Veille stratégique vs Analyse

La business intelligence (BI) désigne un ensemble de technologies, de processus et de stratégies conçus pour générer des insights exploitables à partir de données commerciales. Les systèmes de BI collectent et stockent les données brutes des opérations commerciales, qui sont ensuite analysées et transformées en informations pertinentes destinées à améliorer la prise de décision.  
 
L'analytique métier, ou business analytics (BA) est considérée par de nombreux experts comme une pratique plus globale, dont fait partie la BI. Elle consiste principalement à utiliser les statistiques et les mathématiques pour interpréter les données et en extraire des insights utiles. 
 
La BI et la BA s'allient pour aider les organisations à prendre des décisions tactiques et stratégiques sur la base de données exactes et à jour. Ces processus transforment les données actuelles et historiques en action dans de nombreux domaines : optimisation des processus internes, amélioration de la satisfaction des clients, contrôle de conformité, prévision des tendances des marchés, innovation et plus encore.

Qu'est-ce que la business intelligence ?

L'IA utilise les données pour créer des indicateurs métier complets permettant d'améliorer la gestion des opérations quotidiennes. Les applications sont nombreuses : 

• Analyse en temps réel : création d'insights en temps réel pour accélérer la prise de décisions et les ajustements 
• Insights client : élaboration d'une image globale du comportement des clients, de leurs préférences et de leur feedback 
• Service client : amélioration de la qualité du service grâce à l'utilisation de données client prêtes à l'emploi, souvent en temps réel 
• Efficacité : analyse des performances des processus, identification des goulets d'étranglement opérationnels et recommandation d'améliorations data-driven pour les processus logistiques et l'affectation du personnel, entre autres 
• Finances : suivi des dépenses, analyse des marges de profit, optimisation des budgets et acquisition de renseignements sur la santé financière globale de l'entreprise 
• Gestion des risques : identification et atténuation des risques dans des domaines tels que les opérations, la conformité et la finance 
• Transparence : intégration des données issues de différentes sources pour produire une vue d'ensemble de l'entreprise, indispensable à l'élaboration de stratégies informées 

Outils de business intelligence 
Les outils de BI jouent un rôle décisif dans le processus de transformation des données brutes en insights utilisables pour identifier les problèmes, améliorer les processus et optimiser les performances de l'entreprise. Quelques outils de BI courants : 

• Les outils de visualisation des données représentent les datasets sous la forme de tableaux de bord, de graphiques et de diagrammes interactifs et digestes 
• Les éditeurs SQL facilitent l'exploration et l'analyse des données à l'aide de requêtes SQL 
• Les outils de BI opérationnelle délivrent des analyses en temps réel pour surveiller les opérations quotidiennes  
• Les outils de reporting organisent, filtrent et affichent les données sous forme de rapports structurés 
• Les outils en libre-service permettent aux utilisateurs non techniques d'interroger, d'analyser et de mettre en forme les données en toute autonomie, sans posséder d'expertise spécifique ni faire intervenir un spécialiste 
• Les tableurs, utilisables pour collecter, catégoriser et analyser les données, font également partie de l'arsenal de la BI.

Qu'est-ce que l'analytique métier ?

L'analytique métier, ou BA, englobe les processus qui permettent concrètement de transformer les données commerciales en insights pertinents et utiles à la prise de décision humaine. Son but est d'interpréter et de présenter les données qui vont informer les stratégies de croissance des entreprises. 
 
On distingue quatre grands types de BA, qui peuvent être combinés pour une approche complète de la prise de décision data-driven : 

• L'analyse descriptive utilise les données historiques pour comprendre les performances passées puis identifier les tendances et les modèles qui affectent les opérations actuelles 
• L'analyse prédictive s'appuie sur l'analyse descriptive et exploite des modèles statistiques et le machine learning (ML) pour prédire les résultats futurs 
• L'analytique diagnostique explore plus profondément les données historiques pour identifier la véritable origine des problèmes 
• L'analytique prescriptive s'appuie sur les données pour évaluer des scénarios potentiels et recommander les actions susceptibles de donner les meilleurs résultats 

Ces différents types de BA mobilisent une gamme de techniques et d'outils : 

• Exploration de données : processus consistant à trier, filtrer et classer les données de grands datasets pour éclairer des problématiques commerciales complexes 
• Machine learning : utilisation d'algorithmes pour identifier des modèles, automatiser des processus et mettre au jour des renseignements plus profonds dans les données 
• Traitement analytique en ligne (OLAP) : technologie permettant d'effectuer des requêtes complexes et rapides ou des analyses multidimensionnelles sur de grands volumes de données
• Analyse de régression : technique statistique employée pour comprendre les relations entre différentes variables et prédire des résultats 
• Prévision : utilisation de l'analyse de données et de méthodes statistiques dans le but de prédire des tendances et des résultats commerciaux sur la base de données historiques

Différences clés entre business intelligence et analytique métier 

Les termes de « business intelligence » et « business analytics » sont souvent confondus, voire utilisés pour désigner l'analyse de données. Toutefois, de nombreux experts établissent une distinction en fonction des défis métier que les deux disciplines visent à relever, les questions auxquelles elles répondent, les méthodes qu'elles emploient, l'expertise qu'elles demandent et le type d'informations qu'elles produisent. 
 
