Qu’est‑ce que l’intelligence décisionnelle ?
L’intelligence décisionnelle permet aux entreprises d’analyser et de visualiser toutes leurs données afin d’identifier les tendances et de prendre des décisions plus intelligentes et mieux informées.
L’intelligence décisionnelle permet aux entreprises d’analyser et de visualiser toutes leurs données afin d’identifier les tendances et de prendre des décisions plus intelligentes et mieux informées.
Tout est une question de données. Les dirigeants d’entreprise entendent cela chaque jour, mais le simple fait de collecter et de stocker des données ne suffit pas. L’intelligence décisionnelle exploite vos données, les transformant de simples zéros et uns en informations significatives. Grâce à l’intelligence décisionnelle, les utilisateurs peuvent poser des questions et obtenir des réponses claires et instantanées afin de prendre des décisions éclairées dans toute votre entreprise.
L’intelligence décisionnelle (BI) est un ensemble de technologies et de pratiques utilisées pour collecter, analyser et présenter des données commerciales afin de faciliter la prise de décision. Les systèmes d’intelligene décisionnelle utilisent des outils de visualisation des données pour présenter les résultats dans des rapports, des tableaux de bord interactifs et d’autres formats qui facilitent la compréhension et le partage des informations, sans nécessiter de compétences techniques particulières.
Ensemble, l’intelligence décisionnelle et l’analyse fournissent des informations pertinentes qui peuvent améliorer la prise de décision. Et bien qu’ils soient étroitement liés, ils ne sont pas les mêmes.
L’intelligence décisionnelle est descriptive et diagnostique par nature ; elle consiste à déterminer ce qui s’est passé, quand et pourquoi, afin d’aider à prendre des décisions éclairées. L’analyse décisionnelle s’intéresse davantage à ce qui va se passer, en mettant au jour des modèles permettant de prédire les tendances futures, ce qui la rend prescriptive et prédictive. Il peut recommander des mesures à prendre pour obtenir les résultats souhaités, par exemple pour prévoir la demande de produits saisonniers vendus au détail ou modéliser différents types de risques financiers.
Les outils qu’ils utilisent diffèrent également. En plus des outils de visualisation des données, l’intelligence décisionnelle utilise des technologies telles que le traitement OLAP, SQL et ETL pour explorer les données en profondeur. En revanche, l’analyse de données utilise des technologies plus avancées telles que la modélisation prédictive, l’apprentissage automatique et l’exploration de données pour repérer des tendances et établir des prévisions prospectives. Ces outils nécessitent généralement des personnes ayant des compétences techniques. Pensez aux data scientists, aux analystes ou aux équipes informatiques.
L’intelligence décisionnelle et l’analyse des données sont deux technologies essentielles pour obtenir une vue d’ensemble complète de toutes vos données. C’est pourquoi de nombreuses entreprises se tournent vers des plateformes d’intelligence décisionnelle qui prennent en charge ces deux types d’analyse.
Grâce à des renseignements opportuns, des indicateurs et d’autres informations sur les processus et les opérations commerciales, les équipes peuvent prendre des décisions en toute confiance.
Grâce aux outils d’intelligence décisionnelle, aux tableaux de bord interactifs et aux rapports visuels, les équipes peuvent rapidement explorer et comprendre leurs données sans avoir à attendre leur compilation.
L’intelligence décisionnelle vous permet de tout vérifier, de l’inventaire à la performance du fournisseur. Elle vous aide à identifier les domaines à améliorer et à comprendre les raisons derrière les problèmes afin que vous puissiez les résoudre.
Les systèmes d’intelligence décisionnelle mettent les données à la portée de tous, et pas seulement de vos analystes de données ou de vos techniciens.
En reliant les données prêtes pour l’intelligence décisionnelle entre les différents services et systèmes, toutes les équipes peuvent travailler à partir d’une source d’informations fiable.
Comme l’intelligence décisionnelle vous aide à repérer rapidement les domaines où il y a trop de gaspillage, de stocks et d’autres facteurs de coûts, vous pouvez prendre des mesures pour les réduire.
