Table des matières
- Qu'est-ce que le phénomène de "Big Data" ?
- C'est quoi la Business Intelligence ?
- Comment fonctionnent les outils BI ?
- Quels sont les enjeux de structuration des données pour les entreprises ?
- Pourquoi faire de l'informatique décisionnel ?
- Quel outil BI choisir ? Les critères de sélection des logiciels de business intelligence
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Business Intelligence : définition, enjeux et outils
La Business Intelligence, qu’est-ce que c’est ? Définition, outils et enjeux de la BI : trouvez toutes les réponses à vos questions sur la Business Intelligence dans cet article.
La Business Intelligence, c’est l’ensemble des techniques et outils permettant de collecter, d’analyser et de restituer l’information au sein d’une entreprise. La BI permet aux entreprises de prendre les meilleures décisions en se basant sur des données objectives et fiables. Le tout restitué sous un format qui doit être synthétique et clair pour l'utilisateur final.
La Business Intelligence, c’est l’ensemble des techniques et outils permettant de collecter, d’analyser et de restituer l’information au sein d’une entreprise. La BI permet aux entreprises de prendre les meilleures décisions en se basant sur des données objectives et fiables. Le tout restitué sous un format qui doit être synthétique et clair pour l'utilisateur final.
Nous revenons dans cet article sur le lien entre BI et Big data, sur le fonctionnement des technologies BI, ainsi que sur l'utilisation de ces solutions au sein des entreprises afin d'optimiser le processus de prise de décision.
Qu'est-ce que le phénomène de "Big Data" ?
Ce que l'on appelle "Big Data" se caractérise par le phénomène désormais bien connu des 3V : Volume, Variété, Vélocité :
Volume
Le volume de données en circulation a littéralement explosé depuis les années 2000 et l’arrivée d’internet. Cela est valable aussi bien pour les données émanant des individus que pour celles émanant des entreprises. Cette explosion du volume de données est due notamment au nombre de plus en plus important d’objets connectés qui fournissent la masse d’informations utilisables. Cette capacité à produire des informations augmente par ailleurs avec la capacité de stockage qui devient de plus en plus importante notamment grâce à l’utilisation du cloud.
Ce phénomène d’explosion du volume de données va de pair avec le phénomène de variété lié aux sources et aux natures de données prenant des formes de plus en plus différentes.
Ce phénomène d’explosion du volume de données va de pair avec le phénomène de variété lié aux sources et aux natures de données prenant des formes de plus en plus différentes.
Variété
La structure de la donnée a progressivement évolué pour laisser place à une multitude de formats. Que ce soit du texte, des photos, des vidéos, du contenu web, des coordonnées GPS, des SMS, des appels, etc. la variété des sources de données n’a jamais été aussi importante et ce phénomène continue de s’amplifier avec le développement et la commercialisation de plus en plus d’objets connectés.
La donnée produite peut être classifiée en 3 catégories selon sa structure :
La donnée produite peut être classifiée en 3 catégories selon sa structure :
La donnée structurée
Elle correspond à de la donnée qui peut être analysée directement sans besoin de mise en forme préalable. Cela concerne notamment les fichiers Excel et les tableaux par exemple.
La donnée semi-structurée
Elle correspond à de la donnée sous un format qui nécessite peu de mise en forme pour pouvoir être exploitée ou analysée. Il s’agit notamment des fichiers avec du contenu texte ou des informations chiffrées qui doivent être formatées au préalable avant de pouvoir être analysées.
La donnée dite « déstructurée »
Elle correspond à une donnée dont le format ne peut pas être exploité en l’état et qui va nécessiter un travail d’interprétation et de mise en forme plus important avant de pouvoir être analysée. Cela concerne notamment les photos, les vidéos, etc.
Enfin, la donnée peut également être classée en fonction de son caractère fiable ou non. En effet, le grand nombre de possibilité de générer de la donnée rend la vérification de la fiabilité de cette donnée de plus en plus compliquée. La vigilance par rapport aux sources de données utilisées est donc essentielle pour pouvoir construire des analyses fiables.
Vélocité
Le phénomène de vélocité de la donnée peut se décomposer en 2 éléments :
La vitesse de génération de données
L’augmentation simultanée de la performance des machines, de leur capacité de stockage, ainsi que de la rapidité des connexions, a contribué à la production de plus en plus rapide des données. En effet, si auparavant il fallait attendre plusieurs minutes ou plusieurs heures pour télécharger des données sur un ordinateur, cette durée s’est considérablement réduite aujourd’hui. Ainsi, la génération et le partage des données a atteint une fluidité exceptionnelle et il est probable que ce phénomène est amené à s’amplifier continuellement dans les années à venir.
