Qu'est-ce que le concept de Business Intelligence (BI) ?

La définition de la Business Intelligence 

Parfois confondu avec la Business Analytics, le concept deBusiness Intelligence (aussi appelé «informatique décisionnelle») recouvre les processus, les méthodes et les logicielspermettant de collecter des données internes et externes, structurées ou non, et de les traiter à des fins analytiques. Les utilisateurs peuvent tirer de cette datadiverses vues à travers des rapports, des tableaux de bord ou encore de la visualisation de données.  

Auparavant exclusivement réservés aux data analysts, les logiciels de Business Intelligence (BI) se généralisent. Leur utilisation s’ouvre à un plus large public. L’entreprise devient véritablement «datadriven». Une telle démocratisation de l’accès aux données permet d’ailleurs de maximiser les bénéfices opérationnels tirés de la transformation digitale. 

En plus d’optimiser les processus et d’augmenter la productivité au sein de l’entreprise, la Business Intelligence et les concepts adjacentsaident les décideurs à aiguiller, à accélérer et à améliorer leurs prises de décision à partir d’informations fondées sur desfaits en temps réel.  

Aujourd’hui, ces applications sont devenues incontournables au sein des organisationspour obtenir une vue d’ensemble de l’activité, identifier les tendances du marché, mettre en place un suivi des indicateurs clés de performance, optimiser ses performances… En d’autres termes, la juste exploitation de ces données représente un atout clé pour gagner en compétitivité. 

Comment fonctionne le concept deBusiness Intelligence? 

Le concept de Business Intelligence fonctionne en quatre temps : la collecte, le stockage, la distribution et l’exploitation des données. 

La collecte 

Dans un premier temps, les outils d’ETL (ExtractTransform and Load) permettent de récupérer, de formater, de nettoyer et de consolider toutes les données, quel que soit leur format. Ces données proviennent desources multiples : système d’information de l’entreprise (ERP), outil de gestion de la relation clients (CRM), analyses marketing, données des centres d’appels, etc. 

Le stockage 

Une fois structurées, ces données sont ensuite stockées et centralisées dans une basede données qui peut être hébergée sur un serveur ou sur le cloud. On appelle cela un Data Warehouseou unData Mart. 

La distribution 

Le portail décisionnelpermet de distribuer les informations auprès de l’ensemble des partenaires internes de l’entreprise. La BI de seconde génération, qui exploite le web 2.0, démocratise encore davantage l’accès à l’information décisionnelle. 

L’exploitation 

Plusieurs types d’outilssont utilisés en fonction des besoins. Par exemple, les outils de type OLAP (On Line AnalyticalProcessing) se concentrent sur les analyses multidimensionnelles, le data miningsur la recherche de corrélation, le reportingsur la communication de la performance, les tableaux de bord sur le pilotage de la performance, etc. 

Le conceptde Business Intelligence au service des achats 

En adoptant laBusiness Intelligence et les concepts adjacents, les directions des achats peuvent accéder à des données synthétisées, pertinentes et précises, que ce soit sur les dépenses de l’entrepriseou encore sur le référentiel fournisseurs. Cela comprend, par exemple, le chiffre d’affaires réalisé et prévisionnel, l’historique des contacts et des litiges, les tarifs négociés, l’organisation des contrats… 

Elles peuvent ainsi visualiser et extraire ces données brutes très rapidement pour les rendre compréhensibles et accessibles à tousà travers desindicateurs clés de performance, mais aussi pour prendre des décisions éclairéesdans le cadre de leurstratégie achats.  

La BI peut les aider dans l’analyse comparative des performances des fournisseurs, l’évaluation des appels d’offres, la sélection de fournisseurs selon plusieurs critères dans l’application duLean Procurement, etc.  

Outre cette aide à la décision,les directions des achats gagnentaussi en efficacité opérationnelle. Or, les acheteurs passent encore près des trois quarts de leur temps sur activités purement transactionnelles ou opérationnelles[1]: une telle solution prend donc tout son sens.  

À titre d’exemple, Itochu Corporation, société commerciale mondiale, affirme avoir réduit de 92% le temps nécessaire à la création de rapports mensuels grâce au concept deBusiness Intelligence[2]. Voilà un chiffre qui a de quoi faire rêver les acheteurs d’aujourd’hui… 

En fin de compte, un tel logicielfluidifie et améliore considérablement la communication entre les directions des achats et le reste de l’entreprise. Chiffres et faits à l’appui, ces dernièrespeuventmieux collaborer avec les autres services, notamment celui des finances, mais aussi asseoir leur positionnement stratégique dans l’organisation. 

Les résistances à la BI  

Toutefois, le développement de ce type de technologies ne se fait pas sans peine. Deux freins majeurssont à retenir. 

La complexité d’utilisation  

Dans un premier temps, la complexité d’utilisationde la Business Intelligencenécessite des profils auxcompétences internes particulières,tels que des analystes, des architectes ou encore des développeurs spécialisés dans la BI.  

Cependant, les solutions d’aujourd’hui s’adressent de plus en plus à l’ensemble des collaborateurs de l’entreprise, aux cadres et aux opérationnels. Elles sont faciles à prendre en main et permettent de personnaliser les outils de pilotage. Il est désormais questionde «BI en libre-service». 

La qualité, la fiabilité et l’utilité des données 

Dans un deuxième temps, la qualité, la fiabilité et l’utilité des données peut être une nouvelle barrière. Par exemple, cela peut être le cas au sein des entreprises où le processus de sélection des fournisseurs n’est pas centralisé ou validé par les directions des achats. Il convient alors de bien préparer la collecte et d’organiser les bases de données avant de sortir toute requête.

La data est devenue l’or noir du XXIe siècle, autrement dit l’une des ressources les plus stratégiques pour une entreprise. C’est pourquoil’ère du Big Data laisse place à celle du Smart Data. En effet, les programmes de Business Intelligence peuvent aller encore plus loin en intégrant des outils d’analyse prédictive, d’exploration de données ou de texte, etc. Boostée par la BI, il revient à la fonction achat de mettre en place une démarche de Purchasing Intelligence au service de la performance de l’entreprise.

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[1] Deloitte, Agility: The antidote to complexity, 2021 

[2] SAP, ITOCHU: Reinventing Business and Work with an Enterprise - Wide Integrated Data Infrastructure, 2020