Thursday, January 16, 2020

Prêt à Gérer | 2020 est arrivé:Qu'est-ce que la Business Intelligence? Transformer les données en informations commerciales

Qu'est-ce que la Business Intelligence (BI)? Transformer les données en informations commerciales

Qu'est-ce que l'Informatique Décisionnelle ? Transformer les données en informations commerciales

L'Informatique Décisionnelle -Business Intelligence (BI) utilise des logiciels et des services pour transformer les données en informations exploitables qui éclairent les décisions commerciales d'une organisation.

Par Mary K. Pratt et Josh Fruhlinger

Définition de l'Informatique Décisionnelle

L'Informatique Décisionnelle - Business Intelligence (BI) utilise des logiciels et des services pour transformer les données en informations exploitables qui informent les décisions commerciales stratégiques et tactiques d'une organisation. Les outils de BI accèdent et analysent les ensembles de données et présentent les résultats analytiques dans des rapports, des résumés, des tableaux de bord, des graphiques, des graphiques et des cartes pour fournir aux utilisateurs des informations détaillées sur l'état de l'entreprise.

Le terme Informatique Décisionnelle - Business Intelligence (BI) fait également souvent référence à une gamme d'outils qui fournissent un accès rapide et facile à digérer aux informations sur l'état actuel d'une organisation, en fonction des données disponibles.

Exemples d'Informatique Décisionnelle - Business Intelligence BI

Le reporting est un aspect central de la Business Intelligence et le tableau de bord est peut-être l'outil de BI archétypique. Les tableaux de bord sont des applications logicielles hébergées qui rassemblent automatiquement les données disponibles dans des tableaux et des graphiques qui donnent une idée de l'état immédiat de l'entreprise.

Bien que la veille stratégique ne dise pas aux utilisateurs métier quoi faire ou ce qui se passera s'ils suivent un certain cours, la BI ne concerne pas uniquement la génération de rapports. Au contraire, la BI offre aux utilisateurs un moyen d'examiner les données pour comprendre les tendances et obtenir des informations en rationalisant les efforts nécessaires pour rechercher, fusionner et interroger les données nécessaires pour prendre de bonnes décisions commerciales.

Par exemple, une entreprise qui souhaite mieux gérer sa chaîne d'approvisionnement a besoin de capacités BI pour déterminer où se produisent les retards et où existent des variabilités dans le processus d'expédition, explique Chris Hagans, vice-président des opérations de WCI Consulting, un cabinet de conseil axé sur la BI. Cette entreprise pourrait également utiliser ses capacités de BI pour découvrir quels produits sont le plus souvent retardés ou quels modes de transport sont le plus souvent impliqués dans les retards.

Selon Cindi Howson, vice-présidente de la recherche chez Gartner, une société de recherche et de conseil en informatique, les cas d'utilisation potentiels de la BI vont au-delà des mesures de performance commerciale typiques, à savoir une amélioration des ventes et des coûts réduits. Elle souligne le système scolaire de Columbus, Ohio et son succès en utilisant des outils de BI pour examiner de nombreux points de données - des taux de fréquentation aux performances des élèves - pour améliorer l'apprentissage des élèves et les taux de diplômés du secondaire.

Les fournisseurs de BI Tableau et G2 offrent également des exemples concrets de la façon dont les organisations peuvent utiliser les outils de Business Intelligence:

Une organisation coopérative pourrait utiliser la BI pour garder une trace de l'acquisition et de la rétention des membres.
Les outils de BI peuvent générer automatiquement des rapports de vente et de livraison à partir des données CRM.
Une équipe commerciale pourrait utiliser la BI pour créer un tableau de bord indiquant où se trouvent les prospects de chaque représentant dans le pipeline des ventes.

Informatique Décisionnelle-Business Intelligence BI vs Business Analytics BA

Une chose que vous aurez remarquée à partir de ces exemples est qu'ils fournissent un aperçu de l' état actuel de l'entreprise ou de l'organisation: où sont les perspectives de vente dans le pipeline aujourd'hui? Combien de membres avons-nous perdu ou gagné ce mois-ci? Cela permet de faire la distinction clé entre la Business Intelligence et un autre terme connexe, l' analyse commerciale .

