Comment la Business Intelligence peut-elle augmenter la performance de votre entreprise?

Portrait – Lydia RajtericLydia Rajteric
26 janvier 2023
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Comment la Business Intelligence peut-elle augmenter la performance de votre entreprise?
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Résumé

La Business Intelligence est un ensemble de techniques et d'outils utilisés pour collecter, stocker, analyser et visualiser les données d'une entreprise afin de prendre les bonnes décisions et d'optimiser les performances de l'entreprise. Lisez notre article pour en savoir plus sur les avantages potentiels de la BI pour votre entreprise, et les étapes à suivre pour mettre en place une stratégie efficace.

Vous voulez prendre des décisions informées et optimiser les performances de votre entreprise? La Business Intelligence est faite pour vous! Appelée aussi informatique décisionnelle en français, cette technique utilise des outils pour collecter, analyser, stocker et visualiser les données de votre entreprise. 

Grâce à elle, vous pourrez découvrir des tendances cachées et réduire les coûts, mais attention, cela implique des dépenses importantes, des outils complexes à utiliser et des compétences en analyse de données avancées. Rassurez-vous, cela n’a rien d’insurmontable, et nous allons justement vous aider à y voir plus clair.

Vous pourrez de plus optimiser l'utilisation de ces outils avec une plateforme de gestion du travail comme Asana, en y synchronisant les données pour en tirer des informations pertinentes pour vos équipes.

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Définition de la Business Intelligence

La Business Intelligence (BI) se rapporte aux techniques, outils et approches utilisés pour recueillir, combiner, examiner et communiquer des données. Son but est d'aider les différents départements des grandes entreprises (commercial, marketing, finance...) à prendre des décisions plus informées. En somme, les systèmes de Business Intelligence se concentrent principalement sur l'analyse de données pour faciliter la prise de décision.

Les informations de la BI sont stockées dans des entrepôts de données (data warehouse) ou dans des data marts de taille plus réduite.

Pour renforcer l’outil de BI, les sources de données incluent les systèmes CRM, les données logistiques, les tableaux de bord de performance, les analyses marketing et les enregistrements des centres d'appel. Les outils de Business Intelligence offrent la possibilité d'unifier les données provenant de différentes sources et de les présenter sous forme de rapports, tableaux de bord et analyses en temps réel.

Quel est le rôle du data scientist?

Le data scientist joue un rôle clé dans la Business Intelligence. Il utilise ses compétences en analyse de données pour extraire des insights utiles à partir des données brutes. Il les communique ensuite aux décideurs pour les aider à prendre des décisions éclairées.

Pourquoi faire de la Business Intelligence ? 

La Business Intelligence offre de nombreux avantages pour les entreprises, comme l'amélioration de la prise de décision, l'augmentation de l'efficacité opérationnelle, la détection d'opportunités commerciales et l'optimisation des coûts et des marges bénéficiaires (et donc in fine du chiffre d’affaires).

De plus, en utilisant la BI, les entreprises peuvent mieux comprendre les tendances du marché et les besoins de leurs clients, ce qui permet de prendre des décisions stratégiques plus informées. En résumé, la Business Intelligence peut aider les entreprises à améliorer leur performance globale en leur permettant de mieux comprendre et utiliser leurs données.

Le domaine de la BI est complexe et se base sur une combinaison de différentes technologies liées à la data analysis, la data science et le data engineering.

Business Intelligence, avantages et limites

La Business Intelligence offre de nombreux avantages pour améliorer les processus d'affaires et prendre des décisions informées, mais il est important de comprendre également les inconvénients potentiels pour maximiser ses avantages et minimiser les risques.

Les avantages de la Business Intelligence

Le Business Intelligence permet aux entreprises de :

  • Augmenter leur productivité en créant des rapports en un seul clic.

  • Améliorer la visibilité des processus et identifier les domaines à améliorer.

  • Avoir une vision globale de l'entreprise grâce aux outils de visualisation de données et aux tableaux de bord.

  • Rationaliser les processus d'affaires en automatisant les analyses et en offrant des méthodologies avancées comme des analyses prédictives et des modélisations informatiques

  • Faciliter l'analyse de données pour tous les utilisateurs, même non expérimentés ou non formés.

En collectant et en analysant les données de l'entreprise, la BI aide à la mise en place de stratégies efficaces qui pourront ensuite être ajoutées dans le business plan.

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Les limites de la Business Intelligence

Malgré ses avantages indéniables, la Business Intelligence présente également certaines limites qu'il est important de prendre en compte pour maximiser son utilisation. En voici quelques-unes.

  • Coûts élevés de mise en place et d'entretien: L'adoption d'une solution de BI nécessite des investissements importants en matériel, logiciels, personnel et formation.

  • Complexité des technologies et des outils de BI: Les outils de Business Intelligence peuvent être complexes à utiliser et à configurer, nécessitant une expertise technique pour les utiliser efficacement.

  • Nécessité d'une qualité de données élevée: Les données brutes utilisées pour alimenter les outils de Business Intelligence doivent être de qualité élevée et bien structurées dans les bases de données pour obtenir des résultats précis.

  • Délais nécessaire pour obtenir des résultats significatifs: obtenir des résultats significatifs peut prendre un certain temps, il faut collecter un grand volume de données et les structurer avant de pouvoir les analyser.

Quelle est la différence entre la Business Intelligence et le Big Data?

