Business Intelligence – Informatique Décisionnelle

La Business Intelligence (BI), aussi appelée Informatique Décisionnelle ou Decision Support System, désigne les outils, méthodes et processus permettant de collecter, analyser et modéliser les données qualitatives et quantitatives d’une entreprise pour éclairer les prises de décision. En optimisant la chaîne de valeur des données, la BI transforme les données brutes en insights stratégiques, offrant aux dirigeants une vue globale et précise de leur activité. Cela facilite l’identification des opportunités, l’analyse des tendances et la gestion des enjeux. Véritable levier stratégique, elle permet d’orienter efficacement les choix de l’entreprise et d’optimiser sa performance.

 

Les différents composants technique de la BI

Du point de vue technique, les différents composants techniques de la Business Intelligence peuvent être classés en plusieurs catégories clés. Voici un aperçu des composants principaux :
 

Sources de données

Les sources de données en Business Intelligence incluent les bases de données opérationnelles, qui stockent les données brutes des systèmes transactionnels de l'entreprise (comme les commandes, les ventes ou les inventaires), ainsi que des fichiers CSV ou des sources externes, telles que les données fournies par des APIs ou des services tiers. Enfin, les données non structurées comme les textes, emails, logs et documents nécessitent un nettoyage et une structuration avant de pouvoir être utilisées dans les processus analytiques.
 

Data Warehouse (Entrepôt de données)

Un système centralisé où sont stockées les données provenant de diverses sources. Le data warehouse est optimisé pour les requêtes complexes et l'analyse des données historiques. Le data warehouse peuvent avoir des sous-ensembles dis « Data Marts », conçus pour répondre aux besoins spécifiques de certains départements ou fonctions (par exemple, marketing, finances)

 

ETL (Extract, Transform, Load)

Processus permettant d’extraire les données de différentes sources, de les transformer (nettoyage, formatage, agrégation) et de les charger dans le data warehouse.

 

ELT (Extract, Load, Transform)

Processus utilisé principalement dans les environnements de Big Data. Contrairement à l’approche classique ETL (Extract, Transform, Load), où les données sont transformées avant d’être chargées dans le système de stockage, dans l’ELT, les données brutes sont d’abord extraites et chargées directement dans un data lake ou un data warehouse avant d’être transformées.

 

Processus d'Automatisation ou orchestration ETL/ELT

L'automatisation ou l'orchestration ETL/ELT organise les étapes nécessaires pour ingérer les données efficacement et sans intervention manuelle. L'orchestration va assurer la planification en lançant le processus à une heure précise, la coordination ainsi que la surveillance en cas d'échec.
 

Requête

Les composants d’analyse en Business Intelligence incluent l’utilisation du langage SQL pour interroger les bases de données décisionnelles et obtenir des résultats spécifiques. Les datawarehouse sont modélisés de façon à faciliter les requêtes et à optimiser les résultats avec l’utilisation d’agrégat et

 

Analyse Multidimensionnelle

Des analyses multidimensionnelles sont réalisées pour explorer les données sous différents axes. Elle s'appuie sur les cube OLAP qui sont des structures de données spécialement conçus pour faciliter les explorations rapides de données sous plusieurs dimensions.

 

Reporting en BI

Les tableaux de bord et les outils de visualisation interactifs facilitent la présentation des données sous forme graphique (graphes, charts, cartes, etc.), ce qui aide à l’interprétation et à la prise de décision. Les outils de reporting permettent de générer des rapports automatisés ou ad hoc, personnalisables pour présenter des indicateurs clés de performance (KPIs) et suivre les informations pertinentes de l'entreprise.

 

Analyse avancée et prédictive

Intégration d’outils d’analyse statistique et de modélisation prédictive pour identifier des tendances futures et fournir des insights stratégiques.

 

Ces composants constituent l'architecture technique de la Business Intelligence, permettant une gestion efficace des informations pour des prises de décision.
 

Le rôle des Boîtes Informatiques dans la conception des systèmes de BI

La Business Intelligence (BI) offre aux dirigeants un ensemble d’outils et de processus permettant d’analyser les données de l’entreprise afin d’éclairer la prise de décision stratégique. Encore faut-il que les dirigeants soient convaincus de l’utilité d’un tel système.

La conception et la réalisation d’un système BI sont souvent confiées aux boîtes informatiques, où une équipe multidisciplinaire, des data engineers, des data analysts, des data scientists, des designers UX et des développeurs, doivent travailler ensemble. Les data engineer doivent maîtriser les compétences essentielles permettant la mise en place de l’architecture de gestion des données -c'est à dire le système de collecte, de transformation, de chargement jusqu'à la visualisation des données- , ainsi qu’en développement backend (notamment avec des outils comme SQL, Python, des technologies de traitement de données volumineuses), et en intégration de systèmes. Les data analysts et les data scientists doivent posséder une solide compréhension des méthodes statistiques, de l'apprentissage automatique comme : clustering, régression, classification, ainsi que des modèles prédictifs. Parallèlement, les designers UX veillent à offrir une expérience utilisateur fluide, en rendant les outils de BI accessibles et intuitifs pour les décideurs. La maîtrise des bonnes pratiques de conception et d'optimisation des processus de data visualization est essentielle pour garantir l’efficacité des analyses, la pertinence des insights.

 

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