Business Intelligence ou informatique décisionnelle : définition et outils

La Business Intelligence désigne l’ensemble des technologies permettant aux entreprises d’analyser les données au profit de leurs prises de décisions. 

L’analyse de données peut être très utile pour assister les entreprises dans leurs prises de décisions. Pour collecter et analyser les données, il est nécessaire d’utiliser une large variété d’outils et de technologies. C’est la Business Intelligence.

Business Intelligence : qu’est-ce que l’informatique décisionnelle ?

La Business Intelligence (BI) englobe un ensemble de technologies permettant de collecter, d’analyser et d’exploiter des données pour prendre des décisions éclairées. Ces technologies, en constante évolution, s’adaptent aux nouveaux défis auxquels sont confrontées les entreprises. De la gestion de volumes de données de plus en plus importants à la nécessité de prendre des décisions rapides basées sur des données fiables, les outils de BI vont au-delà de simples rapports et visualisations.

Ils intègrent désormais des solutions avancées d’analyse prédictive, d’analyse prescriptive et d’analyse augmentée. D’ailleurs, cette évolution a été rendue possible grâce à l’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique (machine learning). Cette évolution fait de la BI un levier stratégique pour les entreprises de toutes tailles, permettant une prise de décision plus agile et plus précise.

L’évolution des outils et des pratiques

La BI moderne se distingue par une gamme d’outils plus accessibles et plus puissants que jamais. Si dans le passé, l’utilisation de ces outils était principalement réservée aux analystes de données, l’essor du self-service BI a permis à des utilisateurs non techniques d’accéder à des outils d’analyse puissants sans avoir besoin de compétences en programmation.

Aujourd’hui, des plateformes comme Microsoft Power BI, Tableau ou Google Data Studio permettent aux entreprises, grandes ou petites, de tirer profit des données sans une équipe dédiée d’analystes. Heureusement, il existe des tutoriels qui expliquent en détail comment faire un tableau de bord. Ils vous guident pas à pas dans la mise en place de ce précieux outil et vous permettent de répondre aux besoins que vous avez établis. Le tableau de bord s’avère donc essentiel en accompagnement de la BI.

Bi : origine du terme

L’utilisation sporadique du terme Business Intelligence remonte aux années 1860. Toutefois, le consultant Howard Dresner est considéré comme le premier à avoir utilisé ce terme. En 1989, il l’a utilisé pour décrire l’utilisation de techniques d’analyse de données pour la prise de décision dans les entreprises. Les technologies BI sont toutefois plus anciennes. De temps à autre, le terme de business intelligence est remplacé par celui de business analytics. Ce dernier désigne plus généralement les technologies analytiques avancées, mais peut aussi inclure la business intelligence.

L’essor du cloud et de l’analytique augmentée

Le cloud computing joue un rôle essentiel dans la démocratisation de la BI. Il offre une grande flexibilité et permet aux entreprises d’externaliser le stockage et le traitement de leurs données sans coûts initiaux élevés. De plus, la BI dans le cloud facilite la collaboration en temps réel, ce qui est essentiel dans des environnements de travail de plus en plus distribués et collaboratifs.

Parallèlement, l’analytique augmentée est l’une des tendances les plus marquantes. Cette approche combine l’IA et l’apprentissage automatique avec les outils de BI traditionnels. Elle permet d’automatiser les tâches de préparation et d’analyse des données, accélérant ainsi la génération d’insights précis et exploitables. L’IA ne se contente plus de faire de l’analyse, elle aide aussi à la décision en suggérant des actions concrètes, ce qui rend la BI encore plus puissante.

Business Intelligence et l’impact des nouvelles technologies

En 2024, la BI évolue pour intégrer des technologies avancées comme l’analytique prédictive et prescriptive. Ces outils permettent aux entreprises non seulement de comprendre les tendances passées et actuelles, mais aussi d’anticiper les évolutions futures. Par exemple, les modèles prédictifs peuvent aider les entreprises à identifier les besoins des consommateurs avant même qu’ils ne se manifestent. Quant à l’analytique prescriptive, il fournit des recommandations concrètes pour optimiser les opérations.

L’IA dans la BI n’est pas seulement un outil de prédiction, elle permet aussi une meilleure analyse des données non structurées, telles que les textes issus des réseaux sociaux ou des retours clients. Cela ouvre de nouvelles perspectives dans la manière dont les entreprises utilisent leurs données pour comprendre et influencer le comportement des consommateurs.

Quels sont les bénéfices de la Business Intelligence en 2024 ?