La vitesse d'analyse de la donnée
Une fois la donnée générée et partagée, la puissance de calcul des machines et la complexité des algorithmes développés permettent d’analyser également en temps réel ou dans un temps très court les données ingérées. Poussé à l’extrême, ce phénomène permet notamment de réaliser des analyses prédictives, qui consistent à anticiper un évènement sur la base d’algorithmes et de statistiques appliquées à des données collectées et analysées en temps réel.
Ces éléments peuvent être exploités notamment pour la prise de décision : c'est ce qui va constituer la business intelligence.
Ces éléments peuvent être exploités notamment pour la prise de décision : c'est ce qui va constituer la business intelligence.
C'est quoi la Business Intelligence ?
Définition de la BI
La Business Intelligence (que l'on peut traduire par de l'informatique décisionnel ou de l'intelligence économique), c’est l’ensemble des techniques et outils permettant de collecter, d’analyser et de restituer l’information au sein d’une entreprise. La BI permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions en se basant sur des données objectives, fiables et disponibles dans un laps de temps très court.
Un système de reporting ou de tableaux de bord est souvent utilisé pour faire apparaître les indicateurs clés de performance permettant de suivre une activité. Beaucoup d'entreprises utilisent aujourd'hui des rapports construits à l'aide de la BI pour objectiver leurs décisions stratégiques.
Un système de reporting ou de tableaux de bord est souvent utilisé pour faire apparaître les indicateurs clés de performance permettant de suivre une activité. Beaucoup d'entreprises utilisent aujourd'hui des rapports construits à l'aide de la BI pour objectiver leurs décisions stratégiques.
Les différentes étapes de traitement de la data
Récupération de la donnée
La première étape d'un projet de Business Intelligence est de choisir soigneusement les sources de données qui vont être utilisées pour préparer les analyses.
Ces sources de données peuvent être de nature diverse avec des formats différents. L'enjeu sera alors d'harmoniser le format de la donnée récupérée afin de construire des analyses croisées. De nombreuses plateformes BI intègrent aujourd'hui des fonctionnalités permettant de modifier facilement le format de la donnée récupérée afin d'obtenir un fichier plat (appelé aussi "flat-file").
Ces sources de données peuvent être de nature diverse avec des formats différents. L'enjeu sera alors d'harmoniser le format de la donnée récupérée afin de construire des analyses croisées. De nombreuses plateformes BI intègrent aujourd'hui des fonctionnalités permettant de modifier facilement le format de la donnée récupérée afin d'obtenir un fichier plat (appelé aussi "flat-file").
Structuration
Une fois les formats de données unifiés, les analyses vont pouvoir être construites. La formalisation des analyses se fait habituellement grâce à des requêtes qui vont permettre de :
- Réaliser des calculs sur la base de donnée unifiée
- D'appliquer des filtres en fonction de la donnée recherchée
Ce travail de structuration des analyses est capital puisque l'objectif sera de retranscrire au mieux les indicateurs qui sont importants pour la société et qui lui permettent de suivre son activité.
Datavisualisation
La datavisualisation (ou dataviz) consiste tout simplement en l'utilisation de graphs et de visuels pour restituer la donnée sous un format synthétique et adapté pour la prise de décision. Une bonne datavisualisation réside dans le choix du bon graphique pour restituer l'information souhaitée. En général, les solutions BI disposent d'une bibliothèque avec un large choix de visuels vous permettant de choisir celui qui sera le plus adapté à l'information restituée.
Restitution et Partage
Une fois les analyses réalisées, celles-ci devront être diffusées aux utilisateurs qui doivent prendre leurs décisions sur cette base. Il va donc être nécessaire de définir un système d'accès (avec éventuellement la définition de droits de lecture et/ou écriture) pour l'ensemble des utilisateurs.
Voici quelques exemples de diffusion des analyses :
Voici quelques exemples de diffusion des analyses :
- Équipe dirigeante d'une entreprise vers les équipes opérationnelles
- Expert-comptable vers ses clients
- Consultants vers les différents interlocuteurs
Comment fonctionnent les outils BI ?
Les solutions de BI sont la plupart du temps des logiciels qui permettent de réaliser les différentes étapes évoquées ci-dessus. Ces logiciels peuvent également être retrouvés sous la dénomination d'outils de reporting ou de datavisualisation.
De façon plus générale, une plateforme de BI permet de récupérer des données pour en extraire un savoir : cela peut consister concrètement à construire des indicateurs de performance (ou KPIs) fiables, à partir d'une donnée brute, disponibles à partir des systèmes internes ou via des sources externes.