Grâce à des informations sur des facteurs tels que les temps de réponse des clients, les taux de résolution et les scores de satisfaction, vous pouvez apporter des changements positifs aux processus afin de fidéliser vos clients.
Avant que l’intelligence décisionnelle puisse fournir des informations exploitables sous forme de graphiques, de tableaux et d’autres visualisations claires, elle doit d’abord transformer les données brutes en informations significatives. Pour ce faire, plusieurs outils sont utilisés pour intégrer et stocker les données, modéliser, interroger et analyser visuellement, le tout dans le cadre d’un processus structuré.
Les données sont recueillies à partir de diverses sources : bases de données, applications, systèmes d’entreprise, etc. Selon la solution d’intelligence décisionnelle utilisée, cela implique l’utilisation de connecteurs pour ERP, CRM, MySQL et d’autres plateformes ou API.
À l’aide de processus ETL (extraction, transformation, chargement) ou autres, les données pertinentes sont ensuite nettoyées, contrôlées pour détecter d’éventuels problèmes de qualité, puis converties dans un format standardisé pouvant être lu par les systèmes d’intelligence décisionnelle et analytiques. Enfin, il est stocké dans un entrepôt de données, un data mart ou un lac de données pour une analyse rapide.
Les systèmes d’intelligence décisionnelle analysent les données à l’aide de techniques telles que l’interrogation, le traitement OLAP et l’exploration de données. La modélisation des données organise les informations afin de faciliter leur utilisation et leur exploration, tandis que les outils de requête vous permettent de poser des questions et d’obtenir des réponses, parfois en langage naturel. Grâce à ces outils d’analyse, vous pouvez regrouper et filtrer les données, comparer les statistiques, etc.
Les conclusions finales sont visualisées sous forme de tableaux de bord interactifs, de diagrammes, de graphiques et de rapports qui synthétisent des informations complexes en éléments faciles à assimiler. Les outils d’intelligence décisionnelle en libre-service permettent aux utilisateurs professionnels d’explorer leurs données sans faire appel au service informatique ni attendre la mise à jour de nouveaux champs.
Enfin, les entreprises peuvent explorer toutes leurs données et agir en temps réel sur la base d’informations précieuses afin de tirer pleinement parti des avantages offerts par l’intelligence décisionnelle.
Les rapports d’intelligence décisionnelle organisent les données dans des formats clairs et partageables et prennent en charge les rapports ad hoc ainsi que les rapports planifiés. Cela permet aux utilisateurs de créer des rapports ponctuels pour répondre à des questions ou comparer les résultats entre les équipes, les produits ou les périodes.
Les tableaux, graphiques et visuels vous aident à repérer les tendances et les modèles. Ils ont un sens aux données complexes et mettent en évidence ce qui compte. Les meilleures plateformes d’intelligence décisionnelle prennent en charge des outils conviviaux de type glisser-déposer permettant de créer et de mettre à jour rapidement des visuels.
Les tableaux de bord combinent les rapports et les visuels en une seule vue interactive. Ils peuvent suivre les indicateurs clés de performance (KPI), repérer les tendances et surveiller les performances. Les tableaux de bord personnalisés par rôle ou service garantissent que les bonnes équipes disposent toujours des bonnes informations.
Les informations intégrées provenant des systèmes opérationnels, financiers et cliniques aident les infirmières, les médecins et les administrateurs à dresser un tableau complet des soins prodigués aux patients. Cette vue holistique soutient les améliorations dans tout, du flux de patients et de l’allocation des ressources aux stratégies de dotation en personnel et aux schémas de traitement.
Les fabricants peuvent découvrir des informations précieuses cachées dans leurs processus de production, les performances de leurs machines et leurs données opérationnelles, telles que l’état des équipements et les temps d’arrêt. Le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) relatifs à l’efficacité globale des équipements (OEE), aux taux de défauts, aux résultats financiers des gammes de produits et à d’autres paramètres clés permet de réduire le gaspillage, d’optimiser les calendriers de maintenance et d’améliorer la qualité des produits.