Les bénéfices de la BI restent essentiels pour toutes les entreprises, mais en 2024, la BI est plus stratégique que jamais. Les entreprises peuvent désormais :

• Prendre des décisions plus éclairées et rapides grâce à des analyses en temps réel et à la visualisation des données sous forme de tableaux de bord interactifs.
• Optimiser les processus opérationnels en identifiant les inefficacités et en proposant des solutions basées sur des données.
• Améliorer la compétitivité en repérant les opportunités de marché et en anticipant les tendances.
• Gagner en agilité grâce à des outils accessibles à tous les collaborateurs, favorisant une culture de décision basée sur les données.

Les outils BI modernes, intégrant l’IA, permettent de répondre aux besoins spécifiques des entreprises de manière plus précise. Par exemple, les analyses de causes profondes permettent de comprendre les raisons sous-jacentes des problèmes d’affaires, et l’analytique prescriptive propose des solutions pratiques.

La BI pour les PME : accessibles et rentables

Les petites et moyennes entreprises (PME) peuvent désormais profiter des avantages de la BI, même avec un budget limité. L’évolution des solutions cloud et des outils en libre-service comme Power BI ou Google Data Studio permet à ces entreprises d’adopter des solutions de BI sans devoir investir dans une infrastructure coûteuse.

Grâce à ces solutions plus abordables et évolutives, même les petites entreprises peuvent désormais bénéficier d’analyses avancées et d’une prise de décision optimisée. Elles peuvent suivre leurs performances, mieux comprendre leurs clients et ajuster leurs stratégies en fonction de données réelles, ce qui était impensable il y a quelques années.

Business Intelligence : quels sont les outils d’informatique décisionnelle ?

La Business Intelligence rassemble de nombreuses applications d’analyse de données, de reporting, de traitement analytique en ligne (OLAP), de mobile BI, de BI en temps réel, de BI d’exploitation, de logiciels en tant que service (SaaS), et de BI open source.

Les technologies BI incluent également des logiciels de data visualization permettant de dessiner des graphiques et autres infographies. Elle comprennent également des outils permettant de créer des tableaux de bord et des cartes de performance pour afficher les données visualisées sous forme d’indicateurs de performances et de métriques d’entreprise.

Les programmes BI peuvent également incorporer des formes d’analyses avancées. Notamment le data mining, les analyses prédictives, le forage de texte, les analyses statistiques ou les analyses Big Data. Dans la plupart des cas, toutefois, les projets analytiques avancés sont menés par des équipes séparées de data scientists, de statisticiens, de modeleurs prédictifs, ou autres analystes professionnels expérimentés. Les équipes BI se chargent généralement de projets plus simples.

Business Intelligence ou informatique décisionnelle : qu’est-ce que la chaîne décisionnelle ?

La chaîne décisionnelle est la chaîne de traitement de l’information. Elle permet de transformer les données collectées en informations pouvant être utilisées à des fins décisionnelles. Cette chaîne se compose d’éléments et d’outils que l’on présente souvent en quatre catégories distinctes. Chacune de ces catégories correspond à une phase du processus.

Première étape : la collecte de données 

Il s’agit d’extraire les données en provenance des différentes sources de l’entreprise (systèmes de production), de les transformer, et de les charger vers la base de données. C’est ce qu’on appelle le processus  » ETL  » (Extract, Transform, Load), qui permet d’adapter les données à un usage décisionnel.

Deuxième étape : stockage des données

Appelée également modélisation des données, cette étape consiste à centraliser les données structurées et traitées afin qu’elles soient disponibles pour l’usage décisionnel, faciles à analyser. Pour ce faire, on entrepose les données dans un Data Warehouse ou un Data Mart : une base de données spécialisée adaptée aux requêtes décisionnelles.

Troisième étape : la distribution ou restitution des données 

Elle consiste à utiliser différents outils afin de restituer l’information sous une forme exploitable pour la prise de décision. On va notamment utiliser des outils de reporting, des portails d’accès à des tableaux de bord, des outils de navigation dans des cubes, ou des outils de statistiques. Des portails décisionnels comme l’EIP Enterprise Information Portal permettent aussi de distribuer l’information à l’ensemble des partenaires.

Quatrième étape : exploitation des données 

Les données nettoyées, consolidées, accessibles et stockées sont désormais prêtes à être analysées par les utilisateurs finaux ou les spécialistes de l’analyse. Pour ce faire, on utilise différents outils. Notamment les cubes OLAP (pour les analyses multidimensionnelles), le Data Mining (pour chercher des corrélations), ou encore des tableaux de bord présentant les indicateurs clés.

