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.

Un projet de Business Intelligence consiste à produire des tableaux de bord et des reportings sur-mesure adaptés aux besoins des équipes métier. La première étape consiste à définir les objectifs du projet et à recueillir le besoin des utilisateurs finaux : marketing, ventes, digital, service client, RH, etc. De quelles informations les utilisateurs ont-ils besoin ? Quels indicateurs ? Quels axes d’analyse ?

Ce travail d’expression du besoin aboutit à la conception du dispositif de BI :

• Définition du nombre de tableaux de bord à produire, pour chaque famille d’utilisateurs.
• Pour chaque tableau de bord : sélection des KPI et maquette fonctionnelle.

Viennent ensuite les étapes techniques :

• Choix des outils. L’entreprise va avoir besoin de s’équiper d’un outil de reporting / BI si ce n’est pas déjà le cas (ou, le cas échéant, de changer d’outil s’il n’est pas adapté).
• Flux et traitements de données. Les données sont la matière première des tableaux de bord. Il y a tout un travail autour de l’alimentation en données des tableaux de bord : normalisations, transformations…
• Recette et mise en production des tableaux de bord. Il faut en effet s’assurer que les informations qui apparaissent dans les tableaux de bord sont cohérentes avec les « sources de vérité » de l’entreprise, avec les données de la base de données.

Une documentation complète doit être produite pour faciliter la prise en main du dispositif par les utilisateurs et fixer des règles d’utilisation. Insistons d’ailleurs sur l’importance de bien gérer la conduite du changement. Le projet de BI vise à rendre l’organisation data-driven. Au-delà du volet technique, il y a un enjeu de transformation culturelle qui doit être anticipé. Le meilleur moyen d’y parvenir est d’impliquer les utilisateurs finaux dans le projet.