La Business Intelligence au service de la croissance des entreprises

Le 1 juin 2023 - 9 minutes de lecture

La Business Intelligence (BI) regroupe l’analyse, l’exploration de donnĂ©es, la visualisation de donnĂ©es, les outils, l’infrastructure de gestion de donnĂ©es et les techniques pour faciliter la prise de dĂ©cision dans les entreprises. En pratique, elle permet d’avoir une vue complĂšte sur les donnĂ©es d’une entreprise et de s’en servir pour en amĂ©liorer l’efficacitĂ© et s’adapter aux diverses Ă©volutions du marchĂ©.

Ce qu'il faut retenir :

📊 Business Intelligence Facilite la prise de dĂ©cision grĂące Ă  l'analyse des donnĂ©es.
đŸ‘ïž Data Visualisation Permet d'interprĂ©ter des donnĂ©es complexes plus facilement.
đŸ€– Intelligence Artificielle Automatise les processus et optimise la prise de dĂ©cision.
đŸ—ïž EntrepĂŽt de DonnĂ©es Centralise les donnĂ©es pour une analyse et une stratĂ©gie efficaces.
🔍 Analyse de DonnĂ©es Permet d'extraire des informations pertinentes pour la prise de dĂ©cision.

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

La Business Intelligence (BI) permet de trouver facilement des rĂ©ponses aux questions que peut soulever la gestion d’une entreprise Ă  travers les donnĂ©es. Les entreprises pourront prendre de meilleures dĂ©cisions grĂące Ă  la prĂ©sentation de donnĂ©es actuelles et historiques. Les analystes ont la possibilitĂ© d’utiliser la BI afin d’effectuer des benchmarks sur les performances et les concurrents pour amĂ©liorer leur process. Il sera aussi plus facile de repĂ©rer les tendances du marchĂ© pour stimuler les ventes et augmenter le chiffre d’affaires. UtilisĂ©e de maniĂšre efficace, la Business Intelligence peut optimiser la conformitĂ© et le recrutement des entreprises.

Ainsi, choisir un outil de Business Intelligence facilite la recherche de solutions pour augmenter les bĂ©nĂ©fices et l’analyse du comportement des clients. Les entreprises pourront comparer leurs donnĂ©es avec celles des concurrents, rĂ©aliser le suivi de leurs performances et amĂ©liorer les opĂ©rations. Plus important encore, la BI aide Ă  prĂ©dire le succĂšs des initiatives, mais aussi Ă  identifier les problĂ©matiques et les tendances du marchĂ©.

Business Intelligence entreprise

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

La visualisation des donnĂ©es, connue sous le nom de « dataviz », dĂ©signe l’ensemble des mĂ©thodes servant Ă  reprĂ©senter des informations sous forme de graphiques. Les outils de data visualisation permettent d’analyser les donnĂ©es plus aisĂ©ment grĂące Ă  des Ă©lĂ©ments graphiques visuels. Cet outil permet aux entreprises d’interprĂ©ter de grandes quantitĂ©s de donnĂ©es et d’en tirer des conclusions pertinentes. DĂšs lors, les managers et les dĂ©cideurs auront une meilleure comprĂ©hension des donnĂ©es collectĂ©es et pourront identifier les indicateurs de performance clĂ©s ayant le plus d’impact sur leur activitĂ©.

Les outils de visualisation des donnĂ©es permettent de mettre en Ă©vidence les tendances Ă©mergentes et de rĂ©agir rapidement Ă  celles-ci. Les visuels et les diagrammes facilitent l’identification des paramĂštres fortement corrĂ©lĂ©s. Ces outils peuvent accĂ©lĂ©rer les prises de dĂ©cisions et assistent les Ă©quipes commerciales et marketing, mais aussi les managers dans leurs tĂąches.

Utiliser l’IA pour automatiser les processus et rationaliser la prise de dĂ©cision

Aujourd’hui, dans toutes les entreprises, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour l’automatisation des processus est recommandĂ©e pour amĂ©liorer la productivitĂ© et rationaliser la prise de dĂ©cision. L’intelligence artificielle permet aux entreprises de rĂ©aliser plus de tĂąches en moins de temps en automatisant les tĂąches rĂ©pĂ©titives et fastidieuses. Elle automatise par exemple la numĂ©risation de documents, la classification de donnĂ©es, la prise en charge des commandes, etc.

