Qu'est-ce que la Business intelligence

1. Qu'est-ce que la business intelligence ?

La Business intelligence (BI) est un terme générique désignant les stratégies, technologies et processus que les organisations utilisent pour transformer leurs données en informations exploitables. Grâce à la BI, les entreprises rassemblent, intègrent, analysent et visualisent des données issues de l’ensemble de leurs opérations, unifiant ainsi plusieurs ensembles de données (souvent disparates) en une source cohérente et exploitable de vérité métier.
La Business intelligence remplit plusieurs fonctions clés, notamment :
- Équiper les dirigeants d'entreprise de données précises, tant historiques qu'en temps réel, pour soutenir la prise de décisions tactiques et stratégiques.
- Fournir des rapports et des mesures de performance dynamiques et compréhensibles à l'échelle de l'entreprise.
- Mettre en avant l'interdépendance et l'interconnexion des différentes fonctions commerciales entre elles.
- Identifier les tendances du marché, les opportunités et les défis potentiels.
- Améliorer l'efficacité opérationnelle et la productivité.
- Obtenir un avantage concurrentiel grâce à des insights basés sur les données.
Si les données commerciales sont une matière première, la business intelligence les transforme en une base exploitable et accessible pour orienter les décisions stratégiques.

2. Comment fonctionne la business intelligence ?

Il n'existe pas d'approche unique en matière de Business Intelligence. La gamme d'outils et de logiciels de BI offre à un analyste en intelligence économique de multiples moyens de trier et d'analyser les données afin de générer de la valeur commerciale. Cependant, les solutions typiques de Business Intelligence (BI) ont tendance à inclure les composants suivants :

Décloisonner les données.

Plus une solution BI contient d'informations pertinentes, plus les informations qu'elle fournit sont pertinentes. La première étape consiste donc à identifier et à rassembler les données à inclure dans le modèle BI à partir de sources internes et externes. Tout, depuis les bases de données, les journaux système et les systèmes transactionnels jusqu'aux feuilles de calcul et aux flux de données tiers.

Centraliser et intégrer les données

L'intégration des données est l'étape cruciale suivante, qui consiste à regrouper les différents ensembles de données dans un emplacement central tel qu'un entrepôt de données, un data mart ou une plateforme de veille stratégique dans le cloud. Cependant, comme ces données sont conservées dans de multiples champs et formats disparates, elles doivent d'abord être nettoyées et alignées. Les outils BI utilisent généralement la méthodologie ETL (extraction, transformation et chargement) pour réaliser ce processus. Les données brutes de chaque source sont extraites, nettoyées, alignées et chargées dans le référentiel central. Cela permet d'interroger facilement les données, créant ainsi un processus d'analyse commerciale efficace.

Explorez les données

Une fois l’intégration des données terminée, la phase de découverte peut commencer : c’est là que débute véritablement l’extraction des insights de business intelligence. Les différents outils de BI offrent différentes solutions d'exploration et d'analyse des données conçues pour identifier les tendances dans l'information et fournir un aperçu des performances de l'entreprise. Certains logiciels de business intelligence iront encore plus loin en matière d'analyse des données, en proposant des modèles prédictifs et des prévisions afin de suggérer les tendances futures de l'entreprise.

Donnez vie aux données

La visualisation des données est une étape clé du reporting en BI : c’est ainsi que les données se transforment en insights exploitables pour les utilisateurs métier. Les solutions BI fournissent généralement des tableaux de bord interactifs et des visualisations (telles que des diagrammes et des graphiques) pour rendre les résultats de la découverte de données faciles à comprendre. Elles offrent également à l’ensemble des parties prenantes une vision partagée des performances passées, présentes et (potentiellement) futures de l’entreprise.

Exploiter les données

Des insights complets et fiables, associés à des analyses prédictives basées sur les données actuelles, offrent aux dirigeants une base solide pour élaborer ou ajuster leur stratégie d’entreprise.

