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Publié le 17 juin 2022
Rédigé par Alaa Benhammida

Qu'est-ce que l'intelligence d'affaires? Pourquoi est-elle importante?

Dans notre article précédent sur l'intelligence d'affaires (business intelligence, ou BI) et les tableaux de bord, nous avons abordé l'importance de choisir les indicateurs de rendement clés (key performance indicators, ou KPI) qui correspondront le mieux à vos perspectives à long terme et vous aideront à mettre en œuvre vos stratégies. L'intelligence d'affaires est l'interprétation des données d'une entreprise pour en comprendre la performance au moyen de tableaux de bord et de méthodes d'analyse prédictive.

Une des formes élémentaires de l'intelligence d'affaires est l'exportation de données vers MS Excel pour générer des rapports, des tableaux et des tendances dans une feuille de calcul. Il est ainsi possible de comprendre ce qui a lieu maintenant et ce qui s'est produit par le passé.

Aujourd'hui, les multiples plateformes d'intelligence d'affaires automatisent et améliorent ce processus en ajoutant une dimension prédictive aux tableaux de bord, et vous permettent d'évaluer ce que devrait faire votre entreprise dans le futur.

Votre entreprise produit plus de données que vous croyez

GlacierLorsqu'on pense aux données d'une entreprise, on imagine des données structurées et bien organisées. En général, on pense aux opérations comptables, aux états financiers, aux comptes des stocks et aux statistiques issues des plateformes de médias sociaux.

Toutefois, 90 % des données demeurent non structurées1; votre entreprise repose peut-être sur une mine d'or. Exploiter et organiser ces données vous permettrait d'obtenir cet avantage concurrentiel tant convoité.

Cette non-structuration des données découle entre autres d'un manque de collaboration entre les membres de l'organisation. Prenons l'exemple du domaine de la santé, où un très grand nombre de données d'imagerie médicale, de notes d'évolution et de dossiers médicaux est généré chaque jour, pour tous les types de patients. La structuration et l'analyse de ces données apporteraient des avantages colossaux pour le traitement des patients, la gestion de la santé publique et la recherche médicale. L'organisation efficace des données permettrait au corps médical d'établir facilement des liens de cause à effet. Désormais bien conscients de cette approche, les fournisseurs de soins de santé ont accru leurs investissements en analytique avancée de 50 %2, en 2022 seulement.

BI classique ou BI en libre-service?

La BI classique se rapporte à l'intégration d'outils d'analyse de données et à l'intervention d'une équipe TI pour soutenir les activités de l'entreprise.

Le déploiement d'un environnement de TI complexe et les processus très rigides exposent les utilisateurs de la plateforme à une courbe d'apprentissage très abrupte. Néanmoins, il s'agit de l'approche privilégiée par les services qui présentent des règles et des hiérarchies complexes, comme la comptabilité.

Cognos_CreatechCognos a été développé dans les années 1970 et est encore
utilisé à ce jour par certaines grandes sociétés cotées3.

Cependant, un des principaux désavantages de cette méthode provient des coûts élevés découlant d'un changement ou d'une mise à jour du système.

L'intelligence d'affaires en libre-service a permis de démocratiser l'analytique des affaires grâce à une interface interactive et optimisée pour faciliter l'expérience utilisateur.

On peut facilement accéder aux données et les analyser, même en ayant très peu d'expérience en programmation et en statistiques.

Tableau de bord Power BI_CreatechTableau de bord personnalisable conçu avec Power BI4.

L’utilisateur peut donc se connecter à la plateforme et commencer à travailler sur les données, presque sans formation, et par la suite accéder directement aux fonctionnalités avancées de prévision et de conception de rapports.

Vos tableaux de bord mis à jour en quelques étapes faciles

Votre entreprise dispose maintenant de plusieurs KPI que ses différents services souhaitent suivre. L'étape suivante consiste à mettre en place des processus qui alimenteront les KPI régulièrement au lieu d'engager une équipe exclusivement chargée de la structuration des données.

Tout commence par l'organisation et la standardisation de la collecte de données en apportant quelques réglages aux processus internes. Une fois que les données sont prêtes, vous serez en mesure de les charger dans une plateforme de BI où leur traitement pourra être complété et automatisé, en vue d'analyses futures.

La transformation des données sera mise en place de façon permanente. En outre, la plateforme établira des liens entre les différents services, calculera les KPI et mettra les tableaux de bord à jour.

La plateforme peut accomplir ces mises à jour automatiquement en quelques minutes, ce que votre équipe ferait en plusieurs heures, à répétition.

New call-to-action

La prochaine vague de changement

Parmi les avantages de l'intégration d'une plateforme de BI aux processus d'une entreprise, on trouve :

  • Le traitement de grands volumes de données pour générer des KPI et des tableaux de bord;
  • L’automatisation du calcul, du nettoyage et de la validation des données;
  • L’actualisation automatique et en temps réel des tableaux de bord pour différentes utilisations (plateformes de médias sociaux, communications internes, rapports aux actionnaires);
  • Le signalement de failles dans le processus de production;
  • La création d'arbres décisionnels s'appuyant sur des facteurs clés.

Ces améliorations ajoutent de la valeur aux tâches manuelles exécutées de façon régulière. Elles permettent aussi de tirer le meilleur parti des données d’analyse, qui pourront ensuite être interprétées facilement par les membres de la direction et les analystes.

Predictive analyticsLa prochaine vague de changement qui déferlera sur l'intelligence d'affaires et l'analyse des données proviendra d'améliorations apportées aux bases mêmes de cette industrie. SAP a récemment lancé SAP Analytics Cloud, son nouvel outil de BI et de planification de la performance. Cette solution comprend plusieurs fonctions prédictives et arbres décisionnels qui permettent de simuler l'effet qu'auraient certains facteurs clés sur les résultats à l'échelle de l'organisation, en privilégiant une approche d'apprentissage machine5.

Ces algorithmes d'intelligence artificielle (IA) s’améliorent chaque mois grâce aux mises à jour logicielles de SAP. Ainsi, les entreprises dotées d’une architecture de BI prête à tirer profit de ces améliorations auront un avantage concurrentiel notable sur le marché.

En bref

Les entreprises sont surchargées de données. Une bonne stratégie de BI repose sur l'organisation et la gestion de ces données à l'aide des technologies adéquates, pour améliorer les démarches d'analyse et éviter de prendre des décisions à l'aveugle. Les plateformes de BI traitent de grands volumes de données dans le but de cibler et de créer de nouvelles occasions d'affaires. Elles s'adaptent à la croissance, permettent de mesurer de nouveaux KPI et diversifient les analyses commerciales au moyen de leurs fonctions d'apprentissage machine. Elles évolueront ainsi au même rythme que l'entreprise. Vous aimeriez discuter de l'optimisation de vos stratégies d'intelligence d'affaires? Communiquez avec nous dès aujourd'hui!



  1. https://www.cio.com/article/220347/ai-unleashes-the-power-of-unstructured-data.html
  2. https://www.forbes.com/sites/gilpress/2021/12/30/54-predictions-about-the-state-of-data-in-2021/?sh=1f983642397d
  3. https://web.archive.org/web/19970605031509/http://www.cognos.com/busintell/products/powerplay.html
  4. https://docs.microsoft.com/fr-ca/power-bi/create-reports/service-dashboards-design-tips 
  5. https://blogs.sap.com/2020/08/22/extending-machine-learning-with-sap-analytics-cloud-doing-explorative-predictive-analytics/ 
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