Il existe diffĂ©rentes maniĂšres d’utiliser l’IA pour automatiser les processus. Certaines entreprises ont par exemple recours Ă  des robots logiciels, Ă  l’IA avancĂ©e ou encore Ă  des machines learning. Ces technologies peuvent servir Ă  automatiser d’autres processus d’entreprise comme le traitement et l’analyse des donnĂ©es.

L’utilisation de l’intelligence artificielle est un excellent moyen d’accroitre la productivitĂ© et d’accĂ©lĂ©rer les processus d’une entreprise. Elle assure un gain de temps aux entreprises qui pourront se consacrer Ă  des tĂąches plus importantes.

analyste de données business intelligence

Le processus de mise en place d’un entrepĂŽt de donnĂ©es

L’entrepĂŽt de donnĂ©es, ou data warehouse, a pour rĂŽle de synchroniser les donnĂ©es issues de diffĂ©rentes sources de l’entreprise dans un seul endroit. Il intervient dans l’analyse, la veille stratĂ©gique et le reporting et permet aux entreprises de dĂ©velopper des stratĂ©gies efficaces basĂ©es sur leurs donnĂ©es.

Pour mettre en place un entrepĂŽt de donnĂ©es, il faut commencer par dĂ©finir ses objectifs. Cet outil peut servir Ă  effectuer des requĂȘtes logiques, construire des modĂšles prĂ©dictifs avec prĂ©cision, amĂ©liorer l’analyse des donnĂ©es, repĂ©rer les tendances, etc. L’entreprise devra concevoir un schĂ©ma pour chaque source de donnĂ©es. Elle pourra identifier automatiquement la source de chaque table de donnĂ©es et Ă©tablir des permissions pour chacune des sources.

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

Les diffĂ©rents types d’analyse de donnĂ©es disponibles

On distingue diffĂ©rents types d’analyse de donnĂ©es qui prĂ©sentent chacun des objectifs et des mĂ©thodes spĂ©cifiques.

L’analyse descriptive

L’analyse descriptive vise Ă  rĂ©aliser une description d’un ensemble de donnĂ©es. Elle comprend notamment l’analyse primaire, les mesures et les patrons. En d’autres termes, elle est la prĂ©sentation et le rĂ©sumĂ© des donnĂ©es collectĂ©es jusqu’à prĂ©sent.

L’analyse exploratoire

L’analyse exploratoire permet d’identifier des corrĂ©lations entre les variables. Les relations entre celles-ci n’impliquent pas de causalitĂ©, mais ce type d’analyse permet d’émettre des hypothĂšses sur ces corrĂ©lations. L’analyse exploratoire permet par exemple de dĂ©finir les raisons pour lesquelles les ventes sont plus importantes Ă  une pĂ©riode X par rapport aux autres mois.

L’analyse infĂ©rentielle

L’analyse infĂ©rentielle consiste Ă  prendre une partie d’un groupe de donnĂ©es et Ă  rĂ©aliser des infĂ©rences sur un plus grand volume de donnĂ©es. Les donnĂ©es estimĂ©es peuvent ĂȘtre utilisĂ©es pour faire des hypothĂšses sur un ensemble plus important de donnĂ©es en fournissant des Ă©carts types. Pour prĂ©cision, ces infĂ©rences ne sont jamais totalement exactes, mais sont plus fiables si la taille de l’échantillon est reprĂ©sentative de l’ensemble.

L’analyse prĂ©dictive

Ce type d’analyse utilise des donnĂ©es historiques et en temps rĂ©el pour trouver des tendances qui peuvent aider Ă  faire des prĂ©visions. La fiabilitĂ© de ces prĂ©dictions dĂ©pend de la nature des donnĂ©es collectĂ©es et des modĂšles utilisĂ©s.

Il est impĂ©ratif de souligner que le fait qu’une variable en prĂ©dise une autre ne veut pas dire qu’il existe une relation de cause Ă  effet entre elles. Une Ă©tude plus large et plus approfondie des variables est utile pour dĂ©finir s’il y a une corrĂ©lation.

L’analyse causale

L’analyse causale traite un ensemble de variables et Ă©value l’existence d’une relation de cause Ă  effet entre elles et les raisons de celle-ci. Pour dĂ©terminer la cause, l’analyste est amenĂ© Ă  dĂ©finir la relation hypothĂ©tique qui assure le rĂ©sultat souhaitĂ©. Une simple visualisation des donnĂ©es sans Ă©tude dĂ©taillĂ©e ne permet pas de trouver les causes sous-jacentes de la relation.

