La Business Intelligence au service de la croissance des entreprises

La Business Intelligence (BI) regroupe l’analyse, l’exploration de données, la visualisation de données, les outils, l’infrastructure de gestion de données et les techniques pour faciliter la prise de décision dans les entreprises. En pratique, elle permet d’avoir une vue complète sur les données d’une entreprise et de s’en servir pour en améliorer l’efficacité et s’adapter aux diverses évolutions du marché.

L’importance de la Business Intelligence pour aider les entreprises à atteindre leurs objectifs

La Business Intelligence (BI) permet de trouver facilement des réponses aux questions que peut soulever la gestion d’une entreprise à travers les données. Les entreprises pourront prendre de meilleures décisions grâce à la présentation de données actuelles et historiques. Les analystes ont la possibilité d’utiliser la BI afin d’effectuer des benchmarks sur les performances et les concurrents pour améliorer leur process. Il sera aussi plus facile de repérer les tendances du marché pour stimuler les ventes et augmenter le chiffre d’affaires. Utilisée de manière efficace, la Business Intelligence peut optimiser la conformité et le recrutement des entreprises.

Ainsi, choisir un outil de Business Intelligence facilite la recherche de solutions pour augmenter les bénéfices et l’analyse du comportement des clients. Les entreprises pourront comparer leurs données avec celles des concurrents, réaliser le suivi de leurs performances et améliorer les opérations. Plus important encore, la BI aide à prédire le succès des initiatives, mais aussi à identifier les problématiques et les tendances du marché.

Les avantages des outils de data visualisation pour obtenir des informations à partir de données

La visualisation des données, connue sous le nom de « dataviz », désigne l’ensemble des méthodes servant à représenter des informations sous forme de graphiques. Les outils de data visualisation permettent d’analyser les données plus aisément grâce à des éléments graphiques visuels. Cet outil permet aux entreprises d’interpréter de grandes quantités de données et d’en tirer des conclusions pertinentes. Dès lors, les managers et les décideurs auront une meilleure compréhension des données collectées et pourront identifier les indicateurs de performance clés ayant le plus d’impact sur leur activité.

Les outils de visualisation des données permettent de mettre en évidence les tendances émergentes et de réagir rapidement à celles-ci. Les visuels et les diagrammes facilitent l’identification des paramètres fortement corrélés. Ces outils peuvent accélérer les prises de décisions et assistent les équipes commerciales et marketing, mais aussi les managers dans leurs tâches.

Utiliser l’IA pour automatiser les processus et rationaliser la prise de décision

Aujourd’hui, dans toutes les entreprises, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour l’automatisation des processus est recommandée pour améliorer la productivité et rationaliser la prise de décision. L’intelligence artificielle permet aux entreprises de réaliser plus de tâches en moins de temps en automatisant les tâches répétitives et fastidieuses. Elle automatise par exemple la numérisation de documents, la classification de données, la prise en charge des commandes, etc.

Il existe différentes manières d’utiliser l’IA pour automatiser les processus. Certaines entreprises ont par exemple recours à des robots logiciels, à l’IA avancée ou encore à des machines learning. Ces technologies peuvent servir à automatiser d’autres processus d’entreprise comme le traitement et l’analyse des données.

L’utilisation de l’intelligence artificielle est un excellent moyen d’accroitre la productivité et d’accélérer les processus d’une entreprise. Elle assure un gain de temps aux entreprises qui pourront se consacrer à des tâches plus importantes.

Le processus de mise en place d’un entrepôt de données

L’entrepôt de données, ou data warehouse, a pour rôle de synchroniser les données issues de différentes sources de l’entreprise dans un seul endroit. Il intervient dans l’analyse, la veille stratégique et le reporting et permet aux entreprises de développer des stratégies efficaces basées sur leurs données.

Pour mettre en place un entrepôt de données, il faut commencer par définir ses objectifs. Cet outil peut servir à effectuer des requêtes logiques, construire des modèles prédictifs avec précision, améliorer l’analyse des données, repérer les tendances, etc. L’entreprise devra concevoir un schéma pour chaque source de données. Elle pourra identifier automatiquement la source de chaque table de données et établir des permissions pour chacune des sources.

La mise en place du data warehouse implique aussi la synchronisation des sources de données. Il s’agit du fameux processus ETL (extract, transform, load). Les colonnes inutiles doivent être supprimées et il faudra renommer celles qui sont restantes pour les rendre plus descriptives.

Les différents types d’analyse de données disponibles

On distingue différents types d’analyse de données qui présentent chacun des objectifs et des méthodes spécifiques.

L’analyse descriptive

L’analyse descriptive vise à réaliser une description d’un ensemble de données. Elle comprend notamment l’analyse primaire, les mesures et les patrons. En d’autres termes, elle est la présentation et le résumé des données collectées jusqu’à présent.

