Le système décisionnel est une véritable usine de traitement automatisé de l'information. Sa finalité est qu'un analyste puisse accéder librement en toute autonomie à l'information, et que le décideur puisse accéder à des tableaux de bords riches et interactifs (Dashboards).
La Business Intelligence est devenue indispensable dans les entreprises pour accompagner leur prise de décision afin d'accroître la performance de l'entreprise avec l'utilisation d'informations fiables et de qualité. Mais comment son système fonctionne-t-il ?
Si la Business Intelligence est une partie importante du système d’information d’une entreprise, son fonctionnement reste pourtant assez peu connu. En effet, c’est un mélange d’outils et de méthodes qui permettent de collecter, contrôler, stocker et restituer des data dans l’objectif de communiquer des informations à ses utilisateurs.
L’enjeu du système décisionnel est de faire un système automatisé, qui permet d’obtenir une base de données centralisée et facilement accessible, avec des données de qualités, à jour, et complètes.
L’ensemble des informations recueillies va dicter les décisions des dirigeants de la société. Le principe est simple : récupérer des données brutes et les raffiner pour permettre d’effectuer des analyses beaucoup plus précises et performantes.
Malgré cette simplicité apparente, un système BI se décompose en de nombreux composants, qui sont autant d’étapes distinctes dans le processus de raffinage de l’information. Un système BI n’est pas une application, mais bien un écosystème applicatif. Et ce sont les interactions entre tous ces composants qui font toute la complexité d’un système complet et performant.
D'où proviennent les données d'un système de Business Intelligence ?
Pour que la magie du système de Business Intelligence puisse opérer, il faut que celui-ci puisse accéder aux données générées par l’entreprise, ses partenaires ou son environnement.
Les données générées par l’entreprise se retrouvent dans toutes les solutions de gestion utilisées par l’entreprise : CRM, ERP, SIRH, GPAO, GMAO et tout autre logiciel de gestion, utilisés au quotidien dans une entreprise. Dans un système de BI moderne, ces applications peuvent être locales et installées dans le SI de l’entreprise, ou bien être disponible dans un cloud. Il s’agit aussi de tous les capteurs installés dans une usine (IIoT) ou des données des objets connectés déployés par l’entreprise (IoT).
Les données générées par ses partenaires (fournisseur ou client) sont mises à disposition de manière sécurisée par un moyen d’échange tel qu’un serveur FTP, une WepAPI ou Web Service. Il s’agit pour l’entreprise de récupérer des données d’un service confié à un tiers. Par exemple, une entreprise de distribution peut récupérer les informations de livraison auprès de son partenaire logistique. Un propriétaire bailleur peut récupérer le suivi de la commercialisation de ses biens confié à une agence. L’entreprise doit donc veiller à faire apparaître une clause d’accès à ses données dans ses contrats d’achat ou lors de leur renouvellement.
Les données générées par l’environnement sont souvent récupérables, parfois gratuites et sont pertinentes pour enrichir vos données et leur donner du sens. Une entreprise internationale voudra par exemple récupérer le décalage horaire afin de recalculer les dates en heure locale ou UTC. Cette même entreprise internationale voudra récupérer les derniers taux de changes afin de convertir les montants facturés en devise du groupe. On peut aussi penser à un service de météo ou de positionnement pour localiser une voiture, un camion, un navire ou un conteneur de fret.
Toutes ces données fournissent au système de Business Intelligence la matière première sur laquelle travailler. La première étape d’un système décisionnel moderne consiste donc à collecter toutes ces données.
Lors de l’étape de collecte des données, le système décisionnel va se connecter à ces différentes sources pour faire une copie des données utiles. Les données récoltées sont déposées sous forme de petits fichiers dans un dossier appelé Landing. Une sorte de quai de stockage avant le traitement. Ce processus de collecte peut être réalisé suivant les sources une fois par jour, une fois par mois ou bien très régulièrement toutes les minutes, voire toutes les secondes.
Les données ainsi rapatriées et disponible en un seul et même endroit, vont ensuite être traitées et redistribué aux différents organes du système décisionnel : une partie de ces données vont alimenter les données de référence, l’autre les données de processus :
- Les données de référence issues du Master Data deviendront les axes d’analyse : le temps, les produits, les clients, les fournisseurs, les collaborateurs…
- Les données de processus seront réconciliées et stockées dans le Data Hub : liste des factures, des commandes, des livraisons, etc…
Comment le système de Business Intelligence donne de la valeur à vos données ?
Précédemment, nous avons vu que la donnée a été rapatriée, réconciliée et distillées dans des bases de données spécialisées. Il reste alors à rendre cette information riche et facilement accessible.
Le stockage et la structuration des données sont une autre étape importante sur le processus de raffinage de la donnée. Les données issues du Data Hub vont être confrontées au Master data, puis vont alimenter au fil de l’eau une base de données structurée qui va centraliser l’information et se souvenir de leur historisation. Il s’agit alors du Data Warehouse ou Entrepôt de données.
