Qu'est-ce que l'informatique décisionnelle ?

Qu'est-ce que la business intelligence ?

La business intelligence (BI) désigne un ensemble de technologies, de processus et de stratégies conçus pour analyser les données métier et fournir des insights exploitables. Les systèmes de BI transforment les données brutes en informations utiles qui améliorent la prise de décisions tactiques et stratégiques. Avec les outils de BI, les utilisateurs accèdent à une large gamme de données et peuvent les analyser pour mieux comprendre leur entreprise.

Importance et avantages de la business intelligence

La BI joue un rôle essentiel dans le monde data-driven d'aujourd'hui en aidant les organisations à prendre des décisions stratégiques éclairées par des données précises et à jour. La BI combine des technologies, des outils et des méthodologies pour découvrir des informations qui confèrent un avantage concurrentiel. Avec la BI, les organisations peuvent convertir les données actuelles et historiques en action : suivi des tendances du marché, optimisation des processus internes, amélioration de la satisfaction des clients, etc.

Le potentiel de la BI est vaste :

• Amélioration du reporting : elle simplifie l'analyse des données grâce aux tableaux de bord et aux requêtes en langage naturel pour mettre les informations à disposition de tous les utilisateurs.
• Gain d'efficacité : elle identifie les goulets d'étranglement opérationnels et suggère des améliorations basées sur les données pour les processus et l'affectation du personnel, entre autres.
• Consolidation des données : elle intègre les données issues de différentes sources pour produire une vue d'ensemble de l'entreprise, indispensable à l'élaboration de stratégies informées.
• Prise de décision plus rapide : elle réduit les temps de réponse en apportant des informations en temps réel qui permettent de s'adapter sans délai au marché.
• Augmentation de la satisfaction des clients et des employés : elle améliore la qualité du service en équipant le personnel de données client exploitables, souvent en temps réel. Elle simplifie les workflows internes et offre plus d'autonomie aux employés.
• Amélioration de la résolution des problèmes : elle identifie les problèmes qui exigent une attention immédiate pour éviter les perturbations
• Optimisation de la stratégie : elle appuie la planification basée sur des preuves dans une optique de croissance durable
• Avantage compétitif : elle stimule l'innovation pour surpasser la concurrence et accroître les ventes et les revenus.

Les composants de la business intelligence

Les systèmes de BI combinent différentes méthodes –analytique, modélisation et exploration de données, rapports, visualisation, etc. – pour présenter les données sous des formes intelligibles et utilisables pour identifier les problèmes, améliorer les processus, découvrir les tendances et saisir des opportunités commerciales. La business intelligence s'appuie sur plusieurs composants clés :

Collecte et intégration des données
Avant d'être transformées en business intelligence, les données doivent être collectées auprès de sources telles que les bases de données, les applications et les systèmes externes, puis intégrées dans un format unifié à des fins d'analyse. Tout au long de ce processus, les pipelines de données facilitent la circulation des données de leur source à leur destination. Les data engineers utilisent l'ETL (extraction, transformation, chargement) pour collecter les données, les convertir dans un format utilisable et les charger dans des systèmes accessibles aux utilisateurs. L'intégration de données peut aussi se faire selon la méthode ELT (extraction, chargement, transformation) : cette fois, les données brutes sont déplacées du système source vers une ressource de destination, généralement un data warehouse.

Couches sémantiques
Les couches sémantiques agissent comme des intermédiaires entre les sources de données brutes et les outils analytiques. Elles s'appuient sur le socle d'intégration des données pour présenter les données dans un format adapté aux activités métier. Les couches sémantiques améliorent l'utilisabilité des données et leur cohérence, et les alignent sur les objectifs commerciaux.

