Business Intelligence
Qu'est-ce que la Business Intelligence ?
La Business Intelligence (BI) est l'analyse des donnĂ©es qui concernent l'entreprise elle-mĂȘme. Les informations pertinentes sont collectĂ©es, Ă©valuĂ©es et visualisĂ©es Ă l'aide d'un logiciel appropriĂ© afin de soutenir les dĂ©cisions commerciales.
Définition de Business Intelligence
Le terme Business Intelligence (BI) remonte probablement à un article de Hans Peter Luhn (les matheux auront déjà entendu parler de la formule de Luhn !), paru en 1958 dans le journal IBM. Au sens strict, la BI est exclusivement une méthode de collecte de données. Toutefois, dans une acception plus large, le terme englobe plusieurs principes de base du domaine de la gestion.
Une autre dĂ©finition courante est celle de l’Institut allemand I-BI pour la Business Intelligence. Elle dit en gros que la Business Intelligence est un ensemble de stratĂ©gies, de processus et d’outils permettant de gĂ©nĂ©rer des connaissances pertinentes pour le succĂšs Ă partir d’informations diverses et dispersĂ©es.
Pourquoi la Business Intelligence est-elle importante pour les entreprises ?
Les dĂ©cisions d’une entreprise ne devraient jamais ĂȘtre prises uniquement sur la base de l’intuition. Elles doivent au contraire se baser sur des donnĂ©es fiables. C’est prĂ©cisĂ©ment la mission principale de la Business Intelligence. Les systĂšmes et mĂ©thodes correspondants fournissent les informations appropriĂ©es Ă la direction, aux cadres et aux utilisateurs spĂ©cialisĂ©s.
Au dĂ©but, les logiciels de Business Intelligence Ă©taient principalement utilisĂ©s par des experts en informatique et des analystes de donnĂ©es. Ceux-ci effectuaient les analyses et mettaient ensuite les rĂ©sultats Ă la disposition des utilisateurs professionnels. Plus rĂ©cemment, on observe toutefois une nette tendance Ă la « BI en libre-service« . Dans ce cas, les utilisateurs crĂ©ent eux-mĂȘmes leurs analyses et leurs tableaux de bord pour leur secteur d’activitĂ©. Il est ainsi possible de rĂ©pondre aux questions individuelles de maniĂšre beaucoup plus rapide et flexible.
Comment fonctionne la Business Intelligence ?
Les technologies BI peuvent ĂȘtre divisĂ©es en trois phases :
Phase | Désignation | Activité |
---|---|---|
1 | Data delivery | Définition du cadre, saisie des données via des systÚmes opérationnels (OLTP) ou mise à disposition dans un entrepÎt de données. |
2 | Discovery of relations, patterns, and principles | Mise en relation des données de sorte que les séquences et les modÚles deviennent visibles (souvent avec des procédés d'analyse avancée comme le Data Mining ou le Big Data Analytics). |
3 | Partage des connaissances | Préparation des informations, communication des résultats au sein de l'entreprise. |
Pourquoi un Data Warehouse ?
Les donnĂ©es proviennent aujourd’hui de nombreuses sources internes et externes. Elles sont disponibles en grand nombre et dans les formats les plus divers. On parle Ă©galement de Big Data. Un entrepĂŽt de donnĂ©es (Data Warehouse) est indispensable pour centraliser ces quantitĂ©s de donnĂ©es, les sĂ©curiser et les mettre Ă disposition pour des analyses BI dans l’entreprise. En outre, les entrepĂŽts de donnĂ©es servent Ă©galement de base Ă ce que l’on appelle le Data Mining (systĂšmes permettant d’identifier des corrĂ©lations et des tendances dans de grandes bases de donnĂ©es).
Â
Qu’est-ce que l’Advanced Analytics ?
Les logiciels classiques de Business Intelligence s’occupent de l’Ă©tude des donnĂ©es historiques. En revanche, les outils d’analyse avancĂ©e se concentrent sur la prĂ©vision des Ă©volutions futures. Ils permettent par exemple de rĂ©aliser les analyses suivantes :
- Analyses d’hypothĂšses
- Simulation de l’impact de stratĂ©gies modifiĂ©es avec de l’IA par ex.
- Analyse prédictive (analyses prévisionnelles, par ex. prévision des besoins)
Le Data Mining est Ă©galement une forme d’analyse avancĂ©e.Â
Â
Qu’est-ce que l’analyse de donnĂ©es ?
L’analyse des donnĂ©es est un terme gĂ©nĂ©rique dĂ©signant plusieurs mĂ©thodes statistiques permettant d’obtenir des informations Ă partir de donnĂ©es existantes. Dans ce contexte, la Business Intelligence est l’un des nombreux outils qui permettent d’effectuer cette tĂąche. Le processus d’analyse des donnĂ©es se compose essentiellement des Ă©tapes suivantes :
- Définition des informations nécessaires
- Exploitation de sources de données appropriées (bases de données)
- Nettoyage des données
- Fusionner et harmoniser les données
- Analyse des donnĂ©es Ă l’aide de modĂšles mathĂ©matiques appropriĂ©s
- Visualisation des résultats (par ex. graphiques, tableaux de bord)
- Approfondissement de l’analyse
Articles similaires
Clause de non-responsabilité
Le contenu de cet article doit ĂȘtre considĂ©rĂ© comme des informations et des conseils sans engagement. weclapp SE ne garantit pas l’exactitude du contenu des informations.