C’est quoi la Business Intelligence?
100% des décisions en entreprise sont prises sur la base d’analyse de données. C’est l’application directe de la notion de Business Intelligence. Même si les données deviennent de plus en plus facilement accessibles, plusieurs entreprises peinent encore à utiliser ces données pour optimiser le rendement de production. Cela impacte considérablement leur croissance devant un marché en évolution rapide.
La Business Intelligence (BI) est un ensemble d’opérations de collecte, de stockage et d’analyse de données organisationnelles afin d’obtenir des informations pour étayer la prise de décision de l’entreprise. Elle doit son évolution rapide à la manipulation des données importantes dites Big Data au sein des entreprises.
Aujourd’hui la Business Intelligence s’est faite une place en or dans la vie des organisations. Basée sur des données actuelles des entreprises, elle permet de prendre des décisions métier plus ciblées et plus performantes. Elle offre ainsi une interprétation améliorée et fiable des données.
Les problématiques rencontrées par les entreprises
Voici quatre problématiques face auxquels l’utilisation de la Business Intelligence est une opportunité de croissance:
Problématique n° 1 : Rassembler les données dispersées pour une vue d’ensemble unique
Cela souligne la nécessité d’unifier des sources d’information hétérogènes afin d’obtenir une vue consolidée. L’utilisation d’un outil de data visualisation ou d’un tableau data visualisation permet de centraliser les jeux de données, d’offrir un moyen d’examiner les données cohérent et de renforcer la qualité des décisions métier grâce à des rapports et diagrammes intégrés dans un tableau de bord.
Problématique n° 2 : Gérer de Gros Volumes de Données
L’enjeu ici est de pouvoir rendre les Big Data Scalable en proposant des Solutions Techniques pour leur gestion simplifiée. Le recours à des entrepôts de données pour le stockage et à un logiciel BI pour l’analyse assure une meilleure scalabilité, une génération de rapports fiable et une présentation des résultats sous forme de cartes, diagrammes et tableaux, facilitant l’analyse via un outil de visualisation de données.
Problématique n° 3 : Nettoyer automatiquement les données
Rendre les données claires et exploitable ne comportant aucune ambiguïté et aucun défaut de présentation. Cela se fait grâce à la suppression des doublons et à la correction des fautes de présentation, de manière systématique et automatisée. Le but est d’améliorer la qualité des informations avant leur affichage dans un tableau de bord décisionnel.
Problématique n° 4 : Maîtriser le périmètre des données
Il nécessite la gouvernance des Données garantissant une vision cohérente et exploitable pour la prise de décision. La gouvernance s’appuie sur un outil de data visualisation et des solutions BI garantissant une interprétation structurée, présentée sous forme de rapports et tableaux, afin de soutenir les décisions métier de manière fiable.
Une fois qu’une entreprise s’identifie dans ces situations, elle doit rapidement mettre en place un plan d’action fiable et concret. Celui-ci doit non seulement accélérer la prise de décision, mais aussi permettre au personnel de s’adapter au nouveau système analytique mis en place. Ce plan s’illustre à travers les étapes suivantes:
- L’origine des données: il s’agit de répondre à la question D’où viendront les données?
Cette étape vise à identifier les sources internes ou externes mobilisées dans le processus décisionnel. Les informations proviennent le plus souvent des CRM, ERP, fichiers Excel, applications métiers ou encore API et bases SQL/NoSQL.
- La collecte et le stockage des données: En se posant la question “Comment collecter et où stocker les données ?” on procède ainsi à identifier les méthodes et solutions de collecte de données et deuxièmement à définir où elles seront stockées et sous quel format. Une attention particulière est accordée au choix de l’environnement de stockage : un entrepôt de données, un data lake ou une base unifiée. Le bon format de stockage — structuré, semi-structuré ou non structuré — facilite le traitement, la gouvernance et l’analyse qui suivront. Le format sur lequel sont stockées les données est très important car le bon choix facilite le traitement, la gouvernance et l’analyse qui suivront.
- L’analyse des données, en réponse à : Comment transformer les données en informations exploitables ? Cette phase nécessite la définition d’indicateurs de performance (KPI), de modèles d’analyse et de règles métier permettant de traduire les données brutes en résultats pertinents. Les outils comme les solutions BI, les moteurs analytiques, les modèles statistiques ou les solutions d’exploration de données renforcent la capacité à identifier des tendances et des signaux faibles.
- La visualisation des données: “Comment présenter clairement les résultats ?” L’objectif est de convertir les analyses en visuels compréhensibles et interactifs, tableaux de bord, diagrammes et cartes facilitant l’interprétation. Les outils de data visualisation — de type Tableau, Power BI ou Looker — jouent ici un rôle central. Ils transforment les analyses en supports visuels intuitifs.
- La prise de décision: “Comment utiliser les résultats pour orienter l’action ?” C’est ici que les entreprises trouvent satisfaction. Elles s’appuient alors sur des tableaux de bord décisionnels, des rapports automatisés ou des indicateurs clés issus des outils BI. C’est dans cette phase que la BI révèle toute sa valeur, car elle permet d’agir sur des données fiables et actualisées, réduisant les incertitudes stratégiques et renforçant les performances opérationnelles.
Avantages de la BI dans la croissance des entreprises
L’intégration d’une solution BI transforme la manière dont une organisation exploite ses données. Elle élimine progressivement les incertitudes qui freinent la croissance et permet de baser chaque action sur des faits mesurables plutôt que sur des suppositions. Fini avec les “Je pense que”, voici les “je sais que… d’après nos données, nous devons…”.
1. Une meilleure visibilité sur l’activité
En e-commerce, la BI permet aux entreprises d’utiliser un tableau de bord centralisé pour suivre en temps réel les ventes, le taux d’abandon panier et les ruptures de stock afin d’ajuster immédiatement les réapprovisionnements.
2. Une amélioration de la rapidité décisionnelle
En finance par exemple, le service financier grâce au outils de BI génère automatiquement des rapports quotidiens pour anticiper des écarts budgétaires et réagir plus vite à une baisse imprévue de trésorerie.
3. Une diminution des erreurs liées aux données
Un service RH peut utiliser la BI pour nettoyer ses données afin d’aligner les formats, supprimer les doublons et fiabiliser le calcul du risque de démission des meilleurs employés.
4. Un renforcement de la compétitivité
Pour une entreprise de distribution, la BI permettra d’analyser les tendances d’achat des consommateurs en temps réel pour ajuster ses prix, optimiser ses promotions et devancer ses concurrents sur les produits à forte demande.
