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Découvrez comment prendre des décisions commerciales judicieuses en exploitant la puissance des données.
Publication 6 Juin 2023
Le terme de Business Intelligence est un terme générique utilisé pour décrire un processus technologique permettant de transformer des données brutes en informations exploitables. Les entreprises peuvent obtenir une vision globale de leurs opérations en collectant et en utilisant des données provenant de sources multiples. Les outils de BI peuvent également aider les entreprises à suivre les indicateurs clés de performance (ICP) et à prévoir les résultats futurs.
La BI traditionnelle trouve ses racines dans les années 1960 en tant que méthode de partage des informations entre les organisations. L’année 1989 a vu l’introduction du terme « Business Intelligence » et des modèles informatiques pour la prise de décision. Ces applications ont évolué vers les insights avant de devenir une offre de service distincte des équipes BI spécialisées dans les solutions de service reposant sur l’informatique.
Ces dernières années, la BI est devenue de plus en plus courante, les entreprises de toutes tailles reconnaissant sa valeur. À une époque où les données générées par les entreprises ne cessent de croître, la BI jouera probablement un rôle encore plus crucial pour aider les entreprises à donner un sens à tout cela et à prendre de meilleures décisions.
Le succès d’un programme de BI d’une organisation offre une foule d’avantages commerciaux.
Le suivi quotidien des performances de l’entreprise permet aux cadres supérieurs et aux responsables de département d’agir rapidement lorsque des défis ou des opportunités se présentent. L’analyse des données sur les consommateurs peut aider les spécialistes du marketing, les vendeurs et les représentants du service clientèle à réussir. Il est possible de détecter les goulots d’étranglement dans la chaîne d’approvisionnement, la fabrication et la distribution avant qu’ils ne causent des dommages financiers importants à l’entreprise. Les responsables RH peuvent mieux suivre le rendement des employés, les coûts de main-d’œuvre et d’autres données relatives au personnel.
En général, les principaux avantages que les solutions de BI peuvent apporter aux entreprises comprennent la possibilité de :
La veille stratégique et l’analyse d’entreprise sont des termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils font référence à deux types d’analyse de données.
La veille économique se concentre sur les données historiques et les rapports, contrairement à l’analyse économique, qui analyse les données pour faire des prédictions sur les conditions futures. Les deux approches ont leurs forces et leurs faiblesses, mais les entreprises qui veulent rester en tête de la concurrence doivent utiliser les deux.
La veille stratégique s’appuie sur des données passées pour prendre des décisions concernant le présent et l’avenir. Cette approche est essentielle pour comprendre ce qui s’est passé dans le passé et pourquoi cela s’est produit, mais elle ne peut mener les entreprises que jusqu’à un certain point. Dans le monde actuel, qui évolue rapidement, les entreprises doivent être en mesure d’anticiper les tendances futures et d’adapter leurs stratégies en conséquence. C’est là que l’analyse d’entreprise entre en jeu.
L’analyse commerciale adopte une approche prospective, en utilisant les données pour identifier des modèles et des tendances afin d’aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Cette approche demande plus de travail au départ, mais elle peut s’avérer très payante à long terme. Les entreprises peuvent utiliser l’analyse commerciale pour s’assurer qu’elles ont toujours une longueur d’avance au lieu de faire du rattrapage.
La veille économique et l’analyse d’entreprise sont essentielles pour qu’une entreprise reste compétitive. L’utilisation conjointe de ces deux approches donnera aux entreprises les meilleures chances de réussite sur un marché en constante évolution.
Il existe trois principaux types d’analyse décisionnelle, chacun répondant à un ensemble distinct d’exigences et d’utilisations. Il s’agit de l’analyse prédictive, de l’analyse descriptive et de l’analyse prescriptive.
L’analyse prédictive combine des données historiques et en temps réel avec des projections futures à des fins de planification. Pour prédire les événements futurs, elle utilise des modèles statistiques pour identifier les tendances et les schémas.
Le marketing, la détection des fraudes et la gestion des risques sont quelques exemples des utilisations de ce type de BI.
L’approche de l’analyse descriptive consiste à rechercher des tendances et des connexions dans les données en utilisant des informations historiques et actuelles. L’objectif est de mieux comprendre ce qui s’est passé dans le passé et pourquoi cela s’est produit. Les rapports et les analyses ad hoc sont des utilisations courantes de ce type de BI.
L’analyse prescriptive traite toutes les données pertinentes pour répondre à la question « que doit faire mon entreprise ? ». Ce type de BI utilise des algorithmes d’optimisation pour identifier le meilleur plan d’action possible. La fixation des prix, la gestion des stocks et l’allocation des ressources utilisent souvent cette approche.
Les entreprises et les organisations ont des préoccupations et des objectifs. Pour répondre à ces demandes et suivre les progrès accomplis dans la réalisation de leurs objectifs, ils doivent d’abord recueillir des données, les analyser et choisir les activités à entreprendre pour les atteindre.
Les systèmes commerciaux fournissent des données brutes pour l’analyse. Les données sont traitées et stockées dans des entrepôts, le cloud, des applications et des fichiers. Les utilisateurs professionnels peuvent accéder aux données une fois qu’elles sont stockées, ce qui lance le processus d’analyse pour résoudre les questions de l’entreprise.
Les plateformes de BI proposent également des outils permettant de transformer les données en tableaux ou en graphiques. Il peut aider à présenter des informations aux principales parties prenantes ou aux décideurs.
