La Business Intelligence (BI) : définition, objectif et importance

Adobe Experience Cloud Team

05-01-2025

Professionnel utilisant un ordinateur portable dans une gare, avec des graphiques flottants affichant des mesures d'audience et une analyse des recoupements de données

La Business Intelligence (BI) joue en quelque sorte le rôle du cerveau dans la prise de nombreuses décisions commerciales. Pourtant, il peut sembler difficile d’exploiter tout son potentiel. Cet article vous guide dans l’élaboration d’une stratégie de Business Intelligence avec Adobe.

Vous découvrirez comment transformer des données brutes en informations facilement exploitables et comment mettre vos plans en œuvre.

Voici les points qui sont abordés :

Définition de la Business Intelligence, en termes simples

D'un point de vue technologique, la Business Intelligence (BI) est une forme d'analytics de données, un processus qui implique la collecte, l'analyse et la présentation visuelle des données. Grâce à des connaissances appropriées, vous pouvez transformer ces données en insights exploitables qui vous aideront à prendre des décisions éclairées.

Pour faire simple, la Business Intellligence analyse les données et les rend exploitables. Pour cela, elle utilise des outils BI qui collectent un large éventail de données à la fois internes, tierces, actuelles et historiques.

Importance de la Business Intelligence

La Business Intelligence (BI) est essentielle pour les entreprises qui souhaitent s’appuyer sur des insights issus des données afin de prendre des décisions plus avisées. Une intégration efficace de la BI leur permet de bénéficier d’un avantage concurrentiel, de stimuler l’innovation, de réduire le risque tout en améliorant leur performance commerciale.

Selon McKinsey, en 2025, les entreprises axées sur les données seront nettement plus performantes que leurs concurrentes, car elles tirent parti de l’analytics avancé, de l’IA et de l’automatisation afin d’anticiper les tendances du marché, d’améliorer les expériences client et d’optimiser leurs processus métier.

Fonctionnement de la Business Intelligence

Pour comprendre le fonctionnement de la Business Intelligence, il convient d’examiner les processus et méthodes qui la composent :

Icônes vertes représentant les étapes du traitement des données : collecte des données, préparation des données, analyse, création de rapports et visualisation des données

Tous ces processus clés permettent de générer des insights exploitables en analysant les données et en les comparant aux indicateurs clés de performance (KPI) afin d’élaborer un plan d’action. La mise en œuvre de ce plan peut mener à l’optimisation des processus, au perfectionnement des stratégies marketing, à la résolution des problématiques de la chaîne logistique ou à l’amélioration de l’expérience client pour renforcer la performance commerciale.

Utilisation de la Business Intelligence par les entreprises

Les entreprises utilisent des solutions de Business Intelligence pour améliorer leur prise de décision en s’appuyant sur des rapports et des visuels. L'objectif de la BI est d'optimiser les opérations commerciales grâce aux données, ce qui peut aider à améliorer tout le processus, de la stratégie à l'exécution.

Imaginons, par exemple, que votre entreprise lance trois nouveaux produits. Vous attribuez des quotas et des indicateurs de performance aux commerciaux, aux responsables du succès client et à d’autres collaborateurs et collaboratrices afin de favoriser la vente des nouveaux produits. Les outils de Business Intelligence explorent les sources de données financières chaque trimestre, présentent les données sous forme de rapport, puis analysent ce rapport pour déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Le principal avantage d’un logiciel de BI est qu’il permet de visualiser de nombreux types de données historiques dans un même environnement. Vous pouvez ainsi prendre des décisions commerciales plus éclairées.

Selon les secteurs, la Business Intelligence sert à surveiller différents indicateurs, mais l'objectif reste le même. Ainsi, elle peut vous fournir les données nécessaires à des prises de décisions pertinentes, que vous soyez un réseau de magasins cherchant à réduire les coûts en comparant différentes enseignes d’une zone géographique à l’autre, une entreprise commerciale souhaitant élaborer un rapport de ciblage détaillé, ou une entreprise de sécurité voulant renforcer sa protection. Cela signifie que vous êtes dans l’action plutôt que dans l’accumulation.

Importance d’une bonne gouvernance des données

La configuration des analytics de données et de la Business Intelligence est rarement une priorité pour les nouvelles entreprises qui se concentrent surtout sur les ventes et d’autres aspects jugés plus importants. Pourtant, une grande partie de la Business Intelligence repose sur une bonne gouvernance des données, visant à garantir qu’elles sont utilisées et gérées correctement.

L’une des principales problématiques de la Business Intelligence actuelle est sa lenteur à fournir des réponses aux requêtes. Un outil BI peut mettre de deux jours à deux mois pour répondre à une requête concernant des données stockées. Pour réduire les temps de réponse, la BI en libre-service a vu le jour, mais ses données ne sont pas toujours exactes à 100 %. Ce système n’est pas forcément mauvais, car ses réponses peuvent être assez précises. Toutefois, sans une bonne gouvernance des données, différentes personnes pourraient tirer des conclusions contradictoires sur les données de votre entreprise.

Une surveillance continue et régulière des données est également importante pour garantir l'absence de fuites. Les données doivent être exactes, mais aussi sécurisées et privées. En règle générale, vous vous appuyez sur un analyste de données qui s'assure que les critères sont respectés pour garantir la sécurité et la précision des données, met en œuvre les contrôles d’accès et les protocoles de sécurité