L'Informatique Décisionnelle est descriptive, vous indiquant ce qui se passe maintenant et ce qui s'est passé dans le passé pour nous amener à cet état. La Business Analytics, d'autre part, est un terme générique pour les techniques d'analyse de données qui sont prédictives - c'est-à-dire qu'elles peuvent vous dire ce qui va se passer à l'avenir - et normatives - c'est-à-dire qu'elles peuvent vous dire ce que vous devriez faire pour créer de meilleurs résultats. (Les Business Analytics sont généralement considérées comme ce sous-ensemble de la plus grande catégorie d' analyses de données spécifiquement axée sur les entreprises.)

La distinction entre les pouvoirs descriptifs de la BI et les pouvoirs prédictifs ou descriptifs de la Business Analytics BA dépasse un peu le délai dont nous parlons. Cela va également au cœur de la question de savoir à qui s'adresse l' Informatique Décisionnelle . Comme l' explique le blog Stitchdata , la BI vise à fournir aux chefs d'entreprise des instantanés simples de la situation actuelle. Bien que les prédictions et les conseils dérivés de l'analyse commerciale nécessitent l' analyse et l'interprétation des professionnels de la science des données , l'un des objectifs de la BI est qu'il devrait être facile pour les utilisateurs finaux relativement non techniques de comprendre, et même de plonger dans les données et de créer de nouveaux rapports.

Pour en savoir plus, voir « Business intelligence vs business analytics: où la BI s'intègre dans votre stratégie de données ».

Stratégie d'Informatique Décisionnelle-Business Intelligence BI

Dans le passé, les professionnels de l'informatique étaient les principaux utilisateurs des applications BI. Cependant, les outils de BI ont évolué pour devenir plus intuitifs et conviviaux, permettant à un grand nombre d'utilisateurs dans une variété de domaines organisationnels de puiser dans les outils.

Howson de Gartner différencie deux types de BI. La première est la BI traditionnelle ou classique, où les professionnels de l'informatique utilisent des données transactionnelles internes pour générer des rapports. La seconde est la BI moderne, où les utilisateurs professionnels interagissent avec des systèmes intuitifs et agiles pour analyser les données plus rapidement.

Howson explique que les organisations optent généralement pour la BI classique pour certains types de rapports, tels que les rapports réglementaires ou financiers, où la précision est primordiale et les questions et ensembles de données utilisés sont standard et prévisibles. Les organisations utilisent généralement des outils de BI modernes lorsque les utilisateurs métier ont besoin de comprendre des dynamiques en évolution rapide, telles que les événements marketing, dans lesquels la rapidité est plus importante que l'obtention de données à 100%.

Mais alors qu'une Informatique Décisionnelle solide est essentielle pour prendre des décisions commerciales stratégiques, de nombreuses organisations peinent à mettre en œuvre des stratégies de BI efficaces, en raison de mauvaises pratiques en matière de données, d'erreurs tactiques et plus encore.

Pour en savoir plus, voir « 7 clés pour une stratégie de business intelligence réussie » et « 9 façons d'échouer en business intelligence ».

Informatique Décisionnelle-Business Intelligence BI en self-service

La volonté de permettre à presque tout le monde d'obtenir des informations utiles à partir des outils de Business Intelligence a donné naissance à la Business Intelligence en self-service, une catégorie d'outils de BI visant à éliminer le besoin d'intervention informatique dans la génération de rapports. Les outils de BI en self-service permettent aux organisations de rendre les rapports de données internes de l'entreprise plus facilement accessibles aux managers et autres personnels non techniques.

Parmi les clés du succès de la BI en self-service, il y a les tableaux de bord et les interfaces utilisateur de la Business Intelligence qui incluent des menus déroulants et des points d'exploration intuitifs qui permettent aux utilisateurs de trouver et de transformer des données de manière simple à comprendre. Un certain nombre de formations seront sans doute nécessaires, mais si les avantages des outils sont assez évidents, les employés auront hâte de s'engager. (Si vous recherchez une solution de BI en self-service, Martin Heller de CIO.com vous guide à travers le processus de prise de décision et compare ses cinq meilleurs choix .)