L’analyse exploratoire

L’analyse exploratoire permet d’identifier des corrélations entre les variables. Les relations entre celles-ci n’impliquent pas de causalité, mais ce type d’analyse permet d’émettre des hypothèses sur ces corrélations. L’analyse exploratoire permet par exemple de définir les raisons pour lesquelles les ventes sont plus importantes à une période X par rapport aux autres mois.

L’analyse inférentielle

L’analyse inférentielle consiste à prendre une partie d’un groupe de données et à réaliser des inférences sur un plus grand volume de données. Les données estimées peuvent être utilisées pour faire des hypothèses sur un ensemble plus important de données en fournissant des écarts types. Pour précision, ces inférences ne sont jamais totalement exactes, mais sont plus fiables si la taille de l’échantillon est représentative de l’ensemble.

L’analyse prédictive

Ce type d’analyse utilise des données historiques et en temps réel pour trouver des tendances qui peuvent aider à faire des prévisions. La fiabilité de ces prédictions dépend de la nature des données collectées et des modèles utilisés.

Il est impératif de souligner que le fait qu’une variable en prédise une autre ne veut pas dire qu’il existe une relation de cause à effet entre elles. Une étude plus large et plus approfondie des variables est utile pour définir s’il y a une corrélation.

L’analyse causale

L’analyse causale traite un ensemble de variables et évalue l’existence d’une relation de cause à effet entre elles et les raisons de celle-ci. Pour déterminer la cause, l’analyste est amené à définir la relation hypothétique qui assure le résultat souhaité. Une simple visualisation des données sans étude détaillée ne permet pas de trouver les causes sous-jacentes de la relation.

L’analyse mécaniste

L’objectif de l’analyse mécaniste est d’avoir une bonne compréhension des fluctuations précises des données qui provoquent des variations dans d’autres données. Cette analyse est souvent appliquée dans des situations qui nécessitent de la précision. L’industrie médicale, l’ingénierie et les communautés scientifiques se servent de l’analyse mécaniste pour analyser la sécurité et l’efficacité de leurs produits.

Conseils pour choisir les outils de BI adaptés aux besoins d’une entreprise

Il existe d’innombrables outils de BI sur le marché et tous semblent plus intéressants les uns que les autres. Pour faire le bon choix, l’entreprise doit d’abord procéder à une étude de ses besoins et de ses attentes et réfléchir aux attendus et aux objectifs finaux. Les données étant le centre névralgique d’une stratégie de BI, les meilleurs outils doivent avoir la capacité de traiter les données rapidement et facilement, quelle que soit la quantité. Il est important de connaître à l’avance le volume de données à traiter. Certains outils de BI imposent des limites en termes de quantité, il faut en tenir compte.

La facilité d’utilisation est l’un des principaux critères à considérer lors du choix d’un outil de BI. Toutes les personnes qui devront l’utiliser ne seront pas des analystes chevronnés. Pour leur faciliter la tâche, il faut choisir un logiciel intuitif, ergonomique et utilisable rapidement. Le tableau de bord doit être personnalisable par l’utilisateur et disposer d’une large variété de graphiques avec une navigation claire et facile. Aussi, les outils de BI doivent être flexibles et évolutifs, et pouvoir répondre aux besoins actuels et futurs de l’entreprise. Avant de penser à l’avenir, il faut se focaliser sur certains aspects de l’outil : l’aspect collaboratif, responsive, la compatibilité avec les logiciels existants, etc.

Un autre point à considérer est l’assistance utilisateur. Avec un nouvel outil, il faut intégrer une courbe d’apprentissage logique. Quand les utilisateurs sont bloqués lors du déploiement de certaines actions, il est essentiel de disposer d’une assistance utilisateur réactive par courrier électronique ou par téléphone.

Concernant la sécurité des données, l’outil choisi doit avant tout être conforme aux normes en vigueur. Pour les utilisateurs finaux, il sera intéressant de pouvoir créer des autorisations d’usage selon le rôle de l’utilisateur. Cela permettra de déterminer exactement qui peut faire quoi (créer, modifier, gérer, exporter, etc.).

L’entreprise doit considérer son budget après avoir fait le point sur ses différents besoins. En ce sens, il est conseillé de consulter les conditions générales de vente, les FAQ et de contacter le service clientèle pour vérifier l’éventuelle présence de coûts cachés.

La Business Intelligence évolue constamment selon les besoins des entreprises et la technologie, et de nouvelles tendances font leur apparition pour permettre aux utilisateurs de suivre les dernières innovations. Les entreprises doivent être conscientes du fait que l’IA et l’apprentissage automatique continueront d’évoluer et qu’elles peuvent les intégrer dans leur stratégie. Le partage des données et la collaboration ne cesseront d’évoluer à mesure que les organisations s’efforceront de s’axer davantage sur les données.