L’intelligence économique est un terme général qui englobe les procédures et les techniques de collecte, de stockage et d’analyse des données provenant des opérations ou des événements de l’entreprise afin d’optimiser les performances. C’est plus qu’une simple « chose spécifique ». Une vue à 360 degrés d’une entreprise offre une perspective plus large de l’activité, ce qui permet aux individus de porter des jugements plus éclairés.
L’intelligence économique a progressé ces dernières années, ajoutant de nouvelles procédures et actions pour améliorer les performances. Voici quelques exemples de ces processus :
L’intelligence économique comprend à la fois les données et les analyses d’entreprise. Toutefois, il n’utilise ces éléments que dans le cadre de l’ensemble du processus. La BI aide les utilisateurs à comprendre ce que les données signifient. Les scientifiques des données étudient les données en détail, en utilisant les statistiques et l’analyse prédictive pour voir et prédire les modèles futurs.
L’analyse des données est un moyen de comprendre pourquoi quelque chose s’est produit et ce qui pourrait se produire ensuite. La veille stratégique prend toutes les données issues de l’analyse et les transforme en un langage que les gens peuvent comprendre et utiliser pour prendre des décisions fondées sur des données. En bref, les entreprises utilisent l’analyse des données dans le cadre de leur stratégie plus large de veille économique.
La BI peut aider à répondre à des questions spécifiques et vous donner un aperçu rapide de ce que vous devez savoir. Mais les entreprises peuvent également utiliser l’analyse pour améliorer les questions qu’elles posent et la façon dont elles tirent des enseignements de leurs données. L’analyse d’entreprise ne doit pas être un processus linéaire. C’est parce que la réponse à une question entraînera probablement des questions complémentaires et une itération.
Considérez le processus comme un cycle d’accès aux données, de découverte, d’exploration et de partage des informations. C’est ce qu’on appelle le cycle de l’analytique. Ce terme explique comment les entreprises utilisent l’analytique pour modifier leurs plans en fonction de ce qu’elles ont appris.
Dans le passé, les outils de business intelligence suivaient un modèle traditionnel. C’était lorsque les dirigeants d’une entreprise décidaient des informations qu’ils voulaient et que le service informatique créait des rapports pour leur fournir ces informations. Si quelqu’un avait des questions supplémentaires sur le rapport, il devait prendre son temps et recommencer. En conséquence, les cycles d’établissement de rapports sont devenus lents et peu pratiques, car les gens ne pouvaient pas utiliser les informations actuelles pour prendre des décisions fondées sur des données.
La business intelligence traditionnelle est encore utilisée pour la production de rapports de routine et pour répondre à des demandes statiques. En revanche, la business intelligence moderne est interactive et accessible. Aujourd’hui, les services informatiques ne sont pas les seuls à pouvoir gérer l’accès aux données. Avec le bon logiciel, plusieurs niveaux d’utilisateurs peuvent personnaliser les tableaux de bord et créer leurs rapports. De cette façon, ils peuvent répondre à leurs questions sur les données.
Les utilisations de la business intelligence sont nombreuses, et vous trouverez ci-dessous quelques exemples.
Les rapports sur les performances des entreprises constituent un cas d’utilisation courant de la business intelligence. Il peut s’agir de suivre le trafic sur le site, les taux de conversion ou les chiffres de vente. L’objectif est d’identifier les tendances et les schémas dans les données afin que vous puissiez décider comment améliorer votre activité.
Par exemple, disons que vous avez un site de commerce électronique. Vous pouvez utiliser la veille économique pour suivre l’évolution de vos chiffres de vente dans le temps. Vous remarquerez peut-être que les ventes sont plus élevées le week-end que pendant la semaine. Vous pourriez ensuite utiliser ces informations pour prendre des décisions concernant le personnel, les promotions ou les offres de produits.
Un autre cas d’utilisation de la veille stratégique est la segmentation de la clientèle. L’utilisation de caractéristiques communes permet de diviser les clients en groupes. Elle peut être utile pour des actions de marketing ou de vente ciblées.
Par exemple, disons que vous dirigez un magasin de vêtements. Vous pouvez utiliser la veille économique pour segmenter vos clients par âge, sexe ou lieu. Vous pourriez ensuite utiliser ces informations pour créer des campagnes de marketing ciblées. Par exemple, vous pouvez envoyer des courriels différents à des segments différents de clients.
Grâce à la veille économique, vous pouvez également détecter les fraudes. Il s’agit d’analyser les données pour identifier des schémas qui pourraient indiquer une fraude. Par exemple, vous pouvez rechercher des habitudes de dépenses anormales ou des cas d’utilisation de la même carte de crédit dans différents endroits.
La détection des fraudes est cruciale car elle peut vous aider à protéger votre entreprise contre les pertes. Il peut également vous aider à instaurer la confiance avec vos clients en montrant que vous prenez des mesures pour protéger leurs informations.
Une stratégie de BI est votre feuille de route vers le succès. Dans les premières phases, vous devrez déterminer comment utiliser les données, qui aura quels rôles et quelles responsabilités seront attribuées. À un niveau élevé, cela peut sembler facile ; néanmoins, commencer par des objectifs commerciaux est essentiel pour votre réussite.
Voici comment partir de zéro et élaborer une stratégie de BI :
La veille stratégique utilise des outils et des logiciels de business intelligence pour vous aider à rassembler, stocker et analyser des données. Voici quelques exemples courants :
Les tableaux de bord et les visualisations sont les outils de business intelligence les plus populaires car ils fournissent des résumés de données rapides et faciles à comprendre, ce qui est au cœur de la proposition de valeur de la BI.
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