Gardez à l'esprit, cependant, qu'il existe également des pièges à la BI en self-service . En guidant vos utilisateurs professionnels pour devenir des ingénieurs de données ad hoc , vous pouvez vous retrouver avec un mélange chaotique de mesures qui varient selon les départements, rencontrer des problèmes de sécurité des données et même exécuter de grosses licences ou des factures SaaS s'il n'y a pas de contrôle centralisé sur le déploiement des outils . Ainsi, même si vous vous engagez à utiliser l'Informatique Décisionnelle en self-service au sein de votre organisation, vous ne pouvez pas simplement acheter un produit standard, orienter votre personnel vers l'interface utilisateur et espérer le meilleur.

Logiciels et systèmes de Business Intelligence

Une variété de différents types d'outils relèvent de la Business Intelligence. Le service de sélection de logiciels SelectHub décompose certaines des catégories et fonctionnalités les plus importantes :

Tableaux de bord
Visualisations
Rapports
Exploration de données
ETL (extraction-transfert-chargement - outils qui importent des données d'un magasin de données dans un autre)
OLAP (traitement analytique en ligne)

Parmi ces outils, SelectHub indique que les tableaux de bord et la visualisation sont de loin les plus populaires; ils offrent des résumés de données rapides et faciles à digérer qui sont au cœur de la proposition de valeur de BI.

Il y a des tonnes de fournisseurs et d'offres dans l'espace BI, et les parcourir peut devenir écrasant. Certains des principaux acteurs comprennent:

Tableau , une plateforme d'analyse en libre-service fournit une visualisation des données et peut s'intégrer à une gamme de sources de données, y compris Microsoft Azure SQL Data Warehouse et Excel
Splunk , une «plate-forme d'analyse guidée» capable de fournir une Business Intelligence et une analyse de données de niveau entreprise
Alteryx , qui mélange des analyses à partir d'une gamme de sources pour simplifier les flux de travail et fournir une multitude de connaissances BI
Qlik , qui est basé sur la visualisation de données, la BI et l'analyse, fournissant une plateforme de BI étendue et évolutive
Domo , une plateforme basée sur le cloud qui propose des outils de business intelligence adaptés à diverses industries (telles que les services financiers, les soins de santé, la fabrication et l'éducation) et à des rôles (y compris les PDG, les ventes, les professionnels de la BI et les informaticiens)
Dundas BI , qui est principalement utilisé pour créer des tableaux de bord et des tableaux de bord, mais peut également effectuer des rapports standard et ad hoc
Google Data Studio , une version suralimentée de l'offre familière de Google Analytics
Einstein Analytics , la tentative de Salesforce.com d'améliorer la BI avec l'IA
Birst , un service cloud dans lequel plusieurs instances du logiciel BI partagent un backend de données commun.

Pour un examen plus approfondi des systèmes de Business Intelligence les plus populaires d'aujourd'hui, consultez les " 12 meilleurs outils BI de 2019 " et " Les 10 meilleurs outils de visualisation de données BI ".

Analyste en Informatique Décisionnelle-Business Intelligence BI

Toute entreprise sérieuse en BI devra disposer d'analystes en Business Intelligence. CIO.com a un article détaillé sur ce que ce travail implique; en général, ils visent à utiliser toutes les fonctionnalités des outils de BI pour obtenir les données dont les entreprises ont besoin, le plus important étant de découvrir les domaines de perte de revenus et d'identifier où des améliorations peuvent être apportées pour économiser de l'argent ou augmenter les bénéfices.

Même si votre entreprise s'appuie sur des outils de BI en self-service au quotidien, les analystes de Business Intelligence ont un rôle important à jouer, car ils sont nécessaires pour gérer et maintenir ces outils et leurs fournisseurs. Ils ont également mis en place et standardisé les rapports que les managers vont générer pour s'assurer que les résultats sont cohérents et significatifs dans toute votre organisation. Et pour éviter les problèmes de vidage / vidage, les analystes de Business Intelligence doivent s'assurer que les données entrant dans le système sont correctes et cohérentes, ce qui implique souvent de les retirer des autres magasins de données et de les nettoyer.

