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Business Intelligence et Data visualisation en entreprise

Publié le 24/12/2021
Business Intelligence et Data visualisation en entreprise

Savez-vous définir précisément ce qu’est un outil d’aide à la décision ? Quel est le rôle des solutions de Business Intelligence et de data visualisation ? À l’ère du Big Data, ces outils représentent un enjeu majeur dans l’analyse des données et l’aide à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Voyons en détail comment est structurée une Business Intelligence et faisons connaissance avec les principales solutions du marché.

La Business Intelligence en entreprise

Informatique décisionnelle, outil d’aide à la décision… revenons aux définitions pour bien identifier de quoi il est question.

La BI : un outil d’aide à la décision

Un outil d’aide à la décision (rencontré fréquemment sous l’abréviation OAD) est un logiciel qui va analyser des données. Les résultats fournis doivent aider un responsable de l’entreprise à prendre la meilleure décision. Si les process de décisions sont le plus souvent longs et complexes au sein des entreprises, un OAD est un outil clé pour gagner en temps et en efficacité. C’est le rôle de la Business Intelligence : permettre aux dirigeants d’analyser leur activité et de pouvoir en tirer les conclusions nécessaires pour un pilotage plus performant.

Toutes les entreprises, de grande ou de petite taille ont pleinement mesuré l’importance d’analyser les données qu’elles centralisent. C’est même l’enjeu majeur, le cœur de la stratégie : être capable de traiter le volume des données, de les lire afin de prendre les décisions business adéquates. Mais le chemin est encore long pour beaucoup d’entre elles avant d’arriver à une analyse pointue et récurrente.

Business Intelligence et Dataviz sont les deux pistes principales d’amélioration : mener des analyses et les rendre plus visuelles, à la portée de tous est essentiel. Cet équipement vient en complément des outils « classiques » et déjà existants dans l’entreprise comme le reporting et les solutions de Web Analytics.

Les contraintes de la BI

Cependant, importer toujours plus de données pour permettre aux décideurs de prendre des décisions plus éclairées implique de déployer des efforts toujours plus importants.

Des API (interfaces entre logiciels) ou des connecteurs spécifiques sont nécessaires pour relier la solution BI aux divers logiciels métiers.

Sans connecteur, une solution BI est en capacité d’importer des données seulement depuis :

  • des fichiers types Excel ou XML ;
  • des bases de données type SQL Server ;
  • des outils d’Azure.

Avec un connecteur, un outil BI peut plus facilement se connecter à un autre logiciel doté déjà de tables et de données. Divers services en ligne sont disponibles :

  • Dynamics 365
  • Google Analytics,
  • Service Power BI
  • Amazon
  • Dropbox
  • Teradata

La liste est loin d’être exhaustive. Certains services sont accessibles via Microsoft Power BI et d’autres via Tableau de Salesforce.

La mise en place de la BI et de la Dataviz en entreprise

La BI suit un processus décisionnel très précis. Voyons en détail quelles sont les différentes phases.

Les 4 phases du processus de la BI

La phase 1 est celle de l’alimentation : il s’agit ici de collecter, nettoyer puis consolider les données grâce à la technologie ETL (Extract Transform Load). Les systèmes d’information ne sont pas encore assez homogènes et les formats des données sont donc trop diversifiés. C’est la difficulté principale. Le rôle du processus ETL est donc absolument essentiel pour stocker et formater ces sources de données issues de diverses bases de production.

La phase 2 comprend la modélisation et le stockage des données dans un datawarehouse, un entrepôt qui conserve les données dans un format adapté. L’objectif est de constituer un système d’information décisionnel.

La phase 3 correspond à la restitution des données et à la distribution des informations. On voit l’apparition d’un portail web décisionnel qui permet de diffuser l’information auprès des décideurs de l’entreprise.

La phase 4 est celle où enfin les utilisateurs finaux peuvent exploiter les données. Ce travail est possible grâce à divers outils comme les cubes OLAP, les outils d’extraction de data mining, les tableaux de bord et les outils de reporting. Les outils de Dataviz interviennent ici pour modéliser et rendre accessibles toutes les données.

Les outils de Business Intelligence

Comme vous l’avez sûrement compris, la BI ne désigne pas un outil ou une méthode, mais un ensemble de solutions et d’infrastructures dont voici une présentation.

Les solutions ETL

Elles jouent un rôle crucial lors de la phase 1, celle de l’alimentation : de nos jours, les données sont massives et proviennent de sources très variées. L’ETL va standardiser toutes ces données afin de les rendre compatibles entre elles et au format visé évidemment. Le datawarehouse, entrepôt vers lequel elles se dirigent ensuite, nécessite un langage commun.

Dans ce domaine, ce sont les gros leaders du marché qu’on retrouve le plus : Oracle, SAP, Microsoft… Il existe aussi des outils open source qui représentent une vraie alternative face à ces géants. Citons Talend Open Studio, Apatar, Pentaho…

Les outils de stockage

Ce sont les outils qui interviennent en phase 2 : les solutions de datawarehouse. On le rappelle, dans un entrepôt des données, un seul format de données est généré pour pouvoir être accessible par un maximum d’utilisateurs.

Là encore, ce sont les poids lourds comme SAP, Oracle, IBM et Microsoft qui drainent les plus grosses parts du marché. Deux autres solutions, Snowflake et Teradata arrivent à se tailler une place non négligeable à leurs côtés. Enfin, des outils open source et gratuits existent si vous devez réduire les coûts : MySQL, MongoDB et PostGre SQL.

Les outils Dataviz

Dataviz est donc l’abréviation de data visualisation, autrement dit la technologie qui permet une représentation visuelle des données pour en simplifier la compréhension. La Dataviz vulgarise et démocratise en quelque sorte la data en la rendant beaucoup plus accessible. C’est un outil devenu indispensable au sein des entreprises dont le choix doit reposer sur une vraie stratégie data. Pour cela, plusieurs critères sont à prendre en compte :

  • l’identification des sources de données pour adapter les outils ;
  • l’analyse approfondie des données ;
  • la richesse fonctionnelle de l’outil ;
  • le confort d’utilisation ;
  • le coût de la solution ;
  • la communauté en place autour de la solution qui est un gage de valeur et de maintenance simplifiée.

3 solutions s’adressent aux grandes entreprises :

  • Qlik Sense de Qlik : souplesse de déploiement, évolutivité, interfaces multiples sont ses points forts.
  • Tableau de Salesforce : sa simplicité tant au niveau de l’exploration que de la manipulation en fait un des outils les plus courus.
  • Power BI de Microsoft : bon rapport qualité/prix, dynamisme et innovation le placent dans le trio de tête.

3 autres éditeurs ciblent les PME, TPE et start-up :

  • Dundas BI propose l’outil Dundas pour allier BI classique et BI moderne.
  • Infor a développé Domo, un outil intuitif et compatible avec de très nombreuses sources.
  • IBM présente Cognos qui trace le cycle de vie complet de la donnée.
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