3. Types d'analyse de Business intelligence

Bien que les exécutions spécifiques varient, les solutions BI fournissent une analyse de la Business intelligence dans quatre catégories principales :

• Analyse descriptive  : il s'agit du processus d'utilisation de données actuelles et historiques pour identifier les tendances commerciales et repérer les relations entre des fonctions qui pourraient autrement rester cachées.
• Analyse diagnostique : si l’analyse descriptive identifie ce qui se passe, l’analyse diagnostique cherche à découvrir pourquoi, en déterminant les causes principales, des résultats ou des indicateurs de performance de l’entreprise.
• Analyse prédictive : cela décrit le processus d’utilisation de données commerciales historiques et en temps réel pour projeter ou modéliser les résultats commerciaux futurs probables. En exploitant couramment l'Intelligence artificielle (IA) et le Machine learning (ML), ces modèles prospectifs aident à la planification stratégique et aux initiatives de transformation des entreprises.
• Analyse prescriptive : c'est l'essence même de la prise de décision basée sur les données, rassemblant tous les points de données du modèle BI pour suggérer ce qu'une entreprise devrait faire pour maximiser ses chances d'atteindre ses objectifs. Encore une fois, cette forme de solution BI tend à exploiter la capacité de l’IA à analyser les mégadonnées et à appliquer une compréhension contextuelle afin de suggérer ce qu’une organisation « devrait » faire.

Tous les outils de business intelligence ne se valent pas. Il est donc crucial de définir clairement vos exigences en matière de BI et les résultats souhaités afin d'identifier le système qui s'aligne le mieux avec vos besoins spécifiques.

4. Outils de business intelligence

La boîte à outils de Business intelligence est remplie de divers moyens pour extraire, analyser et présenter des informations importantes. Voici un aperçu de certains outils BI les plus courants :

Exploration de données

Comme son nom l’indique, il s’agit du processus d’exploration des ensembles de données des organisations et d’analyse des informations pour identifier des modèles et des relations significatifs. Celles-ci peuvent soutenir la prise de décisions stratégiques et les prévisions grâce à des insights basés sur les données.

ETL – extraire, transformer et charger

L'ETL est le processus par lequel de nombreux outils de BI consolident plusieurs sources de données en un seul référentiel d'informations commerciales servant de base à l'analyse. Les entreprises extraient les données (à partir de systèmes transactionnels et de bases de données, par exemple). Elles les nettoient ensuite et les harmonisent dans un format cohérent et exploitable, avant de les charger dans un référentiel central de BI.

OLAP – Traitement analytique en ligne

La technologie OLAP permet aux utilisateurs professionnels d'interroger des données multidimensionnelles, telles qu'un entrepôt de données BI centralisé, pour révéler des informations sous différents angles. Par exemple, pour analyser les performances de vente à travers différentes catégories de produits, régions et périodes, un analyste en business intelligence pourrait utiliser OLAP pour explorer et manipuler un cube de données de vente consolidées provenant de tous les canaux de distribution.

Tableaux de bord

Les tableaux de bord sont la vitrine de la business intelligence : ils rassemblent des indicateurs clés sur mesure, des visualisations et des synthèses de rapports dans des vues d’ensemble interactives et intuitives. Les tableaux de bord BI permettent généralement aux utilisateurs de filtrer, d'explorer et d'interroger les données en temps réel, ce qui permet à un large éventail d'utilisateurs d'accéder aux informations nécessaires.

Surveillance et alertes

Les professionnels de la business intelligence utilisent des outils de BI pour contrôler les indicateurs clés de performance et déclencher des alertes en cas de dépassement des seuils définis. Par exemple, si le volume de commandes d’un client stratégique passe sous les seuils convenus pendant deux mois consécutifs, une notification peut être envoyée au responsable de compte pour qu’il mène une enquête auprès du client. Les alertes BI offrent un signal précoce en cas de problème potentiel ou de changement important dans les conditions de marché, permettant aux dirigeants de réagir de manière proactive.

Rapports

Les solutions BI permettent aux utilisateurs de créer et de distribuer des rapports standard ou sur mesure ainsi que des résumés d'analyses. Il peut s'agir à la fois de clichés statiques ou de rapports dynamiques qui se mettent à jour au fur et à mesure que les données évoluent. La source de données consolidée et nettoyée garantit que les analystes BI peuvent filtrer les rapports pour aborder rapidement et facilement des indicateurs clés de performance, des fonctions commerciales et des hiérarchies spécifiques.