De façon plus générale, une plateforme de BI permet de récupérer des données pour en extraire un savoir : cela peut consister concrètement à construire des indicateurs de performance (ou KPIs) fiables, à partir d'une donnée brute, disponibles à partir des systèmes internes ou via des sources externes.
Ces applications sont de plus en plus nombreuses au sein des entreprises (notamment des PME) puisque la donnée disponible est de plus en plus importante et exploitable. Récupérer et analyser ces données c'est optimiser ses chances de prendre les bonnes décisions de gestion. L'objectif de la Business intelligence est de se servir de la masse d'information à disposition afin d'en extraire des savoirs et de prendre des décisions éclairées sur cette base.
Quels sont les enjeux de structuration des données pour les entreprises ?
Reporting
Le reporting en business intelligence correspond au suivi de l'évolution des indicateurs clés de l'activité et à l'analyse des tendances. L'objectif étant de pouvoir restituer les indicateurs de performance le plus rapidement possible une fois les données source disponibles.
Ce processus de reporting peut être alimenté par les systèmes internes et automatisé de telle sorte à ne plus mobiliser des ressources sur la production des chiffres mais plutôt à se focaliser sur l'analyse.
Des exemples d'indicateurs clés qui peuvent être suivi : évolution du chiffre d'affaires, marge par produit, top 10 clients ou fournisseurs, efficacité commerciale par magasin, effectifs, analytique métier, tendances du marché, etc.
Ce processus de reporting peut être alimenté par les systèmes internes et automatisé de telle sorte à ne plus mobiliser des ressources sur la production des chiffres mais plutôt à se focaliser sur l'analyse.
Des exemples d'indicateurs clés qui peuvent être suivi : évolution du chiffre d'affaires, marge par produit, top 10 clients ou fournisseurs, efficacité commerciale par magasin, effectifs, analytique métier, tendances du marché, etc.
Datavisualisation
Pour que les analyses préparées puissent faciliter la prise de décision il faut qu'elles soient restituées sous un format compréhensible : c'est là que la dataviz rentre en jeu.
La mise en place de tableaux de bord structurés, synthétiques et dynamiques va permettre de rendre l'information plus facilement assimilable par l'utilisateur final. Bien entendu, les visuels doivent être personnalisables pour pouvoir répondre à des besoins spécifiques et également proposer une vue d'ensemble des indicateurs suivis.
La mise en place de tableaux de bord structurés, synthétiques et dynamiques va permettre de rendre l'information plus facilement assimilable par l'utilisateur final. Bien entendu, les visuels doivent être personnalisables pour pouvoir répondre à des besoins spécifiques et également proposer une vue d'ensemble des indicateurs suivis.
Prise de décision
L'essence des solutions de business intelligence est d'aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en fournissant des données précises et en temps réel. Maîtriser sa donnée c'est maîtriser les informations historiques (reporting). Cependant, tout l'intérêt de savoir exploiter la donnée historique est de pouvoir s'en servir pour estimer les informations prévisionnelles (budget).
Une technologie BI bien paramétrée permet ainsi de restituer des indicateurs pertinents pour la prise de décision future.
Attention à ne pas confondre la notion de Business Intelligence (BI) avec l'Intelligence Artificielle (IA) qui touche des domaines algorithmiques avancés (data mining, machine learning, etc.).
Une technologie BI bien paramétrée permet ainsi de restituer des indicateurs pertinents pour la prise de décision future.
Attention à ne pas confondre la notion de Business Intelligence (BI) avec l'Intelligence Artificielle (IA) qui touche des domaines algorithmiques avancés (data mining, machine learning, etc.).
Pourquoi faire de l'informatique décisionnel ?
Optimisation du temps passé sur la préparation des analyses
Un système de prise de décision construit avec des outils de BI peut prendre du temps (par exemple pour récupérer la totalité de la donnée via les systèmes internes ou encore construire toute la structure du modèle). Mais une fois le processus paramétré, cela permet d'atteindre une efficacité opérationnelle optimale en limitant le nombre d'opérations manuelles.
Les plateformes de BI et data particulièrement adaptés aux PME
Concrètement, la Business Intelligence est utilisable dans toute organisation qui possède un volume important de données à traiter (ce qui est particulièrement le cas dans les PME). Et bien sûr ces analyses peuvent être appliquées aux différents domaines d'activité tant que le suivi d'indicateurs est utile. Une solutions de BI permettra de collecter et d'analyser les données de l'entreprise afin de prendre les bonnes décisions stratégiques quels que soient les problématiques rencontrées.
Production automatisée de rapports et de tableaux de bords
Les modes d'application de la BI peuvent varier considérablement d'une entreprise à une autre mais celle-ci est souvent utilisée pour la mise en place de tableaux de bords ou de rapports automatiques permettant de mieux comprendre les données internes ou externe et d'améliorer les performances de l'entreprise. Cela offre une meilleure façon de construire ces suivis en comparaison de méthodes plus chronophages (telles que la construction via Excel).
