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BI, informatique décisionnelle & Business Intelligence

Le Business Intelligence, ou Informatique décisionnelle est devenue un terme que l’on retrouve souvent sur les sites et les ouvrages traitant de l’informatique et des nouvelles technologiques. Mais, que signifie-t-il vraiment ? Dans quelle mesure apporte-t-elle des solutions aux organisations ? Obtenez des réponses à ces deux questions à travers les lignes qui suivent.

Informatique décisionnelle : définition

L’Informatique décisionnelle désigne les process s’appuyant sur la collecte et l’analyse de données destinées à livrer des informations exploitables aux décideurs. Elle permet ainsi de traduire des agrégats de données en des signaux aidant à la prise de décisions.

Le Business intelligence ne concerne pas uniquement les outils logiciels, il comprend également les pratiques et méthodologies employées pour la collecte de données depuis le système informatique de l’organisation ou d’autres sources. Il est aussi question de trier, d’organiser, d’analyser et de trier ces données dans le but d’obtenir divers supports présentant fidèlement la situation.

Ainsi, l’informatique décisionnelle éclaire le dirigeant sur un évènement. Dans la pratique, on y a recours pour le suivi et le reporting sous forme de tableaux de bords ou de comptes rendus. Grâce à cela, les managers pourront gérer en temps réel les activités de l’entreprise.

Quels sont les objectifs du BI ?

Le BI vise avant tout à simplifier la gestion d’une organisation en accélérant et en améliorant qualitativement la prise de décision. Cette approche donne les moyens d’améliorer le process et résout les problèmes opérationnels que peut rencontrer une unité de travail. En ce sens, l’informatique décisionnelle est un véritable levier permettant de gagner en efficacité collective.

Au sein des grands groupes, le BI oriente toute la stratégie d’entreprise. Il révèle les failles de la structure à travers différents indicateurs. Une baisse de productivité, un manque d’investissement ou encore un turn-over trop apparait ainsi comme un obstacle à franchir pour se hisser au sommet. Il appartient alors au responsable d’établir un plan d’action cohérent pour exploiter tout le potentiel d’une entreprise.

Toujours est-il que l’archivage de données donne une tout autre dimension à l’informatique décisionnelle. En compilant les informations recueillies sur plusieurs années, il devient possible de construire des modèles prédictifs. Ainsi, le dirigeant pourra par exemple anticiper la hausse du cours des matières premières ou d’autres évènements liés à la saisonnalité des activités. Avec un outil performant en main, établir des prévisionnels sur tous les aspects d’une activité sera un véritable jeu d’enfant.

Compte tenu de tous ses avantages, les outils BI se démocratisent et sont aujourd’hui à la portée de tous les dirigeants. L’apparition de logiciel métier et d’outils en libre-service a vulgarisé l’emploi des logiciels BI dans le monde des entreprises.

Business intelligence : une constellation d’applications

Au cours de ces dernières années, les éditeurs ont trouvé une infinité d’applications au BI. Que ce soit pour la gestion opérationnelle, le traitement analytique ou même pour la gestion des données, on trouve désormais des outils adaptés avec facilité.

Comme vous vous en doutez, cette technologie englobe également la visualisation de données (DataViz). À cet effet, un nombre croissant d’outils ont été conçus pour éditer des graphiques facilitant la lecture de données. Quelques-uns permettent ainsi aux utilisateurs de créer eux-mêmes leur tableau de bord de sorte à simplifier par la suite la prise en main de l’outil. Dans ce cas de figure, le principal concerné choisira lui-même les indicateurs clés en fonction des tâches à surveiller.

Néanmoins, ces applications sont le plus souvent proposées séparément de la suite logicielle phare de l’éditeur. Une fois intégrées au système informatique, elles seront cependant interopérables avec les autres outils fournis par le même éditeur. De quoi permettre aux utilisateurs d’analyser plus finement les données pour par exemple surveiller en temps réel les commandes en cours afin de notifier les responsables dès qu’un incident survient.

Notons cependant que l’analyse avancée requiert le plus souvent le savoir-faire d’un data scientist, d’un statisticien ou d’un développeur aux compétences particulières. Effectivement, seuls ces experts sont en mesure de mettre en place un modèle évitant l’obtention de résultats biaisés pouvant inciter les dirigeants à prendre les mauvaises décisions. En ce sens, l’éditeur ne fournira que les moyens logiciels.

Outils BI : comment en concevoir un ?

Les données sont le plus souvent stockées dans des entrepôts compartimentés pour faciliter les traitements. Chacun de ces conteneurs correspond à un aspect de l’activité. L’architecture s’appuie ensuite sur le système Hadoop pour le tri et le traitement des données non structurées. Ce sera ainsi le cas pour l’analyse en temps réel des logs, des informations transmises par des capteurs ou d’autres applications Big Data.

Avant même qu’un traitement quelconque ait lieu, les données doivent migrer vers l’espace de stockage dédié pour être triées, classées et nettoyées. Dans cette optique, l’architecture comporte également des modules d’intégration s’assurant qu’aucun élément indésirable ne vienne biaiser les résultats.

Pour créer de tels outils, les entreprises doivent faire appel à plusieurs corps de données. En plus des développeurs BI, il faudra également louer les services d’un analyste et des experts de l’administration de données. Les utilisateurs finaux doivent en principe participer au projet afin d’obtenir un outil qui répond parfaitement à leurs attentes.

Dans ce milieu, les éditeurs abandonnent peu à peu le développement en cascade pour se tourner vers les méthodes Agiles. En ce sens, l’outil sera conçu en plusieurs étapes et gagnera de nouvelles fonctionnalités au fil des retours. Cette approche octroie un énorme gain de temps au développeur et évitera de se repêcher sur le projet après son déploiement.

Cependant, les outils BI sont destinés à évoluer au fil des années. À cet effet, il faudra bien songer à implémenter de nouveaux modules pour gérer de nouvelles entrées et résoudre des problèmes émergents. Ici encore, la méthode agile sera utilisée.

Origine du terme « Business Intelligence »

Détrompez-vous ! Le terme « Business Intelligence » ne date pas d’hier. Son origine remonte dans les années 1860 où quelques personnalités l’employaient de temps à autre. Il faudra attendre 1929 pour qu’un consultant du nom de Howard Dresner propose de l’utiliser pour désigner les méthodes d’analyse de données.

Les outils BI récents s’appuient toujours sur des modèles analytiques découverts dans les années 30. En ce sens, la pomme n’est finalement pas tombée bien loin de l’arbre. Jusqu’à aujourd’hui, on retrouve des systèmes inespérés des Exectivue Information Systems.