Business Intelligence : quel personnel et quelles infrastructures pour profiter de la BI ?

En règle générale, les données de Business Intelligence sont stockées dans des data warehouses, ou dans de plus petits data marts. Par ailleurs, les systèmes Hadoop sont de plus en plus utilisés au sein des architectures BI en guise de répertoires de données. Notamment pour les données non structurées, les fichiers log, les données de capteurs et autres types de Big Data.

Avant d’être utilisées, les données brutes en provenance de différents systèmes sources doivent être intégrées, consolidées et nettoyées. Pour ce faire, il faut utiliser des outils d’intégration pour s’assurer que les utilisateurs analysent des données précises et consistantes.

Outre les managers BI, les équipes de business intelligence incluent généralement des architectes BI, des développeurs BI, des analystes de business et des professionnels de la gestion de données. Les business users se joignent également aux équipes pour représenter le côté business. Ils s’assurent ainsi que les besoins de la firme se retrouvent dans le processus de développement BI.

Ainsi, un nombre croissant d’entreprises remplacent le développement traditionnel par une approche basée sur l’Agile BI et le data warehousing. Il utilise des techniques de développement logiciel Agile afin de diviser les projets BI en petites parties et proposer de nouvelles fonctionnalités. Cette approche permet aux entreprises de déployer plus rapidement les fonctionnalités BI. De fait, elles pourront raffiner ou modifier les plans de développement au fil des changements de business.

Business Intelligence : les problèmes potentiels de l’informatique décisionnelle

L’une des principales barrières à l’adoption de la Business Intelligence est la résistance culturelle des employés de l’entreprise. De même, la mauvaise qualité des données ou la grande quantité de données inutiles peut poser problème. La solution pour obtenir des données pertinentes en provenance des systèmes d’informatique décisionnelle repose sur les données standard.

En effet, les données sont la composante principale de n’importe quelle solution BI. Il s’agit des blocs de construction des insights. Les entreprises doivent s’assurer que leurs data warehouses sont bien rangées avant de commencer à extraire des insights. Dans le cas contraire, elles opéreront sur des informations falsifiées.

Les outils BI eux-mêmes peuvent également être des obstacles. Les outils sont plus intuitifs qu’auparavant, mais ne sont pas encore pleinement accessibles. Enfin, de nombreuses entreprises ne comprennent pas suffisamment leurs business processus pour déterminer comment les améliorer. De plus, les entreprises doivent rester prudentes quant aux procédés qu’elles choisissent.

Si le procédé n’a pas d’impact direct sur le revenu ou s’il n’est pas standardisé à l’échelle de l’entreprise, tous les efforts risquent d’être vains. Les firmes doivent comprendre toutes les activités liées au procédé. Notamment, la façon dont les informations et le flux de données traverse l’entreprise. C’est le rôle en partie joué par le Business Intelligence Manager.

Exemples de cas d’utilisation de la BI

Les cas d’utilisation spécifiques et les applications de la BI varient d’un secteur à l’autre. Par exemple, les assureurs utilisent la BI pour l’analyse des risques au cours des processus d’approbation des prêts. Plus encore, cet outil permet d’identifier les produits à proposer aux clients existants sur la base de leurs portefeuilles actuels.

La BI aide les détaillants dans la gestion des stocks et des campagnes de marketing, la planification des promotions. Quant aux fabricants, ils s’appuient sur la BI pour l’analyse historique et en temps réel des opérations des usines. Ils en profitent pour gérer la planification de la production, l’approvisionnement et la distribution.

En ce qui concerne les compagnies aériennes et les chaînes hôtelières, elles sont de grandes utilisatrices de l’informatique décisionnelle. Cette dernière leur permet notamment :

• de suivre la capacité des vols et le taux d’occupation des chambres,
• de fixer et d’ajuster les prix,
• et de planifier le travail des employés.

Dans les organismes de santé, la BI et l’analytique contribuent au diagnostic des maladies et d’autres conditions médicales. Elle contribue à l’amélioration des soins et des résultats pour les patients. Quant aux universités et systèmes scolaires, ils utilisent la BI pour surveiller les performances globales des étudiants.

Business Intelligence : les meilleurs cours et formations à l’informatique décisionnelle

Il existe en France un grand nombre de formations permettant de devenir expert en Business Intelligence. Parmi ces différents cursus, les meilleures formations sont des Masters de niveau Bac+5. Les plus réputées sont :

• le Mastère Spécialisé en Business Intelligence de l’EISTI,
• le Master Ingénierie Statistique et Financière de l’Université Panthéon-Assas Paris II,
• et le Master (1 et 2) Économétrie, statistiques – Parcours Économétrie et Statistique Appliquée (ESA) de l’Université d’Orléans.

