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BUSINESS INTELLIGENCE ?


Business IntelligencePublié le 04/11/2020



La  Business Intelligence (BI) ou intelligence des affaires, ou informatique décisionnelle, désigne l’ensemble des technologies permettant aux entreprises d’analyser leurs données en vue de prendre des décisions importantes, stratégiques, lucratives et au bon moment.

Si les données constituent une mine d’or de connaissances, l’information est une richesse.

Techniquement, la BI est le fait de prendre des données brutes à partir d'une source de données (base de données de production), de les transformer en données utilisables et de les utiliser pour créer des rapports et des graphiques informatifs pour l'analyse des données.

La visualisation des données, est la représentation graphique (Ex : diagrammes, etc.) des données tabulaires. Il permet aux utilisateurs de visualiser des informations importantes à travers des graphiques, des indicateurs de performances (KPI), des cartes, etc. pour obtenir des informations précieuses juste en les observant. 

Ainsi, la BI dispose d’une palette d’outils, d’applications et de méthodologies permettant de collecter, stocker, classer, les données en provenance de sources internes et/ou sources externes, de les préparer de les analyser, à travers des requêtes. Ces outils permettent ensuite de créer des diagrammes, des rapports, des dashbords, et des visualisations de données pour rendre les résultats des analyses disponibles pour les preneurs de décisions.

 

 

Figure1 : visualisation des données

 

Les outils de la BI

Les applications BI peuvent être achetées séparément ou sous la forme d’une plateforme unifiée.

Mais le plus important est de disposer des applications d’analyse de données, de reporting, d’analyse multidimensionnelle (OLAP : Online Analytical Processing).

NB : nous avons des applications BI open source (Pentaho Business Analytic, SpagoBI, JasperSoft) et aussi des applications propriétaires ( BusinessObject, SAS, Cognos, Microsoft Power BI), il existe aussi des applications en tant que service.

Les technologies BI doivent inclure également des logiciels de data visualization permettant de dessiner des graphiques, ou 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 (KPI).

 

Chaine de décision

Pour mettre en place un projet BI, nous devons suivre rigoureusement la chaine de décision, afin de ne pas rater notre objectif défini au départ. La chaîne décisionnelle est la chaîne de traitement de l’information permettant de transformer les données collectées en informations pouvant être utilisées

à des fins décisionnelles. Cette chaîne se compose d’éléments et d’outils de données que l’on présente souvent en quatre catégories distinctes. Chacune de ces catégories correspond à une phase du processus :

 

Etape 1 : 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. Ce processus est appelé ETL (Extract, Transform, Load).

 

Etape 2 : le stockage des données, ou modélisation des données

 Il s’agit de centraliser les données structurées et traitées afin qu’elles soient disponibles pour l’usage décisionnel, et 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.

 

Etape 3 : 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 OLAP, ou des outils de statistiques.

 

Etape 4 : l’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 tels que les cubes OLAP), le data Mining (pour chercher des corrélations), ou encore des tableaux de bord présentant les indicateurs clés.

 

Bénéfices de la BI en entreprise

Les profits de la BI ne sont plus à présenter. Un projet de business intelligence aura de nombreux avantages pour l’entreprise en question.

Ils permettent d’accélérer et d’améliorer la prise de décision, d’optimiser les processus internes, d’augmenter l’efficience d’exploitation, de générer de nouveaux revenus, et de prendre l’avantage sur la concurrence, et tout cela dans le bon timing. La BI aide également les entreprises à identifier les tendances du marché, des niches de marché et à repérer les problèmes qui doivent être résolus.

 

Définition de certains termes techniques 

KPI (Key Performance Indicator) : sont des indicateurs clé de performance permettant d'avoir une vision concrète de votre activité et donc de prendre les bonnes décisions pour la réalisation de vos objectifs. Les KPI sont utilisés particulièrement en gestion de la performance organisationnelle.

 

OLAP (Online Analytical Processing) : est une technologie d'analyse multidimensionnelle. C’est une technologie permettant d'effectuer des analyses de données multidimensionnelles (Ex : analyser les ventes en fonction de la région et de l’année) au sein d’une base de données créées à cet effet (Data warehouse, Data mart).

Figure2 : OLAP

ETL (Extract-transform-load) : Il s'agit d'une technologie informatique intergicielle permettant d'effectuer des synchronisations massives d'information d'une source de données (le plus souvent une base de données) vers une autre.

Data Warehouse ou Entrepôt de données ou base de données décisionnelle : désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision d’une entreprise. 

Figure3 : data warehouse

 

Data Mart : c’est une spécialisation du data warehouse. C’est un ensemble de données ciblées, organisées, pour répondre à un besoin spécifique à un métier (Ex : orienté service marketing ou commercial) ou une catégorie de travailleur (Ex : conseil d’administration). Il est donc destiné à être interrogé sur un ensemble de données restreint à un domaine fonctionnel, selon des paramètres qui auront été définis à l’avance lors de sa conception.


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