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Qu’est-ce que la business intelligence ?

Pour Teradata, la business intelligence (BI), parfois appelée informatique décisionnelle, est un moyen pour les entreprises de se préserver des conséquences négatives liées à une analyse de données inexacte et insuffisante, grâce à une infrastructure procédurale et technique qui collecte, stocke et analyse les données produites par les activités d’une entreprise. La BI est un terme large qui englobe le data mining, l'analyse des processus, l’analyse comparative des performances et l'analyse descriptive. La BI analyse toutes les données générées par une entreprise et présente des rapports faciles à déchiffrer, des mesures de performance et les tendances qui orientent les décisions en matière de gestion de l'entreprise. La business intelligence répond aux besoins des utilisateurs occasionnels, y compris les cadres, les gestionnaires, les travailleurs de première ligne, les clients et les fournisseurs. Elle permet de produire des rapports, des tableaux de bord et des cartes de performance adaptés au rôle de chaque utilisateur sous-tendus par des mesures alignées sur les objectifs et les intentions stratégiques. Ce style descendant est alimenté par une structure d'entreposage de données classique qui consolide les données d’entreprise et assure la cohérence des informations en transformant les données partagées selon un modèle de données commun (schéma) et une couche sémantique de BI (métadonnées).

Gartner définit la business intelligence, également désignée sous le sigle BI, comme « [...] un terme générique qui inclut les applications, l’infrastructure et les outils, ainsi que les bonnes pratiques qui permettent d'accéder aux information et de les analyser afin d’améliorer et d’optimiser les décisions et les performances de l'entreprise. De la même manière, CIO.com indique que « les entreprises utilisent la BI pour améliorer la prise de décision, réduire les coûts et identifier de nouvelles opportunités commerciales. La BI est plus qu’un simple outil de reporting d’entreprise ou qu’un ensemble d’outils destinés à extraire les données des systèmes d’entreprise. Les DSI utilisent la BI pour identifier les processus métier inefficaces qui doivent être repensés. »

Les défis de la business intelligence

Pendant des décennies, les professionnels de la business intelligence (BI) ont essayé d'intégrer divers types d’utilisateurs professionnels, de charges de travail et de données au sein d'une même architecture et les résultats ont souvent été décevants. Le problème est que la BI est un vaste domaine. D'un point de vue stratégique, il s’agit d'exploiter l’information pour prendre des décisions plus intelligentes ; sur le plan tactique, il s’agit de créer des applications de reporting et d’analyse. Afin d'assurer la réussite de l'entreprise dans ce nouveau monde régi par les données, les professionnels de la BI doivent adopter de nouvelles idées et approches. Ils doivent s'inscrire en faux par rapport aux anciens cadres uniques. Pour répondre à la demande émergente des entreprises, ils doivent maîtriser plusieurs domaines du renseignement en matière de données et leurs architectures associées, chacune pouvant être optimisée pour différentes classes d’utilisateurs et de charges de travail.

De meilleures décisions nécessitent de meilleures informations et c’est là tout l’objectif de la business intelligence : analyser les données actuelles présentées sur des outils de mesure conçus pour permettre une meilleure prise de décisions. Pour ce faire, la BI améliore la précision, la synchronisation et le volume des données. Pour atteindre un rendement maximal, elle doit s’efforcer de renforcer la précision, la pertinence et la quantité de données. Afin de satisfaire ces exigences, il est nécessaire de disposer de davantage de moyens pour capturer les informations qui ne sont pas déjà enregistrées, vérifier qu'elles ne contiennent par d'erreurs et les structurer les de manière à pouvoir les analyser aussi largement que possible.

Dans le monde réel, la plupart des entreprises disposent de données non structurées ou enregistrées sous plusieurs formats, ce qui rend leur collecte et leur analyse difficiles. PAr conséquent, les développeurs logiciels doivent fournir des solutions de business intelligence capables d'optimiser les informations extraites des données disponibles. Ces applications logicielles au niveau de l’entreprise sont conçues pour unifier l’écosystème de données et d’analyse d’une entreprise.

Les solutions logicielles se développent et évoluent à un rythme régulier, mais les data scientists sont confrontés à la nécessité de jongler entre les exigences de vitesse et de pertinence des rapports. Le volume de données dont l'entreprise a conscience et produite grâce à l'Internet of Things oblige les analystes de données à filtrer les résultats pour identifier certains points de données qui font la force d’un secteur d’activité entier ou d’un processus spécifique. Cela limite le temps nécessaire à la capture et au reformatage les données à des fins d’analyse, ce qui permet de libérer des ressources et d’augmenter la vitesse de reporting.

Pour qu’une organisation puisse garder un avantage conccurrentiel efficace g'âce à l'analyse de données, elle doit fournir à ses collaborateurs des applications de BI et d’analyse qui excellent non seulement pour répondre aux exigences bien définies et bien comprises par l’ensemble des utilisateurs modernes, afin que chacun puisse tirer parti des données et obtenir des informations grâce à l’analyse. Les concepteurs et les développeurs doivent voir au-delà des méthodes traditionnelles de collecte et collaborer avec les utilisateurs pour comprendre leurs besoins. Une entreprise doit consacrer le même niveau d’intensité à la création en interne d'expériences utilisateurs passionnantes et enrichissantes sur les applications qu’à l’amélioration de l'expérience des clients externes.