Business Intelligence : Faciliter la prise de décision grâce à l’analyse de données

Résumé de cet article par Chat GPT : 

"Cet article parle de la Business Intelligence, une méthode qui permet aux entreprises de collecter, stocker et analyser des données pour prendre des décisions stratégiques éclairées. La BI est composée de plusieurs étapes : la collecte de données, le stockage, le traitement, l'analyse et la visualisation des données. Elle nécessite l'utilisation d'outils informatiques adaptés et la mise en place d'une stratégie globale pour être efficace. Les avantages de la BI sont nombreux, notamment l'amélioration de la prise de décision, la réduction des coûts et l'optimisation des performances de l'entreprise. Enfin, l'article mentionne quelques exemples d'utilisation de la BI dans différents domaines d'activité."

La Business Intelligence (BI) également nommée “informatique décisionnelle” représente l’ensemble des outils et des méthodes d’analyse de données ayant pour objectif de transmettre les informations pertinentes aux décideurs des entreprises pour qu’ils puissent prendre des décisions stratégiques.

De ce fait, la business intelligence permet de collecter des données provenant de diverses sources, qu’elles soient internes ou externes. Ensuite, le travail du Data Scientist est de développer des applications permettant la collecte, l’analyse et la visualisation de ces données. Elles sont ensuite accessibles dans des tableaux de bord permettant aux décideurs de les consulter.

L’histoire de la Business Intelligence

L’origine de l’informatique décisionnelle est établie en 1958 avec l’ouvrage de l’allemand Hans Peter Luhn “A Business Intelligence System”, alors informaticien chez IBM. Il définit la business intelligence comme « un système automatique pour diffuser des informations aux différentes parties prenantes d’une organisation industrielle, scientifique ou gouvernementale ».

On observe ensuite les premières utilisations de business intelligence dans les années 80. Avec les débuts de l’analyse de données, même si cela reste de l’ordre de la constatation, avec un rafraichissement de l’information hebdomadaire, voire mensuel. Mais c’est dans les années 90 que l’utilisation de la BI prend de l’ampleur, avec la création des premiers ETL qui facilitent les requêtes quasi instantanées.

Aujourd’hui, la business intelligence est utilisée à tous les étages d’une organisation : applications métiers, aide à la décision, pilotage sectoriel…

La Business Intelligence

A. Les deux principales catégories de Business Intelligence

1. La BI traditionnelle : cette catégorie comprend les outils de reporting, de tableau de bord, d'analyse et d'exploration de données. Ces outils permettent aux utilisateurs de collecter, d'organiser, de modéliser et de visualiser des données historiques pour obtenir des informations précieuses sur l'entreprise et prendre des décisions éclairées.

2. La BI avancée : cette catégorie comprend des techniques plus avancées telles que l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive, l'analyse des réseaux sociaux et l'analyse en temps réel. Ces techniques permettent aux entreprises de tirer parti des données non structurées et en temps réel pour obtenir des informations plus précises et plus utiles sur les tendances, les modèles et les comportements futurs. La BI avancée est souvent utilisée dans les domaines tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des ressources humaines, la gestion de la relation client, la cybersécurité et la détection de la fraude.

B. Les outils de la Business Intelligence

Il existe de nombreuses technologies utilisées pour la Business Intelligence (BI), voici quelques-unes des plus courantes et leurs utilisations :

1. Les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) : ces outils stockent et gèrent les données de l'entreprise, et permettent aux utilisateurs de les interroger pour obtenir des informations. Exemple d’outils : Oracle Database, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL.
2. Les outils de reporting : ces outils permettent aux utilisateurs de créer des rapports à partir des données stockées dans les SGBD. Ils peuvent également inclure des fonctionnalités de filtrage et de tri pour afficher des données spécifiques. Exemple d’outils : Microsoft Power BI, Tableau, SAP Crystal Reports, IBM Cognos Analytics.
3. Les outils d'analyse : ces outils permettent aux utilisateurs d'explorer et d'analyser les données de l'entreprise en profondeur, en utilisant des techniques telles que l'analyse multidimensionnelle, le forage descendant et la segmentation. Exemples d’outils : SAS Analytics, IBM SPSS, RapidMiner, KNIME.
4. Les outils de visualisation de données : ces outils permettent aux utilisateurs de représenter visuellement les données, en utilisant des graphiques, des cartes et des diagrammes pour faciliter la compréhension et l'analyse. Exemple d’outils : Tableau, Microsoft Power BI, D3.js, Highcharts.
5. Les outils d'intelligence artificielle et de machine learning : ces outils utilisent des techniques avancées telles que l'apprentissage automatique pour identifier des modèles, des tendances et des anomalies dans les données, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et plus précises. Exemple d’outils : Google Cloud AI Platform, AWS Machine Learning, IBM Watson, Microsoft Azure Machine Learning.

C. Les 3 phases de la Business Intelligence

Le processus de Business Intelligence comporte trois étapes principales : la collecte de données, le stockage de données et l'exploitation des données.

La première étape consiste à extraire les données des différentes sources de l'entreprise, à les transformer et à les charger dans une base de données spécialisée adaptée aux requêtes décisionnelles. Cette étape s'appelle le processus ETL (Extract, Transform, Load).

La deuxième étape est la modélisation des données, qui consiste à centraliser les données structurées et traitées dans un Data Warehouse ou un Data Mart pour les rendre facilement accessibles à l'usage décisionnel.

Enfin, la troisième étape consiste à exploiter les données en utilisant différents outils tels que les cubes OLAP pour les analyses multidimensionnelles, le Data Mining pour chercher des corrélations, ou encore des tableaux de bord présentant les indicateurs clés. Les données sont nettoyées, consolidées et stockées, prêtes à être analysées par les utilisateurs finaux ou par des spécialistes.

D. La Business Intelligence vs la Business Analyse

La business intelligence a pour ambition d’apporter des faits rationnels pour faciliter la prise de décision rapide. Elle exploite différentes sources de données : les données en temps réel et les données historiques. La business analyse se réfère quant à elle aux statistiques pour anticiper les comportements futurs, découvrir des corrélations entre les données afin d’expliquer et de prévoir des évènements.

Conclusion

En conclusion, la Business Intelligence est une approche stratégique qui permet aux entreprises d'analyser et d'exploiter leurs données pour prendre des décisions éclairées. Grâce à des outils et des technologies spécialisés, les entreprises peuvent collecter, stocker et analyser des données de différentes sources pour en tirer des informations utiles et pertinentes. La BI offre de nombreux avantages, notamment une amélioration de la prise de décision, une meilleure visibilité sur les performances de l'entreprise, une identification des opportunités de croissance, une meilleure connaissance de la clientèle et une réduction des coûts. En utilisant la Business Intelligence de manière efficace, les entreprises peuvent gagner un avantage concurrentiel en prenant des décisions plus rapides, plus éclairées et plus précises pour améliorer leur rentabilité et leur performance globale.

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