Visualisations

L’adage « une image vaut mille mots » prend tout son sens en business intelligence. Il est souvent plus facile pour les gens de traiter et de comprendre des informations commerciales potentiellement complexes lorsqu'elles sont présentées graphiquement plutôt que verbalement. Il peut être plus simple de voir une tendance que de la lire. Les visualisations de données permettent aux cadres pressés par le temps d'accéder instantanément à des informations clés. La plupart des plateformes de BI proposent un large éventail de visualisations standards ou spécialisées, graphiques, courbes, diagrammes, cartes, jauges, frises chronologiques ou tableaux, qui peuvent être filtrées ou servir elles-mêmes de filtres pour explorer les données en profondeur.

5. Avantages de la Business intelligence

En transformant les big data des entreprises en insights exploitables, la business intelligence apporte des bénéfices majeurs. Notamment :

• De meilleures décisions commerciales : la BI place les insights fondés sur les données au cœur de la stratégie d’entreprise. La mise à disposition de données d’entreprise complètes et fiables permet aux dirigeants de prendre des décisions plus éclairées et plus rapides pour atteindre leurs objectifs stratégiques.
• Découvrir des opportunités de valeur : les logiciels de business intelligence permettent aux utilisateurs de visualiser les données de plusieurs services en un seul endroit, en fournissant des filtres et des analyses basées sur des paramètres et des mesures couvrant les différents domaines fonctionnels. Cela permet de mettre en lumière des interdépendances et des opportunités de création de valeur qui resteraient invisibles si l’on analysait les données d’un seul service de façon isolée.
• Amélioration de l'efficacité et de la productivité : en offrant une vue claire des opérations à l’échelle de l’entreprise, la business intelligence permet d’identifier les inefficacités, les goulets d’étranglement interfonctionnels et les opportunités d’optimisation des processus internes.
• Expérience client améliorée : la collecte et l’analyse des données client dans une plateforme de BI permettent aux organisations de proposer des expériences plus personnalisées, de lever les points de friction et de renforcer la fidélité.
• Satisfaction et collaboration des employés : les outils de Business intelligence démocratisent les résultats commerciaux. Les visualisations de données et les rapports permettent à tous les utilisateurs professionnels autorisés de voir l'impact de leur travail sur les performances de l'entreprise en temps réel. De même, la perspective partagée des données commerciales par la BI favorise une collaboration et une coopération accrues entre les départements.
• Obtenez un avantage concurrentiel : le reporting BI peut servir de centre d’intelligence marché, en analysant les données pour détecter les évolutions du marché, les tendances client et les initiatives concurrentes, afin d’orienter la stratégie d’entreprise ainsi que l’innovation produit ou service.
• Une version de la vérité : une stratégie BI bien menée fournit une source d’insights opérationnels et stratégiques fiable, partagée et décloisonnée. Cela favorise des critères de réussite communs, une compréhension partagée et évite les conflits entre services sur la fiabilité des données.
• Atténuation du risque opérationnel : en signalant en temps réel les évolutions liées aux clients, aux concurrents, au marché ou aux opérations, la BI joue le rôle de vigie ou de système d’alerte précoce pour l’organisation. Cela leur permet d’identifier les risques potentiels en amont et d’agir pour les atténuer ou en limiter les effets.
• Conformité couverte : les solutions de business intelligence contribuent également au respect des réglementations sectorielles en surveillant et en signalant les évolutions des données ayant un impact sur la conformité.

