Quels sont les objectifs de la Business Intelligence ?

Avant de parler des objectifs de la Business Intelligence, il est important de rappeler ce qu'elle est. Désignant les outils et les méthodes permettant de collecter, consolider, modéliser et restituer les données d'une entreprise afin d'offrir une aide à la décision, la Business Intelligence accompagne les décideurs dans leur prise de décision en se basant sur les données de leur entreprise. C'est une solution majeure pour piloter l'activité de votre entreprise.

Grâce à une solution et une infrastructure complète, elle permet notamment de suivre au plus près vos indicateurs clés (KPI) et de remettre au cœur de votre fonctionnement le suivi de la performance. Nous avons déjà abordé ces thèmes, dans les articles mettant en avant le fonctionnement d’un système de Business Intelligence, ainsi que celui sur Business Intelligence et du management de la performance.

L’objet de cet article est de discuter des objectifs de la Business Intelligence, et donc des potentiels bénéfices que votre entreprise peut en tirer. Dans les objectifs de la Business Intelligence, on retrouve des problématiques liées à l’accessibilité, l’historisation, la fiabilité et l’automatisation de l’information, mais aussi des problématiques liés à la prise de décision et donc à l’anticipation. 

Objectif n° 1 : rendre l'information plus accessible dans l'entreprise

L’information est partout autour de nous ! En fait, il y en a tellement, que la plupart des entreprises ne savent pas par où commencer pour l’exploiter et en tiré parti.

Une problématique des entreprises à l’heure du numérique est de centraliser toutes ces données réparties dans de nombreux outils, qu’ils soient internes ou externes à l’entreprise : les progiciels, avec les ERP et les CRM notamment, les fichiers Excel, les PDF, les sites internet, les réseaux sociaux, etc… D’autant plus que les données ne prennent vraiment de la valeur que lorsqu’elles sont croisée.

Il est donc primordial de centraliser toute l’information afin d’avoir une vue d’ensemble de l’entreprise. Mais l’idée derrière la centralisation des données est surtout de la rendre facilement accessible à tous les collaborateurs au sein de l’entreprise, au travers d’outils connus par les utilisateurs, comme un simple fichier Excel ou bien même un simple site web, un portail donnant accès à toutes les données permettant au collaborateur de réaliser ses tâches quotidiennes.

L’objectif ici n’est pas de rendre toutes les informations de l’entreprise accessible à tous ses collaborateurs, mais uniquement de rendre les informations nécessaires au travail d’un collaborateur accessible au travers d’une simple interface. Chaque collaborateur dans l’entreprise doit donc disposer d’une interface qui lui apporte simplement la bonne information au bon moment. Et uniquement celle-ci !

L’accessibilité de l’information correspond également au besoin d’historisation. L’utilisateur doit pouvoir accéder à la dernière information en date, mais également à tout l’historique liée à cette information. En effet, l’évolution ou la tendance d’un indicateur offre souvent une information cruciale pour prendre une décision. Or certains indicateurs, comme l’état du stock, le solde de trésorerie ou le montant des impayés par exemple, sont des informations fluctuantes dans les solutions de gestion que le système de décisionnel se doit d’historiser.

La centralisation des données est réalisée grâce à la mise en place :

  • D’un entrepôt de données dans laquelle toutes les informations de l’entreprises sont regroupées, classées et historisées
  • D’un Master Data pour réconcilier les données et les enrichir.
  • D’un modèle de données unique et simple d’accès accessible à des utilisateurs non informaticien.
  • D’un portail qui offre une interface simple d’accès et dont le contenu est adapté à l’activité de chaque collaborateur.
Voici l'exemple d'un portail de Business Intelligence, personnalisable selon la fonction, centralisant l'ensemble des informations nécessaires pour vos collaborateurs.

Objectif n°2 : fiabiliser la qualité de l'information

Pouvoir accéder facilement à l’information est important, mais encore faut-il que l’information soit pertinente. Or une information est jugée pertinente, si cette information est de qualité, à jour et complète. C’est donc aussi tout l’enjeu du système décisionnel !