Entreposage de données
La BI est étroitement liée à l'entreposage de données. Un data warehouse est un dépôt centralisé qui stocke les données dans un format structuré et convivial afin de faciliter l'analyse et la production de rapports. Si le data warehouse fournit l'infrastructure de stockage et d'assurance qualité, la BI exploite les données organisées pour analyser les tendances, évaluer les performances et optimiser les stratégies. En combinant un entreposage de données robuste et des pratiques avancées de BI, les équipes peuvent accélérer la préparation des données, renforcer la conformité et produire des analyses plus efficaces.

Analyse de données
L'analyse de données consiste à examiner les données collectées pour découvrir des modèles, des corrélations et des insights. Pour traiter et interpréter les données, elle s'appuie sur des méthodes statistiques, des algorithmes de machine learning, l'exploration des données, la découverte et la modélisation, entre autres méthodes et outils.

L'analytique de données joue un rôle central dans la business intelligence, mais les deux processus ont des méthodes et des objectifs différents. L'analyse exploite les données en utilisant des outils techniques pour comprendre ce qui s'est passé ou prédire ce qui pourrait arriver. La business intelligence est un processus impliquant peu ou pas de code pour permettre aux utilisateurs métier de prendre des décisions et d'agir sur la base de ces informations.

Rapport et visualisation de données
Les visualisations et les rapports sont essentiels pour traduire les insights en action. Les outils de visualisation de données permettent de créer des graphiques, des tableaux de bord et des cartes thermiques qui rendent les datasets complexes compréhensibles en un coup d'œil. Ces représentations aident les décideurs à suivre les performances et à identifier rapidement les indicateurs clés et les tendances importantes. Le rapport complète la visualisation en organisant et en résumant les données dans des formats structurés et adaptés à des audiences spécifiques.

Types et outils de business intelligence

Les systèmes de BI utilisent différentes approches selon les besoins :

Business intelligence en temps réel
La business intelligence en temps réel (RTBI) permet aux organisations d'accéder aux données, de les analyser et d'agir au fur et à mesure qu'elles sont générées. Elles obtiennent ainsi des insights immédiats sur les opérations en cours et la dynamique du marché. Si la BI traditionnelle repose souvent sur un traitement périodique par batch, la RTBI analyse les données en continu pour que les décisions soient toujours basées sur les informations les plus récentes. Cette capacité est indispensable dans les secteurs exigeant une très haute réactivité, comme la finance, la logistique et le commerce de détail.

Business intelligence intégrée
La BI intégrée incorpore les capacités de BI au cœur des applications et des workflows métier pour permettre aux utilisateurs d'accéder aux insights dans leurs outils quotidiens. Grâce à cette intégration, il devient possible de réaliser des analyses contextuelles là où les décisions sont prises, pour toujours plus d'efficacité.

Business intelligence en libre-service
La business intelligence en libre-service (SSBI) donne aux utilisateurs non techniques la possibilité de consulter, d'analyser et de visualiser les données sans faire appel à l'équipe IT ni à des spécialistes des données. Avec ses outils conviviaux et ses interfaces intuitives, la SSBI permet aux employés de générer des rapports, de créer des tableaux de bord et d'explorer des datasets en toute autonomie. Cette démocratisation des données rationalise la génération d'insights et la réaction face à l'évolution des données. Les couches sémantiques sont cruciales pour la BI en libre-service, car ce sont elles qui simplifient l'accès aux données tout en assurant leur gouvernance.

Outils de business intelligence
Les outils de BI sont essentiels pour transformer les données brutes en informations exploitables. Parmi les outils et logiciels BI les plus courants, citons :

• Les outils de visualisation des données, qui représentent les datasets sous la forme de tableaux de bord, de graphiques et de diagrammes interactifs et digestes
• Les outils de reporting, qui organisent, filtrent et affichent les données sous forme de rapports structurés
• Les outils en libre-service, qui 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 outils de couche sémantique, qui représentent des structures de données et des concepts complexes dans un format pratique pour les fonctions métier
• Les outils d'entreposage de données, qui facilitent le stockage et la gestion des données
• Les outils d'analyse prédictive, qui utilisent des modèles statistiques et des algorithmes de machine learning (ML) pour établir des prévisions
• Les outils de BI opérationnelle, qui délivrent des analyses en temps réel pour surveiller les opérations quotidiennes

Plusieurs fournisseurs proposent un large éventail d'outils de BI. Les principaux outils de BI sont Tableau, Power BI de Microsoft, Qlik, ThoughtSpot, Looker (Google Cloud Platform), Oracle Business Intelligence, SAP, SAS, Domo et Salesforce.