6. Défis ou inconvénients de la business intelligence

La section précédente présente les nombreux avantages liés à l’utilisation d’outils de BI, mais ces solutions comportent aussi certaines limites, ou du moins des défis à prendre en compte. Notamment :

• Coût : pour de nombreuses petites entreprises, le principal inconvénient de la BI reste son coût initial, qu’il s’agisse des licences, de la formation du personnel ou du matériel. Même les modèles en libre-service, les solutions cloud ou la BI mobile peuvent représenter une charge financière trop lourde.
• Qualité des données : comme les bases de données, les CRM ou les systèmes d’intelligence artificielle (IA), la business intelligence n’est efficace que si les données qui l’alimentent le sont aussi. L’intégration de données de mauvaise qualité ou peu pertinentes dans un modèle de BI peut ralentir l’analyse et fausser les résultats.
• Volume et structure des données : les entreprises génèrent et traitent une surabondance de données chaque jour. Certains systèmes BI peuvent rencontrer des difficultés à intégrer et analyser des données issues de sources variées et présentées sous des formats divers. De plus, jusqu’à 80 % des données commerciales sont enfouies dans des formats non structurés (comme des e-mails, des contrats ou des champs de texte libre) que les logiciels de BI ont du mal à utiliser.
• Sécurité des données : centraliser le précieux ensemble de données sensibles qui alimente la BI nécessite des mesures de sécurité strictes, tant pour assurer la continuité d’activité que pour respecter les exigences réglementaires.
• Ressources : Pour mettre en place, maintenir et tirer un retour sur investissement optimal des solutions de BI, une expertise spécialisée est indispensable, comme celle d’un analyste BI. Cela met à rude épreuve les budgets de ressources ou de formation.
• Systèmes multiples : les organisations ont souvent besoin de plusieurs solutions de business intelligence pour répondre à l’ensemble de leurs besoins. Cela augmente la complexité et le coût de l'intégration.
• Interprétations divergentes : même si la BI repose sur une source unique de vérité, les différentes parties prenantes peuvent en tirer des conclusions différentes. Les logiciels de business intelligence ne peuvent pas tirer de conclusions définitives et irréfutables.
• Gestion du changement et adoption par les utilisateurs : les employés peuvent résister à l’adoption de solutions de business intelligence. L’introduction d’une ressource centralisée comme la BI peut être perçue comme une contrainte ou une remise en cause des reportings propres à chaque service. Un déploiement de BI peut nécessiter un composant de gestion du changement.

Aucun de ces défis ne constitue une raison de renoncer à la BI, mais ils doivent être pris en compte par les dirigeants avant d’investir dans une solution

7. Exemples de Business intelligence

La Business intelligence n’est plus réservée aux data scientists ou aux analystes métier. En résumant, simplifiant et visualisant les données consolidées de l’entreprise, la BI donne un accès direct aux insights à toutes les expertises, quels que soient les services. Voici quelques cas d’usage courants de la business intelligence.

Marketing et expérience client

Les équipes marketing qui pilotent des campagnes omnicanales peuvent s’appuyer sur des solutions de business intelligence pour suivre et visualiser les indicateurs de performance de l’engagement client sur chaque canal (vues, clics, interactions, achats, réponses aux sondages ou formulaires complétés).

Cela permet non seulement de comparer le retour sur investissement publicitaire (ROAS) entre différents canaux, mais aussi entre plusieurs régies ou plateformes d’achat programmatique concurrentes (DSP), voire entre différentes campagnes créatives. Cette analyse est utilisée pour réorienter les budgets des campagnes actuelles et futures. Elle offre également une meilleure compréhension des préférences des clients en matière de médias et de messages, aidant ainsi les spécialistes du marketing à créer des expériences client plus personnalisées et sur mesure.

Ventes

Les équipes commerciales utilisent fréquemment des tableaux de bord BI pour accéder à la fois aux indicateurs clés de performance globaux de l’entreprise et à des métriques de vente plus détaillées (par client ou par commercial). À un niveau macro, cela peut inclure le suivi et l’analyse de la rentabilité, de la valeur vie client, des remises, des revenus par rapport aux objectifs, ou encore la visualisation de l’ensemble du pipeline de ventes. Mais le véritable atout de la BI, c’est sa capacité à explorer en profondeur les chiffres de l’entreprise pour suivre les indicateurs de performance commerciale par région, équipe ou personne, et ajuster si besoin les objectifs ou les actions de formation.