Pour que les données soient de qualité, le système décisionnel doit cross-checker les données et faire des tests sur les données pour s’assurer de leur cohérence et de leur fiabilité. Et si une anomalie est détectée, celle-ci doit être remontée à un utilisateur à même de corriger le problème. Enfin, une fois l’anomalie corrigée, le système doit se reprendre automatiquement afin de republier une information correcte.

Or faire ce traitement manuellement est non seulement énergivore pour un humain, mais aussi très risqué. C’est ce qui fait que lors de la publication de rapports mensuels ou annuels, il y a un décalage parfois très important entre la période d’observation et la publication du rapport.

Pour fiabiliser ce processus, et garantir une information de qualité dans le temps et une fréquence de publication plus importante, le recours à l’automatisation est nécessaire.

Objectif n°3 : Automatiser le traitement de l'information

Les données récoltées dans un système nécessitent toujours un retraitement plus ou moins compliqué à faire. Et ce travail peut rapidement devenir énergivore pour des opérationnel dont ce n’est pas le travail premier.

Automatiser ces travaux est donc un moyen de leur libérer du temps pour qu’il puisse se concentrer sur ce qui donne du sens à leur travail.

L’automatisation permet aussi d’augmenter la fréquence du traitement des données afin d’augmenter la fréquence d’actualisation des données ou la fréquence d’envoi d’un rapport périodique. Avec un traitement manuel, les rapports sont réalisés et envoyés une fois par mois, voire une fois par semaine. Avec un traitement automatisé, des rapports quotidiens sont possibles ainsi que l’envoi d’alertes opérationnelles quasi-temps réel dès qu’un évènement survient.

Objectif n°4 : anticiper les futurs problèmes et les prises de décisions

L’automatisation du traitement offre un autre avantage essentiel : le fait d’augmenter la fréquence d’actualisation des données permet de pousser des informations très opérationnels aux collaborateurs qui sont sur le terrain. Or la performance mensuelle/annuelle de l’entreprise est la résultante de leurs actions quotidiennes !

La lecture d’un rapport mensuel avec de mauvais résultat est intéressant pour se questionner, mais arrive beaucoup trop tard pour réagir.

Contrairement aux idées parfois préconçues, le système décisionnel n’est pas dédié à une élite restreinte de l’entreprise !

De ce fait, un système décisionnel réussi est un système dont bénéficie vos opérationnels. Il permet de définir des alertes simples à lire, actualisées quotidiennement (voir plus) et aligner avec vos KPI et objectifs de performance. Ces alertes rendent ainsi vos collaborateurs beaucoup plus proactifs et leur permettent d’agir en toute autonomie avant qu’un problème ne se produise.

En définitive, l’objectif de la Business Intelligence est de passer d’une information de constat, dépassé, comme c’est le cas avec des rapports mensuels ou annuels, à une information permettant aux équipes d’être proactifs, en remontant les dérives opérationnelles et en les corrigeant le plus rapidement possible. Mais pour devenir proactif, la donnée doit être automatisée, afin d’obtenir des indicateurs opérationnels et d’avoir une gestion proactive. Le système de Business Intelligence a donc pour objectif de transformer les données en actions : « rendre l’information actionnable ».

Les utilisateurs d’un système décisionnel, quant à eux, souhaitent avoir un accès facile à l’information, avec une information pertinente, c’est-à-dire de qualité, à jour et complète, en étant alerté sur une situation avec qu’elle se détériore. Ces informations pertinentes doivent également être en accord avec la stratégie de l’entreprise, ce qu’on appelle également l’alignement stratégique, dont nous abordons le sujet dans l’article sur le management de la performance.

Vous noterez que pour obtenir un résultat de simplicité apparente pour vos collaborateurs, les outils à mettre en place sont nombreux et parfois complexe à intégrer.

Les projets décisionnels et de data en général ne sont pas très facile à mener, et les cas d’échec sont nombreux. Pour réduire cette incertitude, il est possible toutefois de recourir à la BI managée. La BI managé en générale et celle de Bineo en particulier est un excellent moyen de sécuriser son projet décisionnel, tout en garantissant que celui-ci dispose de tous les outils nécessaires à l’accomplissement des objectifs énoncés dans cet article.

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