On peut aussi citer :

• le Master Exploration Informatique des Données et Décisionnel de l’Institut Galilée – Université Paris 13,
• le Master MIAGE-IF – Informatique pour la Finance de l’Université Paris-Dauphine,
• et le Master MIASHS, parcours Ingénierie de la Statistique de l’Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines.

D’autres universités proposent aussi des masters en Business Intelligence. C’est le cas de l’IMT Atlantique, de l’Université François Rabelais Tours, de l’Université Lumière Lyon 2, et de l’IAE Montpellier. Précisons que plusieurs organismes proposent des formations à la BI, comme le Cnam, M2i Formation et Orsys Formation.

Vous pouvez aussi vous auto-former en apprenant à maîtriser les outils les plus utilisés dans le domaine de la Business Intelligence tels que Qlikview, QlikSense, SSIS, Talend et les SQL.

Business Intelligence vs Big Data : quelle est la différence ?

Le Big Data peut être considéré comme une composante de la Business Intelligence. En fait, il permet à l’entreprise de rassembler des informations par-delà ses propres sources internes. Bien souvent, le Big Data constitue l’information menant aux  » insights  » de Business Intelligence.

La notion de Business Intelligence englobe une large variété de données, y compris de vastes bases de données en ligne pouvant être considérées comme le Big Data. En revanche, le terme de Big Data désigne uniquement ces larges ensembles de données.

Les outils de Big Data et de Business Intelligence diffèrent également. Les logiciels de BI permettent de traiter des sources de données standards, mais ne sont pas adaptés à la gestion du Big Data. Il est nécessaire de se tourner vers de systèmes spécialisés pour le traitement du Big Data.

De même, la notion de Business Intelligence couvre l’ensemble des processus métiers et procédures d’analyse de données facilitant la collecte du Big Data. Elle englobe donc également le Data Mining ou forage de données, que l’on peut considérer comme une forme d’informatique décisionnelle.

Plus spécifiquement, le Data Mining peut être considéré comme une fonction de Business Intelligence. Il est utilisé pour collecter des informations pertinentes et dégager des insights. La Business Intelligence peut aussi être pensée comme le résultat du Data Mining, puisqu’elle consiste à utiliser des données pour acquérir des insights.

Le Data Mining permet de chercher des ensembles de données pertinents, tandis que la Business Intelligence permet de dégager des insights. Ainsi, les analystes utilisent le Data Mining pour trouver les informations donc ils ont besoin, et utilisent la Business Intelligence pour déterminer pourquoi elles sont importantes.

Quelles différences entre Business Intelligence et Data Science ?

La Business Intelligence (BI) et la Data Science sont deux disciplines complémentaires mais distinctes dans la gestion et l’analyse de données. Voici un résumé des principales différences et caractéristiques de chacune.

Objectif et approche

Data Science : La Data Science utilise des algorithmes, statistiques et méthodes de Machine Learning pour prédire les tendances futures et identifier des corrélations cachées dans les données. Elle se projette vers l’avenir avec une approche exploratoire.

BI : La Business Intelligence se concentre sur l’analyse de données historiques et actuelles pour générer des rapports, tableaux de bord et visualisations permettant de prendre des décisions basées sur des faits.

Types de données traitées

Data Science : Peut traiter données structurées et non structurées (texte, images, vidéos) en explorant des sources variées, y compris des ensembles de Big Data.

BI : Privilégie les données structurées (tableaux, bases de données) provenant de systèmes opérationnels comme l’ERP ou le CRM.

Accessibilité et expertise

Data Science : Plus complexe, elle nécessite des compétences avancées en programmation, mathématiques et statistiques. Elle est principalement menée par des data scientists.

BI : Accessible aux utilisateurs métier grâce à des outils en libre-service. Le déploiement nécessite toutefois une planification précise des sources de données.

Outils et technologies

Data Science : S’appuie sur des langages et frameworks comme Python, R, et des bibliothèques de Machine Learning telles que TensorFlow.

BI : Utilise des outils comme Power BI, Tableau, Qlik pour la visualisation de données et le reporting.

La Data Science est par ailleurs plus complexe. Elle nécessite l’expertise d’un Data Scientist tandis que la Business Intelligence est accessible aux  » business users « . Enfin, les outils utilisés ne sont pas les mêmes.