Chaîne d'approvisionnement et logistique

La BI fournit des informations significatives pour les entreprises de la chaîne d'approvisionnement et les fonctions de gestion de la chaîne d'approvisionnement. Pour les entreprises de logistique (transport aérien, routier, ferroviaire ou maritime), la business intelligence permet de suivre de près les volumes client et les indicateurs de rentabilité, à la fois de manière individuelle et collective. Ces données peuvent être segmentées et filtrées selon des critères clés comme le type de client, le type de marchandise ou la zone géographique.

Ces informations permettent d'identifier, par exemple, les volumes de clients par rapport aux engagements contractuels, les principaux moteurs de rentabilité et l'identification des sous-segments de profils de clients idéaux. Pour les fonctions logistiques, les rapports BI permettent également de surveiller de près les niveaux de stocks ou de matières premières, les indicateurs de conformité des fournisseurs, les volumes de retours et les indicateurs d'utilisation des véhicules.

Finances

La business intelligence est un outil puissant pour contrôler, et mieux comprendre, la santé financière de l’entreprise. Les équipes financières euvent s’appuyer sur des tableaux de bord interactifs et des visualisations pour obtenir, en temps réel, une vue d’ensemble actualisée en continu de leurs indicateurs clés : chiffre d’affaires, coûts, rentabilité, délais de paiement client (DSO), délai moyen de paiement fournisseur (DPO), revenus et flux de trésorerie, en temps réel.

Chacun de ces indicateurs peut être analysé finement dans le tableau de bord en fonction des performances des différentes fonctions de l’entreprise. Ainsi, les dirigeants peuvent identifier certains leviers opérationnels de la performance financière, par exemple, dans quelle mesure les livraisons complètes et ponctuelles influencent la fidélisation client.

IT

Bien qu'ils soient généralement responsables du bon fonctionnement des logiciels de Business intelligence, les professionnels de l'informatique en bénéficient également. Cela peut inclure la visualisation des données des tickets d'assistance pour identifier les problèmes de performance constants de l'infrastructure ou la surveillance des schémas de trafic et de la capacité du réseau pour minimiser les temps d'arrêt et détecter les anomalies. La BI permet également aux professionnels de l'informatique d'identifier les actifs surutilisés ou sous-utilisés et de réaffecter plus efficacement les ressources telles que les serveurs, le stockage et les instances cloud, en fonction des modèles de demande.

8. Business Intelligence vs Intelligence des processus

Il ne fait aucun doute qu'il existe des similitudes et des recoupements entre la business intelligence et l' intelligence des processus. Ce sont des techniques et des technologies complémentaires. Les deux pratiques impliquent la collecte, l'intégration et l'analyse des données commerciales. Toutes deux utilisent des tableaux de bord et des visualisations pour rendre les insights accessibles, dans le but d'identifier des opportunités de valeur et de soutenir la prise de décision fondée sur les données.

Mais il y a d'importantes différences de portée et d'impact. Là où la BI combine des ensembles de données actuelles et historiques pour décrire ce qui s'est produit, ce qui se passe et ce qui pourrait se produire, principalement au cours d'étapes de processus uniques, l'intelligence des processus va bien plus loin que cela.

L'intelligence des processus de Celonis utilise des techniques de logiciel process mining telles que l' exploration de processus centrée sur les objets (OCPM) pour extraire des données de processus à partir de n'importe quelle source (ERP, CRM, SCM, entrepôts de données, etc.), mais pas seulement pour des processus individuels, pour des flux de travail de bout en bout, interfonctionnels. Ces données de processus permettent aux entreprises non seulement de superviser les performances de l'entreprise, mais aussi de :

• Effectuez une analyse de la cause principale.
• Identifiez des opportunités cachées pour créer de la valeur.
• Comprendre quels processus optimiser pour atteindre les objectifs stratégiques.

La plateforme Process Intelligence de Celonis, centrée sur le Process Intelligence Graph en son cœur, enrichit ensuite ces données de processus avec des connaissances standardisées et les bonnes pratiques issues de milliers de déploiements Celonis. Par conséquent, l'intelligence des processus montre aux dirigeants d'entreprise comment les processus peuvent être améliorés pour maximiser la valeur, en fournissant une couche d'habilitation pour l'automatisation intelligente des processus et des technologies telles que l'intelligence artificielle.

