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Business intelligence « nouvelle génération » : une forte envie de se démocratiser…

3 novembre 2016

Business intelligence « nouvelle génération » : une forte envie de se démocratiser…

L’arrivée du Big Data renforce le poids de la businesss intelligence (BI) au service des décideurs, à la recherche d’outils toujours plus efficaces et surtout plus accessibles. Avec des solutions comme Power BI, le domaine se démocratise au profit d’une aide à la décision décentralisée et exempte de prérequis techniques.

Ventes, médical, pilotage d’activité, et plus généralement management… Qui n’a pas besoin d’outils de représentation graphique des informations ? Qui n’a pas besoin de supports, souvent visuels, pour une aide à la prise de décision? C’est le domaine, appelé longtemps informatique décisionnelle, de la business intelligence (ou encore BI) qui se définit comme « l’ensemble des techniques et procédures de traitement de l’information à des fins de prises de décisions managériales ».

Avec l’arrivée du Big Data, le besoin en BI est naturellement renforcé du fait du foisonnement d’informations et de nouvelles données pas forcément prises en compte jusqu’ici. Le problème, jusqu’ici justement, c’est que la BI était une affaire de spécialistes et qu’il était difficile, voire impossible, pour les métiers de se passer des services d’un expert de la DSI pour non seulement interroger le logiciel de BI, mais également pour en déchiffrer les résultats.

Une tendance de marché: des outils très accessibles aux utilisateurs

C’est plus simple aujourd’hui : la business intelligence se démocratise avec des solutions comme Power BI de Microsoft, qui permet de créer une visualisation de données efficace venant de multiples sources avec une mise en forme très ergonomique pour une lecture aisée. Et ce de façon simplifiée pour les métiers, sans prérequis techniques sur le logiciel.

Power BI, brique de l’offre Cloud Azure, apporte en effet, et on a là une véritable tendance de marché, un outil très accessible aux utilisateurs : il n’est plus nécessaire de créer des modèles liés aux visualisations que l’on cherche à produire. Exemple d’application : les ventes, avec de nombreuses données à collecter et à gérer dans un premier temps, puis à transformer et à analyser pour enfin les visualiser dans un mode d’aide à la décision.

Le directeur commercial pourra directement, en mode libre-service, éditer ses propres rapports sans devoir passer par un expert de la DSI auquel il aura envoyé un cahier des charges.
Autre point important : cette BI nouvelle génération se veut disponible sur n’importe quel support, mobile, tablette et autre device. Alors que de nombreuses solutions imposent d’être au bureau, derrière son ordinateur.

Gérer la BI en mode libre-service

On est, ici, très loin du graphe Excel! Il faut entre autres pouvoir combiner facilement des données provenant de n’importe quelle source interne ou externe, structurée ou non (façon Big Data), pour créer des rapports interactifs, partager des idées de façon visuelle pour la prise de décisions collective au sein de l’entreprise ou encore, si on veut la partager en collaboratif, gérer la BI en mode libre-service en contrôlant la conformité pour l’utilisateur final.

Une partie de cette « nouvelle » BI reste bien sûr l’affaire de spécialistes : c’est la face BI en entreprise qui doit agréger les données existantes (applications métiers, datamarts, fichiers divers), structurer ces données et s’assurer de leur qualité pour ensuite alimenter le système en analyses, rapports, etc., qui devront être accessibles en libre-service par l’utilisateur final.

Un nécessaire accompagnement

La mise en place de tels systèmes de BI démocratisée et décentralisée sans prérequis techniques n’est pas exempte de difficultés. Conseil et accompagnement sont indispensables pour une meilleure intégration notamment.

Un accompagnement qui ne doit pas être que technique mais également du point de vue du métier, avec la nécessité pour l’accompagnant de mettre en avant des consultants spécialisés sur les secteurs d’activité des clients.

Il est souhaitable aussi d’être proactif, car de nombreuses données peuvent être en quelque sorte dormantes et il ne faut pas hésiter à en faire un audit afin de les exploiter de façon optimale et de les confronter aux besoins du client.

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