Les constructeurs automobiles bénéficient d’une visibilité essentielle sur l’efficacité de la production, la santé de la supply chain et le contrôle qualité. En suivant des indicateurs tels que les taux de défauts, les durées des cycles de production et la fiabilité des fournisseurs, les entreprises peuvent identifier rapidement les goulots d’étranglement, rationaliser les calendriers de production et améliorer la qualité des véhicules.
Les producteurs et les distributeurs peuvent exploiter des informations basées sur des données concernant les préférences des clients, la rotation des stocks et les performances de la supply chain. La surveillance de facteurs tels que les fluctuations saisonnières de la demande, le coût des ingrédients et les taux de détérioration permet d’optimiser la gestion des stocks, de réduire le gaspillage et d’assurer une qualité constante des produits.
L’intelligence décisionnelle a évolué au-delà de la simple création de rapports. On la trouve de plus en plus souvent intégrée directement dans les workflows, les applications et les appareils afin d’apporter des informations pertinentes pour les décisions quotidiennes. Grâce aux requêtes vocales et à la recherche en langage naturel, les utilisateurs professionnels pourront interagir avec les données aussi facilement que s’ils posaient une question à voix haute.
Nous verrons également que les systèmes d’intelligence décisionnelle assument des rôles plus actifs. Associées à des technologies telles que l’apprentissage automatique et l’automatisation robotisée des processus (RPA), elles vous permettront non seulement de dégager des informations, mais aussi de les exploiter concrètement. Par exemple, si le système détecte un niveau de stock faible, il peut automatiquement déclencher un processus de réapprovisionnement et le mettre en œuvre.
Les outils d’analyse sont également de plus en plus intelligents à mesure que l’analyse prédictive continue d’évoluer. Cela signifie qu’au-delà de la simple fourniture d’un contexte historique, les systèmes peuvent offrir des conseils en temps réel. Mais comme avec toute technologie puissante, il faut en prendre soin. À mesure que les pipelines de données deviennent plus complexes, vous devez également renforcer la gouvernance des données afin de garantir la transparence, instaurer une confiance méritée dans les informations générées par l’IA et rester en conformité avec les réglementations en constante évolution.
Les plateformes d’intelligence décisionnelle offrent des fonctionnalités dans trois catégories : analyse, diffusion d’informations et intégration de plateformes. Les plateformes modernes combinent toutes ces fonctionnalités et bien plus encore.
En matière d’analyse, recherchez des fonctionnalités OLAP ou similaires qui vous permettent d’explorer les données sous plusieurs angles, par exemple par région ou par période. Vous devriez également pouvoir explorer, regrouper, pivoter et filtrer les données facilement. Les plateformes contemporaines y parviennent grâce à un moteur analytique virtuel en mémoire qui ne nécessite pas la création et la maintenance manuelles de cubes OLAP physiques, ce qui permet une plus grande flexibilité et réduit le temps et les efforts consacrés par les services informatiques. Ce type de plateforme permet également aux utilisateurs professionnels de générer des rapports ad hoc et de créer des requêtes et des tableaux de bord personnalisés à la volée. Une couche sémantique partagée permet une analyse cohérente et précise des données en normalisant les termes commerciaux entre les différents services.
Et bien sûr, aucune plateforme ne serait aujourd’hui complète sans des capacités analytiques avancées et des analyses augmentées permettant d’analyser les tendances, d’établir des prévisions, de simuler des scénarios hypothétiques et de faire des prédictions basées sur l’IA.
Pour tirer le meilleur parti de l’intelligence décisionnelle, recherchez une variété de résultats. Les tableaux de bord interactifs, les graphiques, les indicateurs clés de performance (KPI) et les rapports d’entreprise sont assez courants, mais vous pouvez trouver des plateformes qui prennent en charge d’autres types de découverte visuelle des données, telles que les cartes géographiques, les tableaux et les analyses intégrées.
L’intégration de la plateforme est également essentielle. Une architecture de données déployée dans le Cloud doit être capable de connecter des données en temps réel provenant de n’importe quelle source, d’unifier le big data, d’intégrer les lacs de données et les API, et de centraliser la gouvernance des données. Recherchez des technologies d’IA intégrées pour donner à vos systèmes d’intelligence décisionnelle un avantage plus net.
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