Le processus de business intelligence

Le processus de business intelligence transforme les données brutes en insights. Ce processus comprend plusieurs étapes :

1. Identification des données : les données utiles à l'analyse sont identifiées. Ces données peuvent résider dans un data warehouse, un data lake ou le cloud, mais elles peuvent aussi provenir d'environnements métier comme le CRM, la chaîne d'approvisionnement, les données industrielles et de point de vente, l'inventaire ou le marketing, par exemple.
2. Collecte de données : les données sont collectées auprès de ces différentes sources, puis nettoyées, intégrées et préparées pour l'analyse.
3. Analyse : les données sont analysées afin de dégager les tendances, les anomalies et les modèles qu'elles recèlent.
4. Rapports et visualisations : les outils créent des rapports et des visualisations de données plus intuitives, sous la forme de tableaux de bord, de graphiques et de diagrammes. Les utilisateurs peuvent ainsi comprendre rapidement les données, approfondir les détails et identifier les informations importantes.
5. Décision et action : les parties prenantes prennent des décisions basées sur les insights délivrés par la BI et mettent en œuvre un plan visant à initier un changement ou lancer de nouveaux projets.

Applications de la business intelligence

Les entreprises utilisent la BI dans un large éventail de domaines pour prendre de meilleures décisions. Quelques exemples :

• Insights client : la BI élabore une image globale du comportement des clients, de leurs préférences et de leur feedback
• Service à la clientèle : l'IA contribue à l'amélioration du service à la clientèle en proposant, par exemple, des chatbots capables d'apporter des réponses rapides et précises aux questions des clients ou d'alléger la charge de travail des agents humains pour leur permettre de se concentrer sur des tâches de plus grande valeur
• Finance : les équipes financières utilisent la BI pour suivre les dépenses, analyser les marges de profit et optimiser les budgets. Les tableaux de bord en temps réel fournissent des informations claires sur la santé financière, identifient les risques et soutiennent la planification stratégique.
• Santé : la BI aide les prestataires de soins de santé à personnaliser les soins, à améliorer les résultats des patients, à optimiser l'allocation des ressources et à réduire les coûts opérationnels
• Ressources humaines : les équipes RH utilisent la BI pour analyser les tendances en matière de recrutement, de performance des employés et de rétention, afin d'informer la planification de la main-d'œuvre et les stratégies d'engagement
• Marketing : les spécialistes du marketing utilisent la BI pour évaluer l'efficacité des campagnes marketing en analysant les indicateurs de performance clés (KPI) tels que les taux de conversion, les taux d'engagement et le ROI
• Efficacité opérationnelle : les outils de BI aident les organisations à suivre et à optimiser les opérations quotidiennes en analysant les performances des processus et en identifiant les domaines à améliorer
• Retail : les détaillants utilisent la BI pour analyser les comportements d'achat, optimiser les stratégies de tarification, gérer les stocks et optimiser l'efficacité tout en réduisant leurs coûts
• Gestion des risques : la BI aide à identifier et à atténuer les risques dans des domaines tels que les opérations, la conformité et les activités financières
• Ventes : les outils de BI analysent les performances des ventes, le comportement des clients, les prix et les conditions du marché, puis émettent des prévisions quant à l'évolution des tendances.
• Chaîne d'approvisionnement : les outils de BI surveillent les activités de la chaîne d'approvisionnement pour prévoir la demande, identifier les goulets d'étranglement et rationaliser la gestion des stocks, dans le but de réduire les coûts et de gagner en efficacité

La BI en action
Les plus grandes entreprises utilisent la BI pour orienter leur activité dans de nouvelles directions. Quelques exemples :

Barilla, le plus grand producteur de pâtes au monde, a mis en place un système de traçabilité qui repos sur la BI. L'entreprise analyse les performances de ses fournisseurs et les classe selon des critères de qualité des produits et de ponctualité des livraisons afin d'évaluer les risques associés. Les équipes data peuvent désormais surveiller les expéditions à l'étranger en quasi-temps réel, anticiper la demande et adapter la production pour optimiser la gestion des stocks.