Quel outil BI choisir ? Les critères de sélection des logiciels de business intelligence
Quel prix ?
Il existe aujourd'hui une grande variété de solutions, de logiciels et d'applications de BI. Il n'est donc pas simple de faire son choix parmi cette offre.
Le prix est un critère important et le système d'abonnement ou de souscription va généralement varier en fonction des éditeurs et peut prendre les formes suivantes :
Le prix est un critère important et le système d'abonnement ou de souscription va généralement varier en fonction des éditeurs et peut prendre les formes suivantes :
- Système de licence par utilisateur
- Limite de stockage avec un nombre de projets défini
- Accès à certaines fonctionnalités
Enfin des coûts supplémentaires peuvent être à prévoir en fonction de l'ampleur du projet et de l'implication ou non d'un consultant externe qui aura pour rôle de mettre en œuvre ce projet.
Généraliste vs. Spécialiste
Certaines plateformes généralistes (comme par exemple Power BI) qui vont permettre de traiter tout type de données et de réaliser des analyses très personnalisées.
D'autres outils sont spécialisés dans un domaine en particulier (par exemple Finthesis pour la finance d'entreprise). Cela signifie que les données d'entrée seront restreintes à un format en particulier de même que les possibilités d'analyses seront réduites à des besoins bien spécifiques. Le principal avantage de telles solutions est généralement la simplicité d'utilisation alors que les plus généralistes seront plus complexes à prendre en main (bien qu'offrant plus de choix).
D'autres outils sont spécialisés dans un domaine en particulier (par exemple Finthesis pour la finance d'entreprise). Cela signifie que les données d'entrée seront restreintes à un format en particulier de même que les possibilités d'analyses seront réduites à des besoins bien spécifiques. Le principal avantage de telles solutions est généralement la simplicité d'utilisation alors que les plus généralistes seront plus complexes à prendre en main (bien qu'offrant plus de choix).
Facilité de prise en main par les utilisateurs
Là encore, la facilité de prise en main devrait dépendre des possibilités permises par l'outil. Plus le nombre de fonctionnalités et de possibilités est important, plus la complexité augmentera. Il faut également distinguer la facilité de prise en main côté lecteur (simple manipulation des informations restituées qui doit être très simple) et la facilité de prise en main côté éditeur (qui peut être beaucoup plus complexe en raison de la construction des analyses et des requêtes).
Quelles sont les prérequis en termes de formation ?
Tout va dépendre de la solution : comme évoqué précédemment, cette dernière est souvent plus simple à utiliser lorsqu'il est spécialisé et plus complexe lorsqu'il est généraliste. Cependant, il est possible de trouver très facilement des supports de formation sur internet permettant de mieux maîtriser les différents outils, notamment les plus connus (PowerBI, Tableau, etc.).
Pour quelle utilisation ?
L'une des questions essentielles à se poser avant de choisir un outil de BI est l'utilisation finale du dashboard ou du reporting qui sera produit. En effet, le rendu ne sera pas le même en fonction de l'utilisateur final (clients, salariés, responsables d"équipes, etc.). Par ailleurs, en fonction de la difficulté et de la spécificité des analyses à produire un outil peut se révéler beaucoup plus pertinent qu'un autre. Il est donc essentiel de bien identifier le besoin et d'échanger avec chacun des prestataires sur le sujet avant de faire son choix.
Le format de restitution peut également jouer dans le choix de l'outil entre un fonctionnement en plateforme (type SaaS) ou un logiciel bureautique.
Enfin, l'utilisation ne sera pas la même pour une PME que pour un indépendant et certains outils peuvent tout à fait convenir si le besoin d'analyses est limité et relativement standard.
Le format de restitution peut également jouer dans le choix de l'outil entre un fonctionnement en plateforme (type SaaS) ou un logiciel bureautique.
Enfin, l'utilisation ne sera pas la même pour une PME que pour un indépendant et certains outils peuvent tout à fait convenir si le besoin d'analyses est limité et relativement standard.
Pourquoi choisir un software BI spécialisé ?
Comme évoqué précédemment, l'avantage des logiciels de Business Intelligence spécialisés pour la finance est leur simplicité d'utilisation. Des outils comme Finthesis n'ont aucun besoin de mise en place ni de formation et peuvent être pris en main dès le premier jour. Ces outils ont par ailleurs l'avantage de proposer des tarifs très compétitifs en comparaison des outils BI de plus grande ampleur. C'est pourquoi il est légitime de s'interroger sur le périmètre des analyses souhaitées avant de faire son choix.
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