Les emplois d'analyste en Business Intelligence ne nécessitent souvent qu'un baccalauréat, au moins au niveau d'entrée, bien que pour gravir les échelons, un MBA peut être utile ou même nécessaire. En octobre 2019, le salaire médian de Business Intelligence était d'environ 67500 $, mais selon votre employeur, il pouvait varier de 49000 $ à 94000 $.

L'avenir de la Business Intelligence

Pour aller de l'avant, Howson dit que Gartner voit une troisième vague de perturbations à l'horizon, quelque chose que le cabinet de recherche appelle «analytique augmentée», où l'apprentissage automatique est intégré dans le logiciel et guidera les utilisateurs dans leurs requêtes sur les données.

«Ce sera la BI et l'analytique, et ce sera intelligent», dit-elle.

Les combinaisons incluses dans ces plates-formes logicielles rendront chaque fonction plus puissante individuellement et plus précieuse pour les hommes d'affaires qui les utilisent, explique Gorman.

«Quelqu'un examinera les rapports, par exemple, des ventes de l'année dernière - c'est la BI - mais il obtiendra également des prédictions sur les ventes de l'année prochaine - c'est de la Business Analytics BA - et ajoutera à cela une capacité de simulation: que se passerait-il si nous a fait X au lieu de Y », explique Gorman, expliquant que les fabricants de logiciels s'orientent vers le développement d'applications qui fourniront ces fonctions au sein d'une seule application plutôt que de les fournir via plusieurs plates-formes comme c'est le cas actuellement.

«Le système propose désormais des recommandations de plus grande valeur. Cela rend le décideur plus efficace, plus puissant et plus précis », ajoute-t-il.

Et bien que la BI restera précieuse en soi, Howson dit que les entreprises ne peuvent pas rivaliser si elles ne vont pas au-delà de la seule BI et n'adoptent pas également des analyses avancées.

En fait, le rapport Magic Quadrant de Gartner prédit que d'ici 2020, les organisations offrant «aux utilisateurs un accès à un catalogue organisé de données internes et externes réaliseront deux fois la valeur commerciale des investissements analytiques que celles qui ne le font pas».

Howson ajoute: «Il faut des rapports, mais les rapports seuls ne suffisent pas. Si vous ne faites que des reportages, vous êtes déjà en retard. À moins que vos rapports ne soient intelligents et agiles, vous êtes en retard. Tu es un retardataire. "

A propos des auteurs

Mary K. Pratt est une écrivaine indépendante basée à Massachusetts.

Josh Fruhlinger est un écrivain et éditeur qui vit à Los Angeles.

Lisez ensuite ceci:

Ready to Manage | 2020 is here: What is business intelligence? Transforming data into business insights

What is business intelligence (BI)? Transforming data into business insights

What is business intelligence? Transforming data into business insights

Business intelligence (BI) leverages software and services to transform data into actionable insights that inform an organization’s business decisions.

By Mary K. Pratt and Josh Fruhlinger

Business intelligence definition

Business intelligence (BI) leverages software and services to transform data into actionable insights that inform an organization’s strategic and tactical business decisions. BI tools access and analyze data sets and present analytical findings in reports, summaries, dashboards, graphs, charts and maps to provide users with detailed intelligence about the state of the business.

The term business intelligence often also refers to a range of tools that provide quick, easy-to-digest access to insights about an organization's current state, based on available data.

Business intelligence examples

Reporting is a central facet of business intelligence and the dashboard is perhaps the archetypical BI tool. Dashboards are hosted software applications that automatically pull together available data into charts and graphs that give a sense of the immediate state of the company.

Although business intelligence does not tell business users what to do or what will happen if they take a certain course, neither is BI solely about generating reports. Rather, BI offers a way for people to examine data to understand trends and derive insights by streamlining the effort needed to search for, merge and query the data necessary to make sound business decisions.

