce qui constitue souvent la matière première de la Business Intelligence.
La Business Intelligence englobe une plus large variété de données, y compris les vastes bases de données en ligne qui peuvent être considérées comme du Big Data. Cependant, le Big Data désigne spécifiquement ces ensembles massifs de données.
Les outils de Big Data et de Business Intelligence diffèrent également. Les logiciels de BI sont conçus pour traiter des sources de données standard, tandis que le Big Data nécessite des systèmes spécialisés.
La Data Science est également un domaine distinct de la Business Intelligence. La Data Science utilise des méthodes scientifiques, des algorithmes et des processus pour extraire des informations et des connaissances à partir des données. Elle se concentre sur l’extraction des tendances historiques cachées dans les données pour comprendre les tendances actuelles et futures.
Business Intelligence vs Data Science
La Business Intelligence et la Data Science sont des domaines similaires mais distincts. La Business Intelligence est axée sur l’analyse des données métier et son objectif principal est de convertir les données brutes en informations exploitables pour la prise de décision.
La Data Science, quant à elle, vise à extraire des informations et des connaissances à partir des données en utilisant des méthodes scientifiques, des algorithmes, des statistiques et des techniques de Machine Learning.
Les deux domaines ont des applications commerciales essentielles mais présentent également des différences notables. La Data Science se concentre sur le futur, tandis que la Business Intelligence se concentre sur le passé et le présent. La Data Science peut traiter à la fois des données structurées et non structurées, tandis que la Business Intelligence se concentre principalement sur les données structurées.
La Data Science est également plus complexe et nécessite l’expertise d’un Data Scientist, tandis que la Business Intelligence est accessible aux utilisateurs métier. Les outils utilisés dans chaque domaine sont également différents.
Business Intelligence et Intelligence Artificielle
La Business Intelligence et l’Intelligence Artificielle (IA) sont des domaines distincts mais complémentaires. L’IA se concentre sur l’intelligence informatique, tandis que la BI vise à améliorer la prise de décision commerciale en utilisant des données analysées.
L’IA peut permettre aux outils de BI de produire des informations claires et utiles à partir des données analysées. Par exemple, un système alimenté par l’IA peut clarifier l’importance de chaque point de données et aider les opérateurs humains à comprendre comment ces données peuvent se traduire par des décisions commerciales.
En combinant l’IA et la BI, les entreprises peuvent synthétiser de grandes quantités de données en plans d’action cohérents et faciliter la prise de décision.
Différence entre la BI et l’ERP
Les systèmes ERP (Enterprise Resource Planning) intègrent toutes les fonctions de l’entreprise pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts. Ils collectent, stockent et gèrent les données relatives aux activités de l’entreprise.
La BI et l’ERP sont fréquemment confondus, mais ils sont complémentaires. L’ERP collecte les données de l’entreprise, tandis que la BI les analyse. La BI utilise des tableaux de bord et d’autres interfaces pour présenter les données de manière compréhensible.
L’adoption d’un bon système ERP rend l’entreprise plus organisée et rationalise les fonctions administratives. En utilisant les bons outils de BI pour analyser les données collectées par l’ERP, les entreprises peuvent transformer leurs données en informations et en connaissances exploitables.
Licences Power BI
Le coût de la licence Power BI varie en fonction des besoins de l’entreprise. Il existe trois types de formules : Power BI Pro, Power BI Premium Per User (PPU) et Power BI Premium.
- Power BI Pro : cette formule individuelle coûte 8,40 € par utilisateur par mois. Elle est également incluse dans les formules Microsoft 365 E5 et Office 365 Enterprise E5.
- Power BI Premium Per User : cette licence récente offre des fonctionnalités plus performantes que la licence Pro et permet une récupération de données plus facile. Son prix est de 16,90 € par utilisateur par mois.
- Power BI Premium : cette option couvre les besoins de toute une organisation et son prix varie en fonction des capacités requises, allant de 4.212,30 € à 16.861,70 € par mois.
La Business Intelligence est un domaine essentiel pour les entreprises qui souhaitent prendre des décisions éclairées et optimiser leurs performances. Grâce à une variété d’outils et de technologies, les entreprises peuvent collecter, analyser et visualiser les données pour améliorer leur prise de décision.
