Business Intelligence: accessibilité, souplesse et connaissance pour pérenniser les affaires

Alors, comment y parvenir ?La réponse est dans l’analytique et la Business Intelligence (BI). Cette technologie a permis le développement d’outils qui simplifient la tâche de déterminer les informations pratiques des données qu’une entreprise génère et manipule. Elle aide à comprendre les chiffres et leurs causes, elle permet de créer des rapports, de visualiser et partager des résultats et obtenir des réponses dans un langage simple et accessible à toute l’entreprise.

Face à des environnements plus exigeants

L’évolution du marché tout comme les innovations technologiques ont rendu le milieu plus complexe, exigeant et fragmenté. Pour continuer à progresser, l’industrie doit donner un tour de vis supplémentaire afin d’améliorer ses produits et satisfaire sa clientèle en installant l’omniprésence de la BI et l’analytique, misant sur le DataOps, l’IA ainsi que d’autres options qui révolutionnent le fonctionnement des entreprises. Il est alors possible d’adopter une approche appropriée du Big Data et œuvrer en fonction de ces volumes importants d’informations. Le choix de la bonne technologie est la clé qui garantira aux usagers de tirer le meilleur parti du contenu créé s’ils fonctionnent au sein d’un écosystème BI bien géré.

Pour cela, et même si cela semble redondant, la BI est devenue encore plus intelligente, mettant en œuvre cette magie qui permet à l’industrie d’anticiper sur le marché en maximisant les informations et en ciblant une vision stratégique, afin de comprendre l’état actuel de chaque organisation et d’élever les niveaux de compétitivité. Tout cela permet d’accompagner les responsables des prises de décisions tout comme les autres employés de l’entreprise, y inclus les ouvriers d’usine, et rapprocher la compagnie de ses objectifs professionnels. De fait, plusieurs enquêtes ont révélé que les sociétés qui utilisent les données dans leurs prises de décisions ont tendance à mieux les prendre, ce qui se répercute sur une plus grande productivité et rentabilité.

Pour que tout cela soit possible, les outils de la BI doivent recueillir et analyser au quotidien les données de référence et transactionnelles stockées dans des bases de données relationnelles (générées par OLTP, Online Transactional Processing), ou provenant de fichiers Excel, XML, de services web, réseaux sociaux ou d’autres types de sources.

De manière très schématique, les informations contenues dans ce type d’entrepôts de données servent à générer les cubes OLAP (Online Analytical Processing), qui sont des abstractions permettant d’obtenir les métriques qui nous intéressent - dénommés les indicateurs - dans différents scénarios qui sont configurés avec les paramètres voulus - dénommés les dimensions. Cela permet d’analyser et comparer, par exemple, des ventes (Indicateurs) en fonction d’employés, produits, d’unités professionnelles ou des périodes de temps déterminées (Dimensions).

Nous avons donc deux des piliers de la BI : les processus OLTP, qui servent à collecter les données, et les cubes OLAP, qui permettent d’accéder à l’information et de l’analyser. Mais nous avons encore besoin d’un troisième élément, qui transformera les données en information et les reversera dans les entrepôts OLAP : ce processus est connu sous le nom d’ETL (Extract, Transform and Load). Ces outils permettent d’intégrer au fur et à mesure de nouvelles données générées par les processus OLTP dans les entrepôts OLAP, c’est-à-dire compiler toutes les données concernant des investissements, ventes et durée pour ensuite établir des stratégies commerciales, résoudre d’éventuels problèmes et augmenter ses atouts face à la concurrence.

Enfin, les outils d’analyse affichent les données OLAP dans des tables de commande à travers des contrôles qui exposent les indicateurs (tableaux, graphiques et indicateurs) et des contrôles qui structurent et filtrent les dimensions. Intuitives, rapides et très dynamiques, les tables de commande permettent de voir, catégoriser, regrouper et comparer les informations sous différents angles.

Tout ce processus a beaucoup évolué depuis les origines de la BI et en bien. Désormais, l’analytique emploie de puissantes techniques pour analyser le Big Data et en quelques secondes, elle rend plus tangibles les données clé pour les transformer en information. À son tour, celle-ci se transforme en connaissance, de manière à optimiser la prise de décisions professionnelles pour atteindre les objectifs de la société et sa transformation économique.