For example, a company that wants to better manage its supply chain needs BI capabilities to determine where delays are happening and where variabilities exist within the shipping process, says Chris Hagans, vice president of operations for WCI Consulting, a consultancy focused on BI. That company could also use its BI capabilities to discover which products are most commonly delayed or which modes of transportation are most often involved in delays.

The potential use cases for BI extend beyond the typical business performance metrics of improved sales and reduced costs, says Cindi Howson, research vice president at Gartner, an IT research and advisory firm. She points to the Columbus, Ohio, school system and its success using BI tools to examine numerous data points — from attendance rates to student performance — to improve student learning and high school graduate rates.

BI vendors Tableau and G2 also offer concrete examples of how organizations might put business intelligence tools to use:

A co-op organization could use BI to keep track of member acquisition and retention.
BI tools could automatically generate sales and delivery reports from CRM data.
A sales team could use BI to create a dashboard showing where each rep's prospects are on the sales pipeline.

Business intelligence vs. business analytics

One thing you will have noticed from those examples is that they provide insights into the current state of the business or organization: where are sales prospects in the pipeline today? How many members have we lost or gained this month? This gets to the key distinction between business intelligence and another, related term, business analytics.

Business intelligence is descriptive, telling you what's happening now and what happened in the past to get us to that state. Business analytics, on the other hand, is an umbrella term for data analysis techniques that are predictive — that is, they can tell you what's going to happen in the future — and prescriptive — that is, they can tell you what you should be doing to create better outcomes. (Business analytics are usually thought of as that subset of the larger category of data analytics that's specifically focused on business.)

The distinction between the descriptive powers of BI and the predictive or descriptive powers of business analytics goes a bit beyond just the timeframe we're talking about. It also gets to the heart of the question of who business intelligence is for. As the Stitchdata blog explains, BI aims to deliver straightforward snapshots of the current state of affairs to business managers. While the predictions and advice derived from business analytics requires data science professionals to analyze and interpret, one of the goals of BI is that it should be easy for relatively non-technical end users to understand, and even to dive into the data and create new reports.

For more, see “Business intelligence vs. business analytics: Where BI fits in your data strategy.”

Business intelligence strategy

In the past, IT professionals had been the primary users of BI applications. However, BI tools have evolved to be more intuitive and user-friendly, enabling a large number of users across a variety of organizational domains to tap the tools.

Gartner’s Howson differentiates two types of BI. The first is traditional or classic BI, where IT professionals use in-house transactional data to generate reports. The second is modern BI, where business users interact with agile, intuitive systems to analyze data more quickly.

Howson explains that organizations generally opt for classic BI for certain types of reporting, such as regulatory or financial reports, where accuracy is paramount and the questions and data sets used are standard and predicable. Organizations typically use modern BI tools when business users need insight into quickly changing dynamics, such as marketing events, in which being fast is valued over getting the data 100 percent right.

But while solid business intelligence is essential to making strategic business decisions, many organizations struggle to implement effective BI strategies, thanks to poor data practices, tactical mistakes and more.

For more, see “7 keys to a successful business intelligence strategy” and “9 ways you’re failing at business intelligence.”

Self-service business intelligence

The drive to make it possible for just about anyone to get useful information out of business intelligence tools has given rise to self-service business intelligence, a category of BI tools aimed at abstracting away the need for IT intervention in generating reports. Self-service BI tools enable organizations to make the company's internal data reports more readily available to managers and other nontechnical staff.

Among the keys to self-service BI success are business intelligence dashboards and UIs that include pull-down menus and intuitive drill-down points that allow users to find and transform data in easy-to-understand ways. A certain amount of training will no doubt be required, but if the advantages of the tools are obvious enough, employees will be eager to get on board. (If you're shopping for a self-service BI solution, CIO.com’s Martin Heller walks you through the decision making process and compares his top five choices.)

Keep in mind, though, that there are pitfalls to self-service BI as well. By steering your business users into becoming ad hoc data engineers, you can end up with a chaotic mix of metrics that vary across departments, run into data security problems, and even run up big licensing or SaaS bills if there's no centralized control over tool rollout. So even if you are committing to self-service business intelligence within your organization, you can't just buy an off-the-shelf product, point your staff to the UI, and hope for the best.

