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Business intelligence

La Business Intelligence (BI) est un processus technologique d'analyse des données et de présentation d'informations exploitables pour aider les dirigeants, managers et autres utilisateurs finaux de l'entreprise à prendre des décisions commerciales éclairées. La BI englobe une grande variété d'outils, d'applications et de méthodologies qui permettent aux organisations de collecter des données à partir de systèmes internes et de sources externes, de les préparer pour l'analyse, de développer et d'exécuter des requêtes par rapport à ces données, et de créer des rapports, tableaux de bord et visualisations de données pour rendre les résultats analytiques disponibles aux décideurs et au personnel opérationnel.

business intelligence graphique ordinateur

Intelligence d'affaires vs. analyse de données

L'utilisation sporadique du terme " intelligence d'affaires " remonte au moins aux années 1860, mais le consultant Howard Dresner est crédité de l'avoir proposé pour la première fois en 1989 en tant qu'expression générale pour l'application des techniques d'analyse des données à l'appui des processus décisionnels d'affaires. Ce que l'on a fini par appeler les outils de BI ont évolué à partir de systèmes analytiques antérieurs, souvent basés sur l'ordinateur central, tels que les systèmes d'aide à la décision et les systèmes d'information de la direction.

L'intelligence d'affaires est parfois utilisée de façon interchangeable avec l'analyse d'affaires. Dans d'autres cas, l'analyse d'affaires est utilisée soit de façon plus étroite pour faire référence à l'analyse avancée des données, soit de façon plus large pour inclure à la fois la BI et l'analyse avancée.

Importance de l'intelligence d'affaires

Les avantages potentiels des outils d'intelligence d'affaires comprennent l'accélération et l'amélioration de la prise de décision, l'optimisation des processus d'affaires internes, l'augmentation de l'efficacité opérationnelle, la génération de nouveaux revenus et l'obtention d'un avantage concurrentiel par rapport aux concurrents commerciaux. Les systèmes BI peuvent également aider les entreprises à identifier les tendances du marché et à repérer les problèmes commerciaux qui doivent être résolus.

Les données BI peuvent inclure des informations historiques stockées dans un entrepôt de données, ainsi que de nouvelles données collectées à partir des systèmes sources au fur et à mesure qu'elles sont générées, ce qui permet aux outils BI de soutenir à la fois les processus décisionnels stratégiques et tactiques.

Au départ, les outils BI étaient principalement utilisés par les analystes de données et d'autres professionnels de l'informatique qui effectuaient des analyses et produisaient des rapports avec les résultats des requêtes pour les utilisateurs métier. De plus en plus, cependant, les dirigeants et les travailleurs utilisent eux-mêmes les plates-formes de BI, en partie grâce au développement d'outils et de tableaux de bord de découverte de données et de BI en libre-service.

Types d'outils BI

La Business Intelligence combine un large éventail d'applications d'analyse de données, y compris l'analyse et l'interrogation ad hoc, le reporting d'entreprise, le traitement analytique en ligne (OLAP), la BI mobile, la BI en temps réel, la BI opérationnelle, la BI Software-as-a-service, la BI open source, la BI collaborative et la géo-information.

La technologie BI comprend également un logiciel de visualisation des données pour la conception de graphiques et autres infographies, ainsi que des outils de création de tableaux de bord BI et de tableaux de bord de performance qui affichent les données visualisées sur les indicateurs de performance clés de l'entreprise d'une manière facile à saisir. Les outils de visualisation des données sont devenus la norme de la BI moderne ces dernières années. Quelques fournisseurs de premier plan ont défini la technologie dès le début, mais des fournisseurs de BI plus traditionnels ont suivi leur chemin. Aujourd'hui, pratiquement tous les principaux outils de BI intègrent des fonctions de découverte de données visuelles.

Les programmes de BI peuvent également incorporer des formes d'analyses avancées, telles que l'exploration de données, l'analyse prédictive, l'exploration de texte, l'analyse statistique et l'analyse de grandes données. Dans de nombreux cas, cependant, les projets d'analyse avancée sont menés et gérés par des équipes distinctes de spécialistes des données, de statisticiens, de modélisateurs prédictifs et d'autres professionnels qualifiés de l'analyse, tandis que les équipes de BI supervisent l'interrogation et l'analyse plus directes des données métier.

Les données d'intelligence d'affaires sont généralement stockées dans un entrepôt de données ou dans de plus petits data marts qui contiennent des sous-ensembles de l'information d'une entreprise. En outre, les systèmes Hadoop sont de plus en plus utilisés au sein des architectures BI en tant que référentiels ou plates-formes pour les données BI et analytiques, en particulier pour les données non structurées, les fichiers journaux, les données capteurs et autres types de données volumineuses. Avant d'être utilisées dans des applications décisionnelles, les données brutes provenant de différents systèmes sources doivent être intégrées, consolidées et nettoyées à l'aide d'outils d'intégration de données et de qualité des données pour garantir que les utilisateurs analysent des informations précises et cohérentes.

Tendances BI

En plus des responsables BI, les équipes de Business Intelligence sont généralement composées d'architectes BI, de développeurs BI, d'analystes métier et de professionnels de la gestion des données. Les utilisateurs métier sont aussi souvent inclus pour représenter le côté métier et s'assurer que ses besoins sont satisfaits dans le processus de développement BI.

Pour y remédier, un nombre croissant d'organisations remplacent le développement traditionnel en cascade par des approches agiles de BI et d'entreposage de données qui utilisent des techniques agiles de développement logiciel pour décomposer les projets BI en petits morceaux et fournir de nouvelles fonctionnalités aux analystes métier sur une base progressive et itérative. Cela peut permettre aux entreprises d'utiliser plus rapidement les fonctionnalités de BI et d'affiner ou de modifier leurs plans de développement en fonction de l'évolution de leurs besoins ou de l'émergence de nouvelles exigences et de leur donner la priorité sur les précédentes.

BI pour les grandes données

Les plates-formes BI sont de plus en plus utilisées comme interfaces frontales pour les grands systèmes de données. Les logiciels modernes de BI offrent généralement des back ends flexibles, leur permettant de se connecter à un large éventail de sources de données. Ceci, combiné à des interfaces utilisateur simples, fait de ces outils un outil idéal pour les grandes architectures de données. Les utilisateurs peuvent se connecter à diverses sources de données, y compris les systèmes Hadoop, les bases de données NoSQL, les plates-formes de cloud computing et les entrepôts de données plus classiques, et peuvent développer une vue unifiée de leurs diverses données.

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