BI – Business Intelligence : Définition, Enjeux et Fonctionnement

BI est l’acronyme de Business Intelligence. Une expression si vaste qu’elle est presque impossible à définir précisément. Essayons : la BI, c’est tout ce qui permet de collecter, d’intégrer, d’analyser et de présenter de l’information. 

Concrètement, la Business Intelligence prend la forme de technologies, d’applications et de méthodes de collecte et de traitement de la donnée. Cela en fait des choses ! En fait, la plupart des sujets que nous abordons chez CustUp (sur notre blog et auprès de nos clients) traitent de la BI sous toutes ses formes. Et de comment capitaliser dessus pour prendre de meilleures décisions.

Business Intelligence se traduit en français par “informatique décisionnelle” (oui, informatique est un mot féminin !). D’ailleurs, on parle aussi de “Decision Support System” (DSS) pour désigner la BI, ce qui se rapproche un peu plus du terme français.

Attention à ne pas traduire littéralement l’expression anglaise de Business Intelligence par “Intelligence Économique” (IE). Car la BI se distingue de l’IE de 2 façons :

• La BI exploite des données internes à l’entreprise, tandis que l’IE exploite des données externes ;
• La BI exploite des données structurées (via des Data Warehouses), tandis que l’IE exploite des données brutes.

L’enjeu majeur de la Business Intelligence est de faciliter la prise de décision dans l’entreprise à tous les niveaux (particulièrement pour les fonctions marketing, commerciale et finance). Une bonne compréhension et utilisation de la data permet d’identifier quelles sont les activités à développer en priorité (surtout dans le cas de la Customer Data).

Évidemment, il existe des tonnes de données différentes (c’est pour ça qu’elles sont stockées dans des entrepôts de données). Elles sont classées en sous-catégories, en fonction des besoins de l’entreprise. Par exemple, il y a la Data Intelligence B2B qui sera utilisée dans les supports de communication adressés à ce type de clientèle.

En résumé, l’objectif de la BI, c’est que la bonne information parvienne à la bonne personne afin qu’elle soit exploitée de la meilleure des manières. La Business Intelligence “parle” aux décisionnaires et les aide à trouver des réponses à leurs questions. Ces réponses ne font d’ailleurs pas toujours plaisir. Car les données sont ce qu’elles sont. Il n’y a pas de sentiment ici. C’est pour cela que je vous disais que la BI est un univers impitoyable.

En plus d’améliorer la prise de décision, voici les 4 autres enjeux de la Business Intelligence :

• Avoir une vue d’ensemble du business de l’entreprise : flux de données, omnicanalité des Centres de Contact, partage d’information entre les différents services, etc. ;
• Augmenter l’efficacité opérationnelle : l’information est à l’origine de la remise en question, elle-même à la base de tout développement ;
• Obtenir un avantage concurrentiel : celui qui “sait” bat celui qui reste dans l’ignorance ;
• Rationaliser les processus d’affaires : je vous rappelle que la data est impitoyable et supprime les complexités liées à l’émotionnel.

L’informatique décisionnelle regroupe de nombreuses méthodes, ainsi que des outils disparates, dont le but est de rendre la donnée plus digeste et exploitable. C’est pourquoi il est difficile de déterminer un fonctionnement unique pour toute forme de BI.

Surtout que les données d’une solution de Business Intelligence peuvent venir de (très) nombreuses sources :

• Des tableaux de bord des performances commerciales ;
• Des données d’appel issues des Contact Centers ;
• Des analyses de l’équipe marketing ;
• De la chaîne logistique ;
• Du CRM ;
• Etc.

Nous pouvons toutefois distinguer 4 étapes clés qui résument l’essence de toute solution de BI. Rassurez-vous, je vous épargne ici les considérations techniques propres à la Data Science (je vous ai dit en introduction que nous irons à l’essentiel !).

Voici ces 4 étapes clés :

Étape 1 : L’outil de BI collecte de grands volumes de données auprès d’autres outils technologiques de l’entreprise. La récolte exhaustive de ces données est la clé d’une Business Intelligence qui tient ses promesses.

Étape 2 : L’outil de BI stocke, classe et cartographie la data dans des entrepôts dédiés aux données. Le cloud computing facilite aujourd’hui ces opérations techniques.

Étape 3 : L’outil de BI consolide et unifie les données afin de les rendre compréhensibles par des utilisateurs humains. C’est également à cette étape que l’outil met en forme la data pour faciliter son exploitation (on appelle ça la data visualisation).

Étape 4 : L’outil de BI rend la data “activable”. C’est-à-dire qu’elle est prête à être partagée et exploitée par les équipes via des rapports de Business Intelligence. Il est alors temps de prendre les bonnes décisions grâce à ces précieuses informations !

En augmentant la connaissance que vous avez de chacun de vos projets grâce à la data, la BI optimise vos chances de succès. Alors c’est sûr : l’informatique décisionnelle nécessite des logiciels puissants afin de traiter efficacement les données. La Customer Data Platform est un parfait exemple de solution dédiée aux données clients.

Loin de se cantonner à une technologie particulière, la Business Intelligence représente surtout une culture à part entière. Une culture qui nous rappelle sans cesse l’importance de bien exploiter vos données (surtout lorsqu’il s’agit de données qui concernent vos clients !).