En savoir plus sur la business intelligence.

La différence et la similitude entre la BI et l’IA

La Business Intelligence (BI) et l’Intelligence Artificielle (IA) sont deux technologies distinctes mais complémentaires. Elles jouent en fait un rôle crucial dans la transformation numérique des entreprises.

BI et IA : complémentarité dans l’analyse des données

• La BI se concentre sur la collecte, l’organisation et la visualisation des données. Elle aide les entreprises à prendre des décisions éclairées basées sur des tableaux de bord et des rapports analytiques.
• L’IA, en revanche, automatise l’analyse en profondeur et fournit des prédictions et recommandations basées sur des algorithmes avancés, comme l’apprentissage automatique. Elle permet également aux systèmes d’agir de manière autonome, par exemple, à travers des chatbots ou des outils de support automatisés.

Différences entre BI et IA

1. Objectif principal : La BI rationalise le processus de gestion des données, tandis que l’IA vise à simuler l’intelligence humaine pour prendre des décisions automatisées.
2. Approche décisionnelle : La BI aide à analyser des données existantes pour identifier des tendances passées et actuelles. En revanche, l’IA permet de prédire des tendances futures et d’optimiser les décisions grâce à des recommandations automatisées.
3. Niveau d’autonomie : Alors que la BI offre des informations interprétées par des analystes humains, l’IA peut prendre des décisions de manière autonome en fonction des données disponibles.

En somme, la BI et l’IA se renforcent mutuellement. L’IA enrichit la BI en automatisant l’analyse et en facilitant la génération de décisions prédictives, tandis que la BI fournit des bases solides en termes de qualité et de cohérence des données.

En quoi la BI diffère-t-elle de l’ERP ?

Les systèmes ERP intègrent essentiellement toutes les fonctions disparates de l’entreprise. Ils permettent de surmonter le phénomène de « mentalité de silo » en créant une architecture de données unique et centralisée. Le logiciel ERP collecte, stocke et gère les données relatives aux activités de l’entreprise. Son principal objectif consiste à améliorer l’efficacité de l’entreprise et à réduire les coûts.

La BI et l’ERP sont fréquemment confondus. En fait, ils fonctionnent ensemble et leurs définitions de base suggèrent un certain degré de chevauchement, pourtant ils diffèrent considérablement.

L’ERP collecte les données de l’entreprise tandis que la Business Intelligence les analyse. Cette dernière utilise des tableaux de bord et d’autres interfaces pour présenter ces données compréhensibles.

Le bon système ERP va rendre votre entreprise plus organisée et rationaliser radicalement vos fonctions administratives. L’application des bons outils BI à ces données pour l’analyse des données, les tendances et les prévisions rend cette combinaison inestimable.

Il est clair que l’ERP et le système de BI ne sont pas les mêmes. Au contraire, ils travaillent ensemble pour convertir vos données en informations et en connaissances sur votre entreprise. Cette aproche transforme votre entreprise en un moteur de croissance basé sur les données.

Power BI : à combien s’élèvent ses licences ?

Power BI propose une gamme de packages pour répondre aux besoins variés des utilisateurs. Elle s’adresse aussi bien aux petites entreprises qu’aux grandes organisations. Chaque pack offre un ensemble spécifique de fonctionnalités. Celles-ci permettent aux utilisateurs d’analyser et de visualiser les données en fonction de leurs besoins.

Power BI Pro, à 9,40 € par mois et par utilisateur, convient aux petites équipes et aux utilisateurs individuels souhaitant collaborer. Cette version permet aux utilisateurs de créer des rapports et des tableaux de bord. Elle permet également d’accéder à des données en temps réel et de collaborer avec d’autres utilisateurs qui disposent également d’une licence Pro. Cependant, le partage avec d’autres utilisateurs nécessite une licence Pro.

Power BI Premium Per User (PPU), à 18,70 € par mois, s’adresse aux utilisateurs qui ont des besoins plus complexes. En plus des fonctionnalités de Power BI Pro, la PPU offre des capacités avancées. Notamment l’intelligence artificielle, le machine learning, et des outils de traitement de données massives. Cette version permet d’exploiter des modèles de données plus complexes et d’améliorer la prise de décision. Cependant, elle est conçue pour un seul utilisateur et ne permet pas un partage illimité des rapports.

Power BI Embedded, est idéal pour les grandes entreprises nécessitant une gestion centralisée et une puissance de traitement élevée. Elle permet de partager des rapports avec des utilisateurs non-Pro, tout en offrant des capacités de gouvernance des données et de sécurité renforcées.

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