L’analyse mĂ©caniste

L’objectif de l’analyse mĂ©caniste est d’avoir une bonne comprĂ©hension des fluctuations prĂ©cises des donnĂ©es qui provoquent des variations dans d’autres donnĂ©es. Cette analyse est souvent appliquĂ©e dans des situations qui nĂ©cessitent de la prĂ©cision. L’industrie mĂ©dicale, l’ingĂ©nierie et les communautĂ©s scientifiques se servent de l’analyse mĂ©caniste pour analyser la sĂ©curitĂ© et l’efficacitĂ© de leurs produits.

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Conseils pour choisir les outils de BI adaptĂ©s aux besoins d’une entreprise

Il existe d’innombrables outils de BI sur le marchĂ© et tous semblent plus intĂ©ressants les uns que les autres. Pour faire le bon choix, l’entreprise doit d’abord procĂ©der Ă  une Ă©tude de ses besoins et de ses attentes et rĂ©flĂ©chir aux attendus et aux objectifs finaux. Les donnĂ©es Ă©tant le centre nĂ©vralgique d’une stratĂ©gie de BI, les meilleurs outils doivent avoir la capacitĂ© de traiter les donnĂ©es rapidement et facilement, quelle que soit la quantitĂ©. Il est important de connaĂźtre Ă  l’avance le volume de donnĂ©es Ă  traiter. Certains outils de BI imposent des limites en termes de quantitĂ©, il faut en tenir compte.

La facilitĂ© d’utilisation est l’un des principaux critĂšres Ă  considĂ©rer lors du choix d’un outil de BI. Toutes les personnes qui devront l’utiliser ne seront pas des analystes chevronnĂ©s. Pour leur faciliter la tĂąche, il faut choisir un logiciel intuitif, ergonomique et utilisable rapidement. Le tableau de bord doit ĂȘtre personnalisable par l’utilisateur et disposer d’une large variĂ©tĂ© de graphiques avec une navigation claire et facile. Aussi, les outils de BI doivent ĂȘtre flexibles et Ă©volutifs, et pouvoir rĂ©pondre aux besoins actuels et futurs de l’entreprise. Avant de penser Ă  l’avenir, il faut se focaliser sur certains aspects de l’outil : l’aspect collaboratif, responsive, la compatibilitĂ© avec les logiciels existants, etc.

Un autre point Ă  considĂ©rer est l’assistance utilisateur. Avec un nouvel outil, il faut intĂ©grer une courbe d’apprentissage logique. Quand les utilisateurs sont bloquĂ©s lors du dĂ©ploiement de certaines actions, il est essentiel de disposer d’une assistance utilisateur rĂ©active par courrier Ă©lectronique ou par tĂ©lĂ©phone.

Concernant la sĂ©curitĂ© des donnĂ©es, l’outil choisi doit avant tout ĂȘtre conforme aux normes en vigueur. Pour les utilisateurs finaux, il sera intĂ©ressant de pouvoir crĂ©er des autorisations d’usage selon le rĂŽle de l’utilisateur. Cela permettra de dĂ©terminer exactement qui peut faire quoi (crĂ©er, modifier, gĂ©rer, exporter, etc.).

L’entreprise doit considĂ©rer son budget aprĂšs avoir fait le point sur ses diffĂ©rents besoins. En ce sens, il est conseillĂ© de consulter les conditions gĂ©nĂ©rales de vente, les FAQ et de contacter le service clientĂšle pour vĂ©rifier l’éventuelle prĂ©sence de coĂ»ts cachĂ©s.

La Business Intelligence Ă©volue constamment selon les besoins des entreprises et la technologie, et de nouvelles tendances font leur apparition pour permettre aux utilisateurs de suivre les derniĂšres innovations. Les entreprises doivent ĂȘtre conscientes du fait que l’IA et l’apprentissage automatique continueront d’évoluer et qu’elles peuvent les intĂ©grer dans leur stratĂ©gie. Le partage des donnĂ©es et la collaboration ne cesseront d’évoluer Ă  mesure que les organisations s’efforceront de s’axer davantage sur les donnĂ©es.