Ce processus récupère les dernières données à jour ainsi que les précédentes données historisées pour les fusionner. C’est au cours de ces opérations que la qualité de la donnée est vérifiée : le système de Business Intelligence vérifie par exemple que le client associé à une facture existe bien, ou encore que cette même facture soit cohérente (taux de change appliqué en accord avec le taux de change en vigueur par exemple).
Globalement, cette étape sert à faire des vérifications techniques, fonctionnelles et de cohérence. Si une des données ne passe pas les différentes étapes de la vérification, le système BI va noter l’erreur sur la donnée, pour que la donnée puisse être corrigée et reprise ultérieurement et automatiquement une fois corrigée. Par exemple, si la facture concerne un produit et que ce produit n’est pas référencé, le système de Business Intelligence va automatiquement faire remonter la donnée en expliquant que le produit est inconnu. L’objectif est donc de remonter toutes les anomalies des données à l’utilisateur. Le système ne va pas corriger automatiquement le problème, mais il va remonter les anomalies aux utilisateurs pour leur permettre de corriger eux-mêmes les données et entretenir ainsi au fil de l’eau un système de qualité.
Une fois les données stockées, Il est nécessaire pour que les utilisateurs d’accéder librement à l’information. Et pour cela, les données sont organisées dans un modèle de donnée (aussi appelé cube). Cela permet aux utilisateurs de contrôler la donnée. Par ailleurs, plus il y a d’utilisateurs, plus la donnée à de chance d’être corrigée. La transparence est donc importante, puisqu’elle permet à l’ensemble des utilisateurs, aussi bien les analystes que les décideurs, de contrôler la qualité de l’information qui est dans le système de Business Intelligence.
Comment les données sont sécurisées dans un système de Business Intelligence ?
Cependant, il est également nécessaire d’assurer la sécurité des données. Le but n’est donc pas que toutes les données soient accessibles à tous les utilisateurs, mais bien que les décideurs et analystes aient accès à l’information dont ils ont besoin. Ouvrir trop largement l’information aux utilisateurs, indépendamment de leur besoin ou de la logique (l’agence de Paris n’a pas besoin d’avoir les droits pour les informations concernant l’agence de Marseille, par exemple), créé donc un problème de sécurité, avec le risque d’une fuite de données.
Mais plus largement, cette logique rentre également dans l’utilisation de la Business Intelligence : si l’information est trop ouverte et trop accessible à tous les utilisateurs, ces derniers vont perdre du temps à chercher la bonne information, celle dont ils ont besoin. Le but est donc de bien cibler les besoins de l’ensemble des utilisateurs pour qu’ils puissent avoir accès à l’information nécessaire pour la conduite de leur activité.
Comment accéder aux informations du système de Business Intelligence ?
L’étape suivante est la visualisation et l’analyse des données, on y trouve les acteurs de Dataviz et de Data storytelling, mais également les outils d’IA et de machine learning. Une fois les données transformées, stockées et organisés, il ne reste plus qu’à les analyser et les restituer aux utilisateurs métiers. Cette étape est au bout de la chaîne d’un système de Business Intelligence. Grâce à des outils de Dataviz (ou Data visualisation) les données sont restituées selon les attentes des décideurs. Les Dataviz sont des outils de visualisation de données qui permettent de présenter de manière simple les données. Les Dataviz peuvent être des tableaux de bord (dashboards) ou des rapports comportant les données souhaitées par le décideur, dont les KPI (indicateur clé de performance). L’intelligence artificielle, le machine learning, le Datamining ou des outils d’analyses comme le tableau croisé dynamique (TCD) d’Excel ajoutent de la valeur à l’exploitation de ces données, en poussant plus loin la recherche afin de mieux comprendre les chiffres. C’est grâce à la restitution que les décideurs pourront s’appuyer sur les données produites par leur entreprise pour prendre des décisions.
Pour finir, le partage est l’étape finale. Souvent, cette étape est représentée par un portail BI, une plateforme qui permet d’accéder à l’ensemble de vos données rapidement et intuitivement.
Pour conclure, un système décisionnel est un système automatisé, qui doit assurer la collecte, le traitement, le stockage de l’information. Mais la Business Intelligence assure également la remontée et le contrôle de l’information, et donc sa fiabilité ainsi que sa qualité. Un système de Business Intelligence doit permettre d’accéder facilement à de l’information de qualité, structuré et sécurisée. Une fois que la donnée est transformée en information, il est nécessaire de penser aux outils pour la visualisation : du tableau croisé dynamique d’Excel (TCD), en passant par les outils de Data Viz comme les tableaux de bords interactifs, ou encore des rapports, des KPI, et d’autres moyens permettant d’accéder facilement à l’information pour l’analyser.
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