SEGA Europe utilise la BI enrichie par l'IA pour soutenir les décideurs en leur permettant de poser des questions en temps réel sur les ventes et le comportement des joueurs, sans avoir à solliciter les experts en données. Les utilisateurs obtiennent désormais des informations détaillées sur les ventes de jeux et les données de jeu en posant des questions en langage naturel. Ces capacités se sont traduites par une augmentation de la productivité et une accélération de la prise de décision data-driven dans toute l'organisation.

La Société Radio-Canada (CBC/Radio-Canada) extrait des insights de vastes quantités de données disparates pour aider l'entreprise à mieux comprendre les signaux tels que les tendances de désabonnement, la consommation de contenu et les relations entre différents types de contenu. Grâce à ces informations de BI, CBC mise sur la personnalisation pour doper l'engagement, en s'adaptant pour diffuser des programmes qui trouveront davantage écho auprès des auditeurs.

Compass, une entreprise de technologie immobilière, utilise la business intelligence pour aider les agents immobiliers à trouver les propriétaires les plus susceptibles de vendre leur bien. Grâce à ces données, les agents savent ainsi à quel moment augmenter ou réduire la voilure du marketing pour des annonces spécifiques. Toutes ces capacités aident les agents de Compass à accroître leur volume d'activité.

L'IA transforme la business intelligence

L'IA révolutionne la BI en automatisant des tâches complexes et en démocratisant l'accès aux insights basés sur les données. Les outils de BI alimentés par l'IA utilisent des algorithmes de ML pour traiter les données de différentes sources, identifier des modèles et extraire des informations exploitables à une vitesse inouïe. Lorsqu'ils intègrent le traitement du langage naturel (NLP), ces systèmes permettent aux utilisateurs non techniques d'interagir avec les données au moyen de demandes simples et conversationnelles, sans recourir à une expertise spécialisée. Cette démocratisation encourage une culture axée sur les données, dans laquelle les employés de tous les niveaux peuvent accéder aux outils de BI et les utiliser pour prendre des décisions plus rapides et mieux informées.

L'avènement de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLMs) personnalisés ouvre la voie à une meilleure compréhension du contexte et à des insights plus précis, parfaitement en phase avec les spécificités de chaque environnement métier. Combinés à des plateformes de données unifiées telles que les data lakehouses, ces outils décloisonnent et consolident les informations pour offrir une vue complète des données organisationnelles.

En appliquant ses capacités d'apprentissage aux écosystèmes de données, l'IA permet de créer des systèmes de BI plus intuitifs et des outils d'analytique en libre-service, de manière à généraliser l'exploitation des données dans l'organisation. En intégrant l'IA dans les workflows quotidiens, les systèmes de BI deviennent des outils indispensables à une prise de décision plus rapide et plus précise. Le résultat : des gains d'agilité et de compétitivité dans un paysage numérique en évolution rapide.

Faire converger l'IA et la business intelligence 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 toute l'organisation. Databricks AI/BI permet à tous les profils d'utilisateur d'interroger les données en langage naturel et d'obtenir de l'IA des insights d'un haut niveau de pertinence et de fiabilité. Databricks AI/BI repousse les limites des systèmes BI traditionnels avec assistant IA en étudiant l'ensemble des données d'une entreprise, ses modèles d'utilisation et sa sémantique commerciale. C'est cette connaissance approfondie qui permet à AI/BI de fournir des réponses précises à partir de données complexes et réelles. 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.