Qu’est‑ce que l’intelligence décisionnelle ?

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.

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.