Business Intelligence : 6 étapes pour devenir data driven [2023]

La gestion d’une entreprise est indissociable d’une bonne prise de décision. Dans un monde toujours plus connecté et compétitif, la Business Intelligence permet d’adopter la bonne stratégie ou les bonnes tactiques au bon moment, grâce à une prise de décision éclairée par des données. Selon une étude de Dresner, 90% des départements R&D considèrent la BI comme une composante indispensable de leurs projets futurs. Découvre ce qu’est la Business Intelligence, son fonctionnement et son impact sur la stratégie des entreprises.

Qu’est ce que la Business Intelligence ou l’informatique décisionnelle?

La Business Intelligence - ou informatique décisionnelle en français - désigne le processus et les outils technologiques visant à transmettre des informations pertinentes aux dirigeants d’entreprises, aux managers et aux équipes-métiers afin de les aider à prendre de bonnes décisions stratégiques ou tactiques.

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Le terme “Business Intelligence” est apparu pour la première fois en 1865, soit bien avant l’invention de l’ordinateur ! Dans un livre écrit par Richard Miller Devens, intitulé “Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes”, l'auteur décrit comment un banquier a obtenu un avantage sur ses concurrents en recueillant des informations sur le marché.

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Le définition moderne de la Business Intelligence est liée au développement de l’informatique à partir des années 70. Grâce à des quantités de données de plus en plus importantes, la discipline devient peu à peu associée exclusivement aux outils informatiques. Aujourd’hui, la définition est attribuée à Howard Dresner en 1989 :

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La Business Intelligence, c’est l’accès et l’analyse de données structurées par les équipes métiers

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Dans un monde où le volume de données collectées double tous les deux ans, l’analyse de données prend une place de plus en plus centrale dans la stratégie des entreprises. Cependant, pour mettre en œuvre une stratégie data driven et être capable de prendre de bonnes décisions au bon moment, il est nécessaire de savoir déchiffrer, analyser et interpréter un grand volume de données. 

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Historiquement, l’informatique décisionnelle était traditionnellement réservée aux métiers de la data ou plus largement aux profils IT. Avec l’essor des nouvelles technologies et la révolution de la data, la Business Intelligence s’est démocratisée grâce à des outils modernes désormais accessibles à tous les profils. 

Nombreuses sont les grandes entreprises qui utilisent Power BI, un outil de Microsoft qui permet de modéliser et de visualiser facilement des données grâce à des rapports personnalisés.

Même si la mise en œuvre d’une stratégie BI est parfois délicate, elle dispose de nombreux domaines d’applications.

Comment les entreprises utilisent la Business Intelligence?

L’informatique décisionnelle prend des formes variées car à peu près tous les secteurs d’activités peuvent en tirer parti afin d’améliorer leur stratégie ou leurs performances opérationnelles.

Tous les secteurs sont concernés par l’informatique décisionnelle

Que ce soit le monde de la Finance, du Commerce, de l'Éducation, de la Restauration, de la Santé… tous peuvent tirer parti de la Business Intelligence.

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Seulement voilà : bien que les étapes-clé de mise en place d’une stratégie BI soient connues (voir plus bas), les modalités techniques dépendent beaucoup du secteur d’activité, de la nature des données et des objectifs à atteindre. Adopter une stratégie data driven nécessite donc un travail de réflexion afin d’identifier les objectifs stratégiques ou opérationnels à atteindre.

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La Business Intelligence permet à une entreprise de :

• Mieux comprendre et servir ses clients,
• Suivre et optimiser ses performances,
• Améliorer le management des équipes,
• Observer les tendances de son marché,
• Identifier des problématiques et optimiser ses opérations,
• Comparer ses performances à celles de ses concurrents.

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Par exemple, la Business Intelligence peut aider un commerçant à mieux gérer ses stocks, à réduire ses coûts ou à mettre en œuvre une stratégie marketing data driven. Une banque peut exploiter ses données afin d’évaluer les risques associés à l’approbation d’un prêt. Dans l’immense majorité des cas, une compagnie aérienne utilise la BI pour définir ses prix en fonction du taux de remplissage des avions. Un hôpital peut également utiliser la BI comme une aide au diagnostic, pour améliorer la qualité des soins ou le bien-être des patients. Bref, les domaines d’applications de la Business Intelligence concernent tous les secteurs !

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Quelle que soit l’activité concernée, la data analytics améliore le processus de décision et la compétitivité des entreprises. C’est pourquoi de plus en plus d’entreprises valorisent les compétences en BI lorsqu’elles sont en phase de recrutement. Alors que tu sois étudiant, en recherche d’emploi ou actuellement en poste, détenir des compétences en data est un atout non négligeable.

Notre formation data analyst à Paris permet d’acquérir en 8 semaines des compétences opérationnelles particulièrement valorisées sur le marché de l’emploi. Aucun pré-requis n’est exigé, le programme pédagogique a été conçu pour être accessible à tous. En classe, tu apprends par la pratique à prendre des décisions par l’analyse de données et à la sortie du bootcamp, tu es prêt(e) à travailler en tant que Business analyst.