La Business Intelligence et le Big Data sont des domaines connexes mais distincts de l'analyse des données. La BI est un ensemble de méthodes, de technologies et de pratiques utilisées pour collecter, intégrer, analyser et présenter les données d'une entreprise afin d'aider les utilisateurs à prendre des décisions informées. Le Big Data, quant à lui, désigne l'ensemble des données qui ne peuvent pas être traitées ou analysées par les méthodes et les outils traditionnels de la BI en raison de leur volume, de leur complexité ou de leur variabilité.

L'Intelligence artificielle (IA) joue un rôle clé dans l'analyse des données en général et dans ces deux domaines en particulier. Dans la BI, l'IA est utilisée pour automatiser les tâches répétitives, identifier les tendances cachées et les anomalies, et générer des prévisions et des scénarios. Dans le Big Data, l'IA est utilisée pour traiter les données non structurées, telles que les données textuelles, les images et les vidéos, et pour découvrir des modèles et des relations qui sont imperceptibles à l'œil humain.

Comment mettre en place la Business Intelligence

Comment mettre en place un système de Business Intelligence efficace ?

Pour améliorer les performances de votre entreprise, il est essentiel de mettre en place un système de Business Intelligence efficace. Il existe des étapes clés à suivre pour une mise en place réussie, allant de la préparation à l'analyse des résultats. Ce guide vous aidera à comprendre les étapes à suivre pour tirer le meilleur parti de la Business Intelligence tout en minimisant les risques.

Étape 1: Définir les besoins de l'entreprise

Il est important de comprendre les besoins de l'entreprise avant de mettre en place une stratégie de Business Intelligence. Cela peut inclure l'analyse des objectifs de l'entreprise et la détermination des domaines de l'entreprise qui pourraient bénéficier le plus de la BI.

Étape 2: Collecte des données

Une fois les besoins de l'entreprise définis, la collecte et l'intégration des données appropriées devient la prochaine étape. Il est important de s'assurer que les données sont collectées de manière complète et à jour. Les informations d'une entreprise sont disséminées à travers divers systèmes tels que les systèmes CRM (gestion de la relation client), ERP (planification des ressources d'entreprise), bases de données et fichiers plats. 

Pour collecter, organiser et stocker les données, il faut utiliser un ETL (extract, transform, load). Un ETL bien conçu permet d'obtenir des données de qualité, utilisables et analysables.

Étape 3: Analyse et la visualisation des données

Une fois les données collectées et intégrées, elles peuvent être analysées et visualisées à l'aide d'outils de Business Intelligence. Cela permet de découvrir des tendances cachées, d'identifier des opportunités et de prendre des décisions informées. Il s’agit ici de transformer les données brutes en données structurées. Cette étape implique l'utilisation d'analyses multidimensionnelles, des outils de data mining et de Machine Learning, la recherche de corrélations et des tableaux de bord pour identifier les indicateurs clés. 

Étape 4: Mise en place de tableaux de bord et de KPI

Une fois les données analysées, il est important de mettre en place des tableaux de bord et des KPI (indicateurs de performance) pour suivre les performances de l'entreprise et identifier les domaines qui nécessitent une attention particulière.

Étape 5: Mise en place de processus d'amélioration continue 

 La mise en place d'une stratégie de BI ne se termine pas une fois les étapes précédentes achevées. Il est important d’instaurer des processus d'amélioration continue pour s'assurer que les données sont toujours à jour, que les analyses sont toujours pertinentes et que les améliorations se poursuivent.

 

Informatique décisionnelle: quels sont les outils de Business Intelligence les plus populaires?

 La Business Intelligence utilise différents outils pour collecter, stocker, analyser et visualiser les données d'entreprise. Les outils les plus populaires sont les outils de visualisation de données, les outils de BI en temps réel et les outils de reporting automatisé. En voici quelques-uns.

  • Tableau : cet outil de data visualisation (dataviz) populaire permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord et des graphiques interactifs pour explorer et analyser les données.

  • Microsoft Power BI : Il s'agit d'un outil de Business Intelligence développé par Microsoft qui permet de créer des tableaux de bord, des rapports et des visualisations de données. Il est facile à utiliser et s'intègre bien avec d'autres outils Microsoft.

  • QlikView : cet outil de Business Intelligence utilise la technologie associative pour permettre aux utilisateurs d’explorer les données de manière intuitive. Il est souvent utilisé pour créer des applications de Business Intelligence personnalisées.

  • SAP Business Objects : cet outil de Business Intelligence développé par SAP permet de créer des tableaux de bord, des rapports et des analyses prédictives. Il est souvent utilisé dans les entreprises utilisant les solutions SAP pour la gestion des finances, des ressources humaines et des opérations.

  • IBM Cognos : Il s'agit d'un outil de Business Intelligence développé par IBM qui permet de créer des tableaux de bord, des rapports et des analyses prédictives. Il est souvent utilisé dans les entreprises de grande taille et dans les organisations gouvernementales.

 

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Comment la business intelligence peut-elle aider à la gestion de projet?

Un outil de veille stratégique vous permettra de travailler avec des données en temps réel et de générer des rapports standardisés. Ainsi, si vous travaillez sur plusieurs projets en même temps ou dans des phases différentes, vous serez en mesure de créer des rapports permettant la comparaison.

En outre, vous pouvez suivre les principaux indicateurs clés de performance de votre projet, tels que les risques, les jalons, le nombre de tâches, le pourcentage de tâches achevées, etc.

Il est également plus facile pour les chefs de projet de travailler avec des solutions de veille stratégique, car ils peuvent utiliser des modèles qui les aident à rationaliser la gestion des projets et à évaluer ultérieurement les résultats.

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