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Les outils de Business Intelligence, quelles applications ?

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La business intelligence : un anglicisme qui est sur de nombreuses lèvres mais qui, paradoxalement, n’est encore que peu employé par les professionnels. Ce terme, que l’on connaît aussi sous le nom d’informatique décisionnelle, désigne les applications et solutions permettant d’analyser les données afin de faciliter la prise de décisions. Longtemps réservés aux spécialistes du domaine, les outils de business intelligence commencent à se démocratiser en entreprise, à mesure que leur visage évolue.

Le b.a.-ba de la BI

Placer l’informatique au service des décideurs : c’est le rôle de la business intelligence auprès des entreprises. Pour y parvenir, elle englobe tous les outils, les infrastructures et les méthodes permettant de collecter, de consolider, de traiter et de restituer les données. Un processus d’analyse complet qui délivre les informations essentielles sous forme de rapport, de tableau de bord ou de cartes, simplifiant ainsi la prise de décisions.
Au quotidien, les entreprises collectent un nombre impressionnant de données, tant internes (ventes, chiffre d’affaires, taux de transformation, etc.) qu’externes (études de marché, baromètres, bases de données, etc.). Les outils de business intelligence vont permettre d’en exploiter pleinement le potentiel, en croisant, analysant et comparant l’information. De quoi mieux connaître son résultat, ses cibles ou encore les tendances du marché et, in fine, prendre des décisions stratégiques en connaissance de cause.

La business intelligence : un outil au nombre (presque) infini d’usages

À l’interne comme à l’externe, les outils de business intelligence permettent aux entreprises d’agir sur chaque facette de leur métier. Une multitude d’usages qui offre ainsi la possibilité d’optimiser à la fois gestion et stratégie.

  • Objectiver les prises de décisions : les outils de business intelligence extraient quotidiennement des indicateurs, des tendances, des statistiques et autres éléments concrets. Basée sur une réalité chiffrée, la prise de décisions perd sa dimension subjective pour uniquement s’appuyer sur des faits.
  • Agir en temps réel : certaines solutions d’informatique décisionnelle sont capables d’analyser les données en temps réel. L’entreprise peut ainsi réajuster sa stratégie heure par heure afin de coller aux réalités immédiates du marché.
  • Anticiper sur le long terme : mais le principal atout de la BI est de permettre l’analyse des tendances structurelles et externes afin de prendre des décisions sur le long terme et d’anticiper les évolutions à venir. Détecter un nouveau besoin des clients, repérer l’émergence d’un marché porteur, prévoir une baisse d’activité… les possibilités sont presque infinies.
  • Identifier les erreurs : le volume d’informations accessibles est tel qu’il devient presque impossible pour un humain de détecter une anomalie au sein de la base. Grâce à l’automatisation des croisements et comparaisons, les outils de business intelligence permettent de repérer tout événement inhabituel et d’agir en conséquence.
  • Améliorer la gestion d’entreprise : envoi d’alertes aux collaborateurs et aux clients, identification des pôles peu performants, analyse de l’efficacité du travail, suivi des équipes… autant de casquettes que la BI peut prendre afin d’optimiser la gestion et le fonctionnement de la société.

1 salarié sur 2 aura l’usage de la business intelligence en 2021
Selon le cabinet d’études Gartner, le marché de la business intelligence devrait représenter 23 milliards de dollars d’ici 2020. Son essor au sein des entreprises pourrait même amener 50 % des employés à en avoir un usage direct ou indirect à l’horizon 2021.

La démocratisation des outils de business intelligence : nouveau chantier du big data

Autrefois l’apanage des grands groupes disposant de moyens humains dédiés, l’informatique décisionnelle se démocratise. Grâce au développement d’outils de business intelligence plus simples à appréhender ou spécifiques à certaines tâches, la grande majorité des secteurs d’activité y ont désormais accès, y compris les PME.

  • Le reporting basique : certains outils de business intelligence proposent une simple évolution d’Excel afin d’assurer du reporting. Les décideurs peuvent connecter toutes les sources de données, avant de les croiser comme ils le souhaitent afin d’obtenir des tableaux de bord. D’autres solutions vont plus loin en permettant aux utilisateurs de mesurer la performance et le retour sur investissement.
  • Le pilotage opérationnel en temps réel : les outils de BI dits « en temps réel » permettent d’extraire de l’information fraîche afin d’obtenir une restitution immédiate. Idéale pour assurer un pilotage opérationnel « à la minute », cette technologie se montre utile pour suivre un chiffre d’affaires ou une production instantanée. Seul bémol, elle n’est généralement pas adaptée aux analyses macros, à des restitutions sur de longues périodes et à du reporting de grande ampleur. À moins d’opter pour une solution plus polyvalente.
  • Les outils d’anticipation : plutôt que de se contenter de réaliser du reporting, certaines solutions logicielles sont davantage conçues pour se projeter dans l’avenir. En plus de se concentrer sur les indicateurs financiers, elles permettent de créer un business plan ou des simulations par exemple.
  • Le traitement analytique en ligne : cette technologie vise à organiser les bases de données des grandes structures et à réaliser des analyses complexes. Considérant chaque attribut, cet outil de business intelligence permet de réaliser des comparaisons croisées (produit, période, région géographique, etc.) afin d’obtenir une vision transversale de l’activité.
  • Les solutions SaaS : les logiciels en tant que service permettent d’utiliser des outils de BI en libre-service. Dématérialisés et très simples d’utilisation, ils offrent différentes fonctionnalités accessibles en ligne et s’appuyant sur le big data.
  • Le data mining : aussi appelé exploration de données, le data mining vise à extraire de façon automatique des informations spécifiques présentes dans d’immenses bases de données. Reposant sur un ensemble d’algorithmes, cette technologie a d’innombrables utilités : détection de fraude, optimisation d’un site, maintenance prédictive, etc.

De la business intelligence à l’intelligence artificielle

Malgré l’essor d’outils de business intelligence accessibles au plus grand nombre, cette technologie doit encore lever certaines barrières afin de se démocratiser au sein des entreprises. Résistance culturelle des collaborateurs, processus non standardisé à l’échelle de la société, données non qualifiées… autant de problématiques à résoudre pour tirer profit de la puissance de l’informatique décisionnelle. Une fois fait, les entreprises n’auront plus qu’un pas à réaliser pour passer de la business intelligence à l’intelligence artificielle. Le but ? Prédire l’avenir, rien que ça.

Sources :

https://www.lebigdata.fr/business-intelligence-definition
https://cadran-analytics.nl/wp-content/uploads/2019/02/2019-Gartner-Magic-Quadrant-for-Analytics-and-Business-Intelligence-Platforms.pdf
https://www.appvizer.fr/magazine/analytique/tableaux-de-bord/outils-de-reporting#6-outils-de-reporting-pour-piloter-la-gestion-de-son-entreprise