Aperçu
Toutes les personnes qui opèrent à chaque niveau d’une entreprise prennent quotidiennement d'innombrables décisions qui ont un impact sur l’activité. Les organisations font des efforts conséquents pour fournir à leurs collaborateurs la bonne information au bon moment, afin que ceux-ci puissent prendre des décisions plus intelligentes et plus rapidement dans le but de rationaliser les opérations, de rendre le service client plus efficace, d’augmenter le chiffre d’affaires ou de se développer sur le marché.
L'intégration des données est une étape cruciale pour la mise en place d'une business intelligence qui débouche sur des actions.
La capacité de l’entreprise à gérer efficacement la collecte et l’analyse de données issues de multiples domaines d’activité – comme les stocks, les ventes, le marketing ou la finance – en temps opportun et de manière significative est un différentiateur essentiel.
Les entreprises qui parviennent à intégrer leurs données favorisent la prise de décisions différenciées qui s'appuient fermement sur l'ensemble des informations disponibles, ce qui leur donne un avantage compétitif. En revanche, lorsque les données ne sont pas intégrées, les utilisateurs doivent prendre des décisions en se fondant sur les informations à leur disposition qui ne sont qu'un sous-ensemble de la somme totale des données – la quantité comme la portée de ces informations peuvent être fortement limitées. Cela contribue à réduire l’étendue et la sophistication des questions que l’utilisateur peut poser.
Plus l’intégration des données est réussie, plus les questions que les utilisateurs peuvent poser sont nombreuses et élaborées. Les collaborateurs ont accès à l'ensemble des informations pertinentes au sein de l’entreprise et peuvent ainsi soulever des questions qui dépassent le cadre de leur fonction et dont les réponses fournissent une image complète des conditions d’activité. Cela leur permet de prendre systématiquement des décisions en toute connaissance de cause.
Lorsque les données ne sont pas intégrées, les décideurs ne peuvent répondre qu’à un nombre limité de questions portant sur divers domaines. Par exemple, imaginons qu’une analyste commerciale ne dispose que des données de ventes disponibles pour une gamme de chaussures sur son entreprise d’e-commerce. Elle pourrait être amenée à se demander quelles sont les chaussures qui se vendent le mieux par boutique et par région, ou encore quels autres produits les consommateurs sont le plus susceptibles d’ajouter à leur panier en ligne lorsqu’ils achètent cette marque de chaussures. Même s’il s’agit de questions importantes, celles-ci ne se distinguent probablement pas davantage des questions posées par une entreprise concurrente que les réponses qui y sont apportées.
L'association de différents sujets permet de répondre à des questions interfonctionnelles :
Des questions telles que « Quelle marque de chaussures est présente dans mes paniers les plus profitables ? » ou « Si je fais la promotion de ces chaussures, quels autres produits sont susceptibles d’être vendus ? » ont davantage d'impact sur l’activité et pourraient ne pas trouver de réponses si les données disponibles ne concernent qu’un seul domaine d'activité.
L’intégration des différents domaines d’information donne lieu à des questions plus élaborées :
« Sur la base des promotions actuelles, pour quelles chaussures est-il possible de prédire une rupture de stock et à quel endroit ? Quel impact cela aura-t-il sur mes meilleurs clients et les autres produits que je vends ? » Ces nouvelles questions interfonctionnelles sont bien plus pertinentes pour l’entreprise et fournissent des informations prospectives qui permettent de prendre des décisions différenciées et prédictives.
En plus d’améliorer le type de questions que les collaborateurs peuvent poser, l’intégration des données augmente considérablement le nombre de questions qu’ils sont en mesure de soulever. La Figure 1 illustre un scénario où le nombre de questions posées qui reçoivent une réponse augmente rapidement grâce à l’intégration des données. Il est possible de poser un certain nombre de questions concernant chaque domaine d’informations : les données sur les ventes de produits permettent de poser 26 questions, les données sur les paniers 32, les données relatives à l’inventaire et aux fournisseurs 45, les données prévisionnelles 23 et les données clients 38. La somme totale des requêtes spécifiques à un seul domaine est donc de 164 (26+32+45+23+38). Toutefois, lorsque les données de ces différents domaines sont intégrées, elles permettent de répondre à 158 nouvelles questions qui dépassent le cadre d’une seule fonction, soit 322 questions (164+158).
L’évolution du schéma est claire :
Plus les domaines intégrés sur l’ensemble de l’entreprise et disponibles pour la prise de décision sont nombreux, plus les décisions sont élaborées et pertinentes. Cela présente un double avantage. L’intégration des données permet également de répondre à davantage de questions – de plus grande qualité –, ce qui a un impact plus important sur l’activité.
Imaginez que vous preniez une décision commerciale sans savoir quel impact celle-ci peut avoir sur vos clients, la vente d’autres produits ou vos bénéfices. Les entreprises qui ne disposent pas de données intégrées auront des difficultés à prendre des décisions, car elles ne disposent que de données partielles ou peuvent être amenées à les prendre au mauvais moment. Au contraire, les entreprises qui disposent de données intégrées pourront tirer avantage de leur capacité à prendre des décisions rapides, éclairées et différenciées et à mettre en lumière de nouvelles opportunités d’innovation. Cela leur permet de se positionner en chefs de file sur le marché et de conserver un avantage sur leurs concurrents.