Le Process Intelligence Graph crée un jumeau numérique vivant et dynamique d'une organisation qui permet non seulement de simuler des changements de processus avant de les mettre en œuvre, mais surtout, il permet aux entreprises de comprendre pleinement leurs propres flux de travail complexes. Il fournit un langage commun pour l'entreprise. Un tissu conjonctif entre les services et les processus de l’entreprise.

Lire la suite : Intelligence des processus vs. Business Intelligence : quelles différences et quels problèmes chacune résout-elle ?

9. Comment l'intelligence des processus dynamise la Business intelligence

L'intelligence des processus augmente les informations et les impacts que la BI peut fournir en la connectant au plus grand levier de changement d'une organisation : les processus. En enrichissant et en renforçant les données de business intelligence avec des informations détaillées sur les processus, l'intelligence des processus est un multiplicateur de force pour la business intelligence. Elle aide à identifier les anomalies qui impactent négativement les indicateurs clés de performance et favorise la découverte de nouvelles opportunités de valeur.

Et comme l’intelligence des processus s’appuie sur la connaissance des processus et l’IA, elle permet aux organisations de comprendre clairement comment et où améliorer certains processus pour résoudre les problèmes de KPI identifiés dans les rapports de BI.

Il est crucial de noter que tout cela réduit le délai de réalisation de la valeur à partir des insights des rapports de BI, comme l'illustrent les études de cas suivantes.

Études de cas sur la business intelligence de Celonis

Vetter

Dr Samuel Kunze, responsable de l’excellence des processus chez Vetter, entreprise du secteur des sciences de la vie, a souligné l’impact de Celonis sur l’agilité et la création de valeur au sein de leur fonction business intelligence. Il fallait parfois des mois pour obtenir des insights pertinents avec des outils de business intelligence courants avant l'implémentation de Celonis. « Cela s’est considérablement amélioré. Nous pouvons définir rapidement des indicateurs de performance et les réinjecter dans notre activité opérationnelle », a-t-il déclaré. Mais au-delà des insights, l’utilisation de Celonis Process Intelligence a permis à Vetter d’optimiser ses processus de comptabilité fournisseurs : 99 % des escomptes potentiels ont été captés et le délai de traitement des écarts a été réduit de 15 %.

• Lire l'étude de cas complète de Vetter et Celonis

Globus

Le distributeur de luxe Globus a déployé Celonis pour obtenir une transparence totale sur ses processus d’expédition et de commerce en ligne, tout en maximisant sa capacité d’exécution. « Le diable est dans les détails », a déclaré Andreas Hink, directeur numérique chez Globus. « Nous avons identifié de nombreuses petites inefficacités. En les corrigeant progressivement, nous avons constaté une réduction significative de notre taux d'annulation. Cela n'aurait pas été possible avec les outils que nous utilisions auparavant. » Nous avons de nombreux systèmes de business intelligence différents, et il nous a fallu beaucoup de temps et d'efforts pour analyser manuellement les données. »

• Lisez l'étude de cas complète sur Globus et Celonis

Les insights de l'intelligence des processus livrés directement à Power BI.

De plus, les professionnels de business intelligence peuvent désormais accéder aux informations de la Process Intelligence de Celonis directement depuis la plateforme Power BI de Microsoft grâce au Connecteur Celonis pour Power BI.

« Grâce au connecteur Celonis pour Power BI, nous permettons à des millions d'employés d'améliorer plus facilement leur façon de travailler avec l'intelligence des processus de la plateforme Celonis, fournie en natif dans leur environnement Microsoft Power BI familier », a déclaré Marta Pohl-Steinhausen, chef de produit pour le développement Celonis Power BI. Le connecteur améliorera encore les rapports d'une organisation pour l'aider à prendre de meilleures décisions opérationnelles.

• En savoir plus sur le connecteur Celonis pour Power BI