Business intelligence software and systems

A variety of different types of tools fall under the business intelligence umbrella. The software selection service SelectHub breaks down some of the most important categories and features:

Dashboards
Visualizations
Reporting
Data mining
ETL (extract-transfer-load —tools that import data from one data store into another)
OLAP (online analytical processing)

Of these tools, SelectHub says the dashboards and visualization are by far the most popular; they offer the quick and easy-to-digest data summaries that are at the heart of BI's value proposition.

There are tons of vendors and offerings in the BI space, and wading through them can get overwhelming. Some of the major players include:

Tableau, a self-service analytics platform provides data visualization and can integrate with a range of data sources, including Microsoft Azure SQL Data Warehouse and Excel
Splunk, a “guided analytics platform” capable of providing enterprise-grade business intelligence and data analytics
Alteryx, which blends analytics from a range of sources to simplify workflows as well as provide a wealth of BI insights
Qlik, which is grounded in data visualization, BI and analytics, providing an extensive, scalable BI platform
Domo, a cloud-based platform that offers business intelligence tools tailored to various industries (such as financial services, health care, manufacturing and education) and roles (including CEOs, sales, BI professionals and IT workers)
Dundas BI, which is mostly used for creating dashboards and scorecards, but can also do standard and ad-hoc reporting
Google Data Studio, a supercharged version of the familiar Google Analytics offering
Einstein Analytics, Salesforce.com’s attempt to improve BI with AI
Birst, a cloud-based service in which multilple instances of the BI software share a common data backend.

For a deeper look at today’s most popular business intelligence systems, see "Top 12 BI tools of 2019" and "Top 10 BI data visualization tools."

Business intelligence analyst

Any company that's serious about BI will need to have business intelligence analysts on staff. CIO.com has an in-depth article on what that job entails; in general, they aim to use all the features of BI tools to get the data that companies need, the most important being discovering areas of revenue loss and identifying where improvements can be made to save the company money or increase profits.

Even if your company relies on self-service BI tools on a day-to-day basis, business intelligence analysts have an important role to play, as they are necessary for managing and maintaining those tools and their vendors. They also set up and standardize the reports that managers are going to be generating to make sure that results are consistent and meaningful across your organization. And to avoid garbage in/garbage out problems, business intelligence analysts need to make sure the data going into the system is correct and consistent, which often involves getting it out of other data stores and cleaning it up.

Business intelligence analyst jobs often require only a bachelor's degree, at least at the entry level, though to advance up the ranks an MBA may be helpful or even required. As of October 2019, the median business intelligence salary is around $67,500, though depending on your employer that could range from $49,000 to $94,000.

The future of business intelligence

Moving ahead, Howson says Gartner sees a third wave of disruption on the horizon, something the research firm calls “augmented analytics,” where machine learning is baked into the software and will guide users on their queries into the data.

“It will be BI and analytics, and it will be smart,” she says.

The combinations included in these software platforms will make each function more powerful individually and more valuable to the businesspeople using them, Gorman says.

“Someone will look at reports from, for example, last year’s sales — that’s BI — but they’ll also get predictions about next year’s sales — that’s business analytics — and then add to that a what-if capability: What would happen if we did X instead of Y,” Gorman says, explaining that software makers are moving to develop applications that will provide those functions within a single application rather than delivering them via multiple platforms as is now the case.

“Now the system delivers higher-value recommendations. It makes the decision-maker more efficient, more powerful and more accurate,” he adds.

And although BI will remain valuable in and of itself, Howson says organizations can’t compete if they’re not moving beyond only BI and adopting advanced analytics as well.

In fact, Gartner’s Magic Quadrant report predicts that by 2020 organizations offering “users access to a curated catalog of internal and external data will realize twice the business value from analytics investments than those that do not.”

Howson adds: “There is a need for reporting, but reporting alone is not enough. If you’re only doing reporting you’re behind already. Unless your reporting is smart and agile, you’re behind. You’re a laggard.”

About the Authors

Mary K. Pratt is a contributing writer and freelance writer based in Massachusetts.

Josh Fruhlinger is a writer and editor who lives in Los Angeles.