Les avantages et bénéfices de la Business Intelligence

Une mise en oeuvre réussie d’une stratégie BI présente plusieurs avantages :

• Meilleur accès à l’information,
• Meilleure prise de décision,
• Meilleure productivité des équipes,
• Meilleure rentabilité de l’activité,
• Meilleure satisfaction client,
• Meilleure communication entre les départements.

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Lenovo, le géant du matériel informatique (50 Milliards d’euros de CA annuel) s’est tourné vers la Business Intelligence afin de mieux cerner les attentes et la satisfaction de ses clients. L’entreprise a analysé ses transactions afin de déterminer les appareils et les configurations les plus appréciés. 

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Résultat : Grâce à une meilleure connaissance de sa clientèle, Lenovo a :

1. augmenté son chiffre d’affaire de 11 % pour chaque produit vendu au détail,
2. a réduit ses coûts de production de 34% sur 3 ans,
3. a doublé sa productivité grâce à un accès en temps réel à l’information.

Cependant, la Business Intelligence est un processus qui s’implémente progressivement. En effet, la mise en place de l’environnement technique et l’adoption des bonnes pratiques par les équipes-métiers peut s’avérer délicate.

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En effet, il est primordial que les business users comprennent comment l’analyse de données peut les aider dans leur activité. Par conséquent, former les salariés à la data est un facteur clé de la réussite d’une stratégie data driven.

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La qualité essentielle qui distingue les meilleures équipes des bonnes équipes est leur capacité à utiliser stratégiquement la donnée.

Les étapes clés de la Business Intelligence

Intégrer la Business Intelligence dans un processus décisionnel est plus ou moins compliqué, selon la taille de l’entreprise et son secteur d’activité. 

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La mise en oeuvre d’une stratégie BI passe par 6 étapes clé :

1. La collecte des données
2. Le stockage des données
3. La modélisation des données
4. La représentation visuelle des données
5. La diffusion des données
6. La prise de décision

La collecte des données

Sans données, il est bien évidemment impossible de mettre en œuvre une stratégie BI. Cependant, les sources de données peuvent être nombreuses et pour pouvoir les exploiter conjointement, il est nécessaire de les extraire, de les transformer et de les transférer vers une base de données.

L’extraction et la centralisation des données en vue d’une exploitation à usage décisionnel est un processus appelé ETL : Extract, Transform, Load.

Les données peuvent provenir de sources internes à l’entreprise (ex : ERP, CRM..) ou de sources externes, (ex : API REST, Web-scraping…).

Le stockage des données

Pour accéder à leurs données, les entreprises doivent disposer d’une infrastructure dédiée. Si les données sont stockées sur les serveurs de l’entreprise, on parle de stockage on premise. Cependant, cette solution peut s’avérer coûteuse en raison des frais de fonctionnement et de maintenance du datacenter.

Heureusement, il existe aujourd’hui de nombreuses solutions cloud qui permettent une gestion des données à la fois performante et adaptée aux besoins des entreprises de toute taille.

Ainsi, une entreprise peut louer un Data warehouse (entrepôt de données) ou un Data Mart (magasin de données) afin de stocker et de garder un accès à ses données.

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La modélisation des données

Pour faciliter la prise de décision, les données doivent être structurées de manière exploitable. Les données provenant de différentes sources de données doivent être formatées et mises en relation afin de pouvoir les croiser et les représenter visuellement.

La modélisation des données est une étape importante d’un projet de Business Intelligence. C’est ici que sont définies l’organisation et la normalisation des données.

Dit simplement, définir un modèle de données revient à la mise en forme d’un guide d’utilisation des ressources data.

La représentation visuelle des données

Le cerveau humain a une remarquable capacité à identifier visuellement les correspondances et les différences. Pour cela, l'œil s’appuie principalement sur les formes et les couleurs.

Malheureusement, un tableau contenant une grande quantité de données est difficile à interpréter, ce qui rend encore plus difficile la prise de décision.

Là où les tableaux Excel échouent, la Dataviz réussit ! 

La Data visualisation consiste à représenter graphiquement des données afin d’en faciliter l’interprétation par un utilisateur, quelque soit son niveau d'affinité avec les chiffres ou les statistiques.

Ainsi, concevoir un tableau de bord permet de synthétiser un grand volume de données sur un seul support, grâce à des KPI et des graphiques (courbe, camembert, heatmap etc…)

La diffusion des données

Toutes les équipes-métiers peuvent utiliser la data afin d’améliorer leur processus de décision et leur productivité.

Par conséquent, une mauvaise diffusion des rapports ou un accès limité aux données peut mettre en péril le succès de la stratégie BI.

