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Comment définir la Business Intelligence (BI) ?

La Business Intelligence(BI) regroupe différentes pratiques et méthodes permettant d'interpréter un vaste ensemble de données nécessaires à la prise de décision pour les différents services d'une organisation. Ainsi, un projet comprend la collecte, le stockage, l’analyse et la présentation des données pour aider les entreprises à prendre des décisions basées sur les données, appelées “data-driven decisions”.

Ainsi, la BI a pour objectif d'analyser des données aussi bien structurées que non structurées afin d'en faire ressortir des insights pertinents et répondant à un besoin exprimée en amont du projet. Généralement, un projet BI a pour but d’optimiser les processus et d'améliorer les performances d’une organisation.

Le Business Intelligence Analyst, l'acteur central de votre projet BI

Un Business Intelligence (BI) Analyst a pour rôle d’analyser et des présenter les données aux décisionnaires (COMEX ; actionnaires…) pour aider les organisations à prendre des décisions éclaires. Pour réaliser ses études, le BI Analyst est amené à réaliser plusieurs actions comme l’extraction, la collecte et l’analyse de données avec Power BI, SQL, Excel et bien d’autres outils informatiques.

Mener un projet de BI nécessite des compétences diverses, aussi bien en analyse business que des compétences techniques en informatique, notamment dans les phases de collecte et d'organisation des données. Faire appel à un cabinet de conseil en transformation digitale comme StoryShaper est une solution envisageable pour mener correctement un projet BI, et ce en collaboration avec les équipes internes.

Pourquoi mener un projet de BI ?

La Business Intelligence (BI) est devenue une composante essentielle des stratégies des entreprises modernes en raison de sa capacité à expliciter certaines opportunités pour répondre à des problématiques diverses. Voici quelques exemples concrets d'opportunités liées à un projet BI :

• Optimisation des coûts

Identifier les goulots d’étranglement dans les processus et les domaines où les coûts peuvent être optimisés pour gagner en efficacité.

• Amélioration des performances commerciales

Analyser les tendances des marchés et les comportements des clients pour augmenter le chiffre d’affaires de l’organisation.

• Gestion des risques

Anticiper et contrôler les risques potentiels en se basant sur des données historiques et actuelles internes ou externes à l’organisation.

• Amélioration de la satisfaction client

Comprendre les besoins et les attentes des clients pour mieux adapter les produits et services.

Les processus et méthodes inclus dans la BI

La BI repose sur un ensemble de processus et de méthodes pour extraire, transformer et analyser les données. Voici quelques méthodes comprises dans un projet BI, afin de trouver des informations pertinentes pour aider à la prise de décision :

• Data mining

Extraction de motifs et d'informations pertinentes à partir de grandes bases de données (BDD). Le data mining peut être réalisé via des outils comme SQL pour une BDD ou via Microsoft Excel lorsqu’il s’agit d’une analyse de feuilles de calculs.

• Benchmarking

Comparaison des performances avec les meilleures pratiques de l'industrie.

• Statistiques avancées

Utilisation de méthodes statistiques pour analyser et interpréter les données.

Les étapes essentielles pour mener un projet BI efficace

Pour qu'un projet de BI soit couronné de succès, il est crucial de suivre certaines étapes clés :

1 - Déterminer les objectifs du projet

Il est avant tout essentiel de comprendre les exigences spécifiques du projet. À cette étape, il est bon de se demander quels sont les objectifs stratégiques et opérationnels du projet. Définir des indicateurs de performances clé est un excellent moyen de suivre les objectifs stratégiques tout au long du Projet BI.

Une fois que les besoins sont clairement identifiés, établir un plan de projet avec des jalons clairs et des phases d’itération se révèle indispensable. Adopter une attitude agile, et prévoir des phases d’adaptabilité du projet permettent de prévoir des ajustements en fonction des résultats et des retours des différentes parties prenantes.

2 - Collecter et préparer les données nécessaires

Les données sont le cœur de votre projet BI. Définir une stratégie d’extraction, de collecte et de préparation de données facilitera grandement l’analyse des données. Une bonne collecte de données nécessite des sources variées et un nettoyage systématique des données, ce qui permet une meilleure fiabilité des données utilisée pour l’analyse.

3 - Établir une infrastructure de données pertinente :

Une bonne organisation des données collectées est la clé d’une analyse efficace sur des données complexes. Grâce aux outils de modélisation de données (plus d’info ici), les équipes peuvent structurer les données pour simplifier l’accès des données brutes aux équipes.

4 - Interpréter et visualiser les données

Il est commun d'utiliser les outils de visualisation de données comme Power BI ou encore Tableau pour transformer vos données brutes en tableaux explicatifs. L’enjeu est de rendre l’information accessible et interprétable par les décisionnaires. Ainsi, il est intéressant de réaliser un tableau de bord pour mettre en lumières les insights intéressants à commenter.

5 - Maintenance et amélioration

Un projet de BI peut être amélioré et maintenu dans le temps. Il est important d’ajuster son tableau de bord, et d'adapter ses analyses en fonction de tendance de marché afin de garder une cohérence du projet avec les nouveaux objectifs du projet. Par exemple, il est possible d’intégrer des nouvelles données de nouvelles sources, ou de demander des feedbacks pour adapter les analyses aux nouvelles attentes utilisateurs.

Adoptez un projet de Business Intelligence avec StoryShaper

Vous souhaitez être accompagné pour votre projet de BI ? Avec Power BI, StoryShaper transforme vos données en tableaux de bord dynamiques et interactifs pour vos équipes. Directement intégrable dans vos outils du quotidien comme Teams ou Slack, bénéficiez d’informations cruciales qui vous donneront un avantage concurrentiel durable basé sur les données.

Questions/Réponses

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

Le Big Data représente la gestion et l’analyse d’un vaste ensemble de données venant de sources variées et complexes, ce qui permet de découvrir des tendances cachées. De l'autre côté, la BI représente les processus de collecte et d’analyse de données structurée à partir de sources déterminées et souvent internes à une organisation.

• Existe-t-il un lien en l’IA et la BI ?

Avec le développement de l’IA, il est probable que celle-ci vienne améliorer la gestion d’un projet de BI. L’IA peut notamment aider à faire des analyses prédictives, anticiper des tendances ou identifier des risques.

• Qui a besoin de la Business Intelligence ?

En général, un projet de BI est mené pour les chefs d’entreprises, les actionnaires ou différents cadres d’une entreprise, qui sont amenés à prendre des décisions opérationnelles.

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