Présent ou avenir 
La BI et la BA n'ont pas le même point focal. Dans de nombreux cas, la BI s'appuie sur des données historiques pour informer des décisions quotidiennes concernant les opérations actuelles, en effectuant principalement des analyses descriptives. De son côté, la BA mise plutôt sur l'analyse prédictive pour anticiper les tendances et les évolutions futures, en fonction des événements passés ou actuels.  
 
Tactique ou stratégie 
La BI répond à des questions telles que « Qu'est-ce qui s'est passé ? » et « Comment cela s'est-il produit ? » pour informer des décisions tactiques immédiates, tandis que la BA cherche davantage à connaître l'origine profonde d'un phénomène et à anticiper l'avenir. Les informations qu'elle fournit orientent la stratégie globale à long terme et révèlent des opportunités d'innovation. 
 
Low-code ou compétences avancées 
La BI et la BA se distinguent encore par le profil de leurs utilisateurs : la BI vise généralement à aider le personnel commercial à prendre des décisions sans faire appel à l'expertise technique des data analysts ou des data scientists. Ces experts, quant à eux, utilisent leurs compétences et des outils technologiques avancés pour produire les insights de BA indispensables aux décideurs commerciaux pour faire avancer l'organisation. 

Combiner BI et BA 

La BI étant un domaine de la BA, les organisations qui cherchent à exploiter tout le potentiel de leurs données commerciales n'ont pas réellement à choisir entre la BI et la BA. Il faut toutefois garder à l'esprit les finalités et les forces respectives de chaque pratique pour déterminer les processus qui permettront de prendre des décisions data-driven.  
 
Comme la BI se focalise davantage sur les décisions tactiques touchant les opérations quotidiennes, on la privilégiera pour optimiser des processus actuels ou atteindre un objectif spécifique, par exemple. Elle est particulièrement utile pour analyser des workflows dans le but de corriger les goulets d'étranglement et les pertes d'efficacité. En revanche, une entreprise intéressée par des changements plus importants, comme le développement de nouveaux produits ou de stratégies en phase avec des tendances émergentes, misera sur les capacités prédictives de la BA. 
 
Le mieux reste de combiner la BI et la BA pour obtenir une stratégie complète d'exploitation des données commerciales. En associant BI et BA, les organisations vont pouvoir exploiter la valeur de leurs données commerciales pour gagner en efficacité, en rentabilité et en performance, mieux gérer les risques et élaborer une stratégie à long terme informée par les données, en phase avec leurs ambitions.  
 
Exemples concrets 
 
La BI et la BA offrent aux organisations la possibilité d'améliorer les performances du quotidien tout en se projetant dans l'avenir. En tandem, leurs nombreuses applications résolvent un large éventail de problèmes, optimisent les processus et ouvrent la voie à l'innovation. Les exemples ne manquent pas : 
 
Moneta, quatrième banque de République tchèque, utilise des analyses sophistiquées pour obtenir des insights et développer des technologies innovantes, en particulier pour produire des recommandations en temps réel et détecter la fraude. Reconnue comme un leader d'innovation dans son pays, l'institution a amélioré l'efficacité de ses opérations et la collaboration entre ses équipes. 
 
AT&T a mis en œuvre une approche unifiée des données et de l'IA. L'entreprise utilise des modèles de ML et des données en temps réel pour protéger ses clients et ses activités grâce à des alertes automatiques et des recommandations qui tiennent ses employés informés en permanence. Avec ce système de détection automatique en temps réel, AT&T a réduit la fraude de 80 %. 
 
Michelin s'est transformé en organisation data-driven pour déployer des innovations à grande échelle et orienter l'industrie automobile dans de nouvelles directions. Michelin a démocratisé les données provenant d'un large éventail de sources pour que les équipes puissent développer leurs propres applications d'IA : prévoir les ruptures de stock et réduire les émissions de carbone dans la chaîne d'approvisionnement, par exemple. 
 
Shift, fournisseur australien de services financiers, a mis au point un processus permettant de collecter et analyser des données hétérogènes pour appréhender rapidement la situation de ses clients. L'entreprise découvre de précieux insights qui éclairent les conversations des équipes avec les clients et leur permettent de personnaliser l'expérience de bout en bout.  Shift a implémenté un processus de prise de décision en temps réel pour certains segments de clients et cherche maintenant à utiliser le ML pour établir des scores de crédit et de risque unifiés. 

Démocratiser les insights métier avec Databricks 

Databricks AI/BI est un nouveau type de produit de business intelligence conçu pour démocratiser l'analytique et mettre les insights à la portée de tous les acteurs. Alimenté par l'intelligence des données, AI/BI réunit deux fonctionnalités complémentaires : les tableaux de bord et Genie.Avec leur expérience low-code, les tableaux de bord aident les analystes à créer rapidement, en langage naturel, des visualisations hautement interactives à l'intention des équipes fonctionnelles. Quant à Genie, il permet aux utilisateurs métier de poser des questions à leurs données et d'obtenir des analyses en toute autonomie. Nativement intégré à la Databricks Data Intelligence Platform, Databricks AI/BI délivre des insights instantanés à grande échelle tout en assurant une gouvernance unifiée et des contrôles de sécurité fins dans l'ensemble de l'organisation.