Les outils de dataviz utilisés et les rapports qu’ils contiennent doivent donc être accessibles et utilisables par les équipes-métiers. C’est pourquoi des outils comme Google Data Studio ou Tableau Software intègrent des fonctionnalités de partage ou de collaboration.

La prise de décision

Le but ultime de la Business Intelligence est de faciliter la prise de décision. Les données doivent donc être accessibles, cohérentes, compréhensibles et actionnables.

A l’échelle individuelle, la prise de décision peut être facilitée par l’interactivité des rapports. Un utilisateur peut ainsi “naviguer” dans les données d’un tableau de bord afin d’explorer une période en particulier (et la comparer à une autre pour déceler une tendance).

La prise de décision peut également être facilitée par la technique du storytelling. En effet, le Data Storytelling est une pratique assez récente qui consiste à raconter une histoire avec des données représentées graphiquement. Elle repose sur un triptyque : les données, la narration et la visualisation.

Cette technique permet de rendre les données particulièrement actionnables puisque le récit clarifie et accompagne le processus de décision.

Ainsi, la réussite d’une stratégie de Business Intelligence repose sur un environnement technique de qualité et sur une acculturation des équipes-métiersà l’analyse de données. Notre formation à la data analyse à distance permet de favoriser la réussite de la transition d’une organisation vers un modèle data driven. Pour la rendre accessible, cette formation se déroule à temps partiel, elle est donc compatible avec un emploi à temps plein. Pour en savoir plus, télécharge le programme de la formation !

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Les outils BI

Tout comme un bricoleur a besoin d'une boîte à outils fonctionnelle, un Business analyst ou un Data analyst a besoin d’un bon outil BI pour travailler. Voici notre top 3 :

1. Power BI est un des outils de Business Intelligence les plus populaires. 

Il peut se connecter à un Data warehouse comme à d’autres sources de données externes. Les rapports peuvent être réalisés par le biais d’un logiciel téléchargeable ou directement en ligne. Cet outil de Microsoft est particulièrement répandu au sein des grandes entreprises. Cela dit, il faut un temps d’apprentissage pour parvenir à maîtriser ses fonctionnalités.

2. Tableau Software est un outil connu pour sa facilité d'utilisation, sa rapidité et ses nombreuses fonctionnalités. Son offre comprend notamment des analyses visuelles en direct avec une interface qui permet aux utilisateurs de modifier leur dashboard en ajoutant en temps réel des paramètres.
3. Dundas BI est un outil concurrent de Tableau. Il permet à ses utilisateurs d’analyser assez simplement leurs données et de construire des tableaux de bords interactifs.

Différences entre Business Intelligence et Data Science

La Business Intelligence est un processus et un ensemble d’outils qui permettent d’analyser des données-métiers de manière descriptive. La Data Science ou science des données, utilise une approche scientifique pour explorer une base de données et découvrir des tendances qui vont permettre des analyses prédictives.

La Business Intelligence s’intéresse au passé et au présent, alors que la Data Science s’intéresse au futur.

Contrairement à la Business Intelligence, la Data Science traite des données structurées et des données non structurées. Cela en fait une discipline plus flexible mais aussi plus complexe, c’est pourquoi la science des données relève de l’expertise d’un Data scientist alors que la Business Intelligence est accessible aux équipes-métiers.

Différences entre Business Intelligence et Big Data

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Le Big Data fait référence à de grands (vraiment très grands) volumes de données, souvent organisés dans des bases de données NoSQL.

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Le Big data fait référence à des grandes bases de données regroupant parfois des données de différentes natures. Typiquement, cela peut être toutes les interactions qui existent au sein d’un réseau social de plusieurs millions d’utilisateurs (clics, likes, partage, uploads d’images ou de vidéos, nombre d’impression etc…).

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La Business Intelligence fait référence à l'utilisation de données structurées et délimitées. En théorie, elle pourrait se connecter à des bases de données du type Big Data mais les outils BI ne sont pas adaptés au traitement du Big Data.

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Prenons un exemple : en 2021, le site de l’entreprise Lotte.com (le plus grand site de vente en ligne en Corée) enregistrait plus d’1 million de visiteurs par jour. Cependant, les dirigeants ont souhaité comprendre pourquoi une bonne proportion de ces visiteurs abandonnent leur panier.

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Le responsable marketing s’est donc intéressé à l’analyse du comportement des visiteurs afin d’améliorer le taux de conversion du site. Ainsi, toutes les actions des utilisateurs (clics, scroll, taux de rebond, dwell time etc…) ont été réunies dans une gigantesque base de données (Big Data). L’exploitation de ces données a permis de faire évoluer le site afin de mieux fidéliser les clients et d’augmenter le chiffre d’affaires de 10 millions de dollars l’année suivante (Business Intelligence).

Autrement dit, les données exploitées appartiennent au domaine du Big Data mais l’objectif (améliorer la conversion du site en analysant le comportement des utilisateurs) appartient au domaine de la Business Intelligence.