Face à la forte concurrence et au climat d’incertitude qui règnent dans le monde des affaires, il peut être très difficile pour les entreprises de prendre les bonnes décisions. Sachant que faire des choix pertinents est indispensable pour le bon développement de ces sociétés, celles-ci sont constamment à la recherche d’outils de prises de décisions efficaces. Dans ces circonstances, l’informatique décisionnelle s’inscrit en solution fiable. Découvrez alors tout ce qu’il y a savoir sur cette discipline et surtout comment l’informatique décisionnelle peut impacter votre entreprise.
Bien comprendre l’informatique décisionnelle nécessite de connaître certains fondamentaux de cette procédure, dont sa définition et son histoire.
Encore appelée business intelligence (BI), l’informatique décisionnelle regroupe l’ensemble des processus permettant la collecte, l’analyse et le traitement de données brutes, pour permettre la prise de décisions business éclairées. Son fonctionnement repose sur un ensemble d’outils, de méthodes et de techniques, dont la synergie offre le résultat escompté. L’informatique décisionnelle a été théorisée en 1958 par Peter LUHN qui en définissait les bases. La concrétisation de ce rêve est arrivée dans les années 90, époque à laquelle la business intelligence s’est standardisée, grâce à l’aide de personnes comme Howard DRESNER.
À partir des années 2000, caractérisées par la démocratisation des ordinateurs et de l’internet, l’informatique décisionnelle s’est considérablement répandue. C’est dû à l’énorme quantité de données utilisateurs qui était désormais disponible et au besoin des managers d’avoir des informations précises sur le fonctionnement de leur entreprise. L’informatique décisionnelle a aussi connu un développement exceptionnel à partir de 2010. Celui-ci est le fruit de l’intérêt des grandes entreprises concernant le big data et les perspectives qu’offre l’exploitation des données disponibles.
L’informatique décisionnelle repose sur 4 éléments clés. Il s’agit d’abord de la collecte de données, au cours de laquelle les informations sont recueillies au niveau de diverses sources présentes au sein de l’entreprise. Elle est représentée par le processus Extract-Transform-Load (ETL). L’élément suivant est le stockage (modélisation) des données. Il consiste à regrouper les données structurées dans des bases de données spécialisées (data warehouse ou data mart). C’est fait pour que les données soient accessibles aux utilisateurs qui feront des requêtes et prendront des décisions.
Le volet suivant concerne la restitution des données durant laquelle les informations stockées sont présentées aux utilisateurs sous forme de tableaux de bord, reportings ou outils statistiques… C’est fait ainsi pour rendre les informations facilement exploitables et permettre une prise de décision aussi éclairée que rapide. L’utilisation des informations collectées peut aussi se faire grâce à d’autres outils tels que les cubes OLAP. Ceux-ci servent à analyser les données sous plusieurs dimensions et faire du data mining pour identifier des corrélations.
Il existe plusieurs différences entre business intelligence et analyse de données traditionnelle. La première et principale différence réside dans l’utilité de ces deux sciences. L’informatique décisionnelle se sert de données collectées et actuelles pour servir d’aide à la décision, contrairement à l’analyse des données qui sert plutôt à prédire l’avenir.
Une autre différence réside dans le type de données utilisées qui est structuré en informatique décisionnelle et peut ne pas l’être en analyse de données. En dernier, les informations sont collectées généralement en interne en matière de BI, contre une collecte de données autant à l’intérieur qu’à l’extérieur pour l’analyse des données.
Il existe plusieurs outils et technologies utilisés en business intelligence.
Les outils indispensables sont d’abord ceux de collecte de donnée de type ETL (Extract Transform Load) comme Informatica, SSIS de Microsoft ou ODI d’Oracle. À ceux-là, il faut obligatoirement ajouter un logiciel SGBDR pour la création des data warehouse ou data mart qui accueilleront les données structurées tels que SQL Server, DB 2, MySQL, Oracle. La troisième technologie indispensable est celle qui permet la restitution des données. Dans ce contexte, vous aurez besoin de solutions de construction de tableaux de bord dont Power BI, IBM Cognos ou OBIEE.
Si vous prévoyez de faire de la consolidation de données en utilisant votre solution de business intelligence, vous pouvez y ajouter des cubes OLAP. Vous pouvez envisager des technologies comme SSAS, Hyperion ESSBASE et Power Pivot. Les technologies d’analyse de données et data mining sont aussi optionnelles. Il en est de même pour les outils de Data Visualisation qui rendent la restitution des données plus intéressante.
De nouvelles technologies existent aujourd’hui concernant l’informatique décisionnelle. Il s’agit par exemple des outils de business intelligence mobile, qui permettent de prendre des décisions depuis votre téléphone intelligent. Cela permet une plus grande adoption de l’informatique décisionnelle et une prise de décision plus rapide.
L’informatique décisionnelle est aussi accessible depuis le cloud via des applications en nuage. L’entreprise peut ainsi stocker ses données, puis les traiter, visualiser et exploiter plus facilement, sans faire un investissement lourd en matériels et logiciels. La solution d’informatique à but décisionnel en cloud est accessible partout et à tout moment, ce qui permet au personnel de l’entreprise de prendre des décisions plus rapidement et facilement.
L’arrivée de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’informatique décisionnelle a aussi des effets similaires. Cette nouvelle technologie permettra une meilleure compréhension des données structurées. L’intelligence artificielle révélera également les opportunités d’affaires que votre entreprise doit saisir et proposera des actions à effectuer conformément aux objectifs commerciaux.
Une bonne compréhension de l’informatique décisionnelle et de son impact sur les affaires d’une entreprise nécessite de connaître la manière dont cette discipline aide à la prise de décisions stratégiques.
La BI facilite la prise de décisions stratégiques grâce à deux éléments que sont les tableaux de bord et la visualisation. Avec le premier, les indicateurs clés de performance (KPI) sont présentés aux décideurs, ce qui leur permet d’estimer l’évolution de leur affaire au vu des objectifs stratégiques prédéfinis par l’entreprise.
La visualisation des données (data visualisation) offre une représentation graphique des indicateurs et autres informations présents sur le tableau de bord. Cela permet aux décideurs tels que le Directeurs des Systèmes d’Information ou les analystes de mieux comprendre la situation actuelle de leur entreprise et d’anticiper sur les potentiels changements en cours. Les visualisations des données peuvent se faire en changeant de paramètre d’observations telles que le temps, la localisation géographique, l’âge…
L’informatique décisionnelle peut être utilisée pour améliorer les ventes d’une entreprise de type e-commerce par exemple. En collectant, traitant et visualisant les données utilisateurs de la plateforme de commerce en ligne, plusieurs conclusions peuvent être tirées. Si l’entreprise désire vendre un produit en particulier à des clients de moins de 30 ans par exemple, il suffira de voir le nombre de ventes de cet article au fil du temps chez ces consommateurs.
Si une grande majorité de clients ciblés achètent le produit concerné de façon constante sur la période d’observation, l’entreprise peut alors considérer que l’article intéresse vraiment cette clientèle. Elle peut tirer profit de ces données pour proposer plus facilement ce produit aux consommateurs de moins de 30 ans et investir plus dans le marketing pour stimuler plus de ventes. Si le produit n’est pas du tout adopté par la clientèle ciblée, les décideurs peuvent rechercher celui que ces consommateurs concernés ont le plus acheté et le développer davantage.
Ils peuvent aussi voir si le produit proposé aux clients de moins de 30 ans n’a pas été plutôt adopté par des clients plus âgés ou moins âgés. L’informatique décisionnelle permettra au terme de ce processus de savoir si le produit proposé au départ est apprécié d’une partie conséquente de l’entreprise et nécessite plus d’investissement. La société pourra ainsi prendre des décisions ingénieuses grâce à la business intelligence pour piloter son affaire plus intelligemment.
L’informatique décisionnelle permet d’abord aux entreprises de prendre des décisions pertinentes, qui permettent à leur affaire d’avancer dans la bonne direction. La business intelligence aide aussi toute entreprise à augmenter sa productivité, comprendre les défis auxquels elle est confrontée et cerner efficacement les attentes de ses clients. Cela implique une hausse conséquente du chiffre d’affaires de l’entreprise et de sa rentabilité, des gains de part de marché et une meilleure satisfaction client.
Il existe quelques précautions à prendre si vous souhaitez exercer dans le domaine de la business intelligence.
Il est important de connaître les divers métiers relatifs à l’informatique décisionnelle avant de s’y lancer. Il s’agit par exemple des professions de développeurs BI, Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, Consultant BI… Chacune de ces professions du domaine de l’informatique décisionnelle a des prérequis que vous devez connaître avant d’envisager leur exercice.
Un bac +5 ou un master dans des domaines relatifs à l’informatique, aux statistiques ou aux technologies de l’information et de la communication est généralement nécessaire. Vous devez aussi considérer les perspectives d’évolution, les tâches effectuées au quotidien et les compétences nécessaires pour exercer chacune de ces professions de business intelligence.
Pour apprendre les métiers de business intelligence, il est recommandé de suivre une formation auprès d’un organisme compétent. Il peut s’agir d’un master spécialité business intelligence ou d’un certificat professionnel. Cette formation doit vous donner les compétences nécessaires pour travailler dans ce domaine dont :
À cela s’ajoute également une excellente maitrise de l’anglais technique, qui est indispensable pour bien comprendre les divers concepts relatifs à l’informatique décisionnelle.
L’informatique décisionnelle est un puissant outil dont toute entreprise devrait se servir pour assurer le bon développement de ses affaires. Elle continue d’évoluer avec de nouvelles avancées liées au mobile, au cloud et à l’intelligence artificielle, qui augmentent considérablement les possibilités offertes par la BI. Si vous aimeriez en faire usage dans votre entreprise ou vous spécialiser dans ce domaine, faites suffisamment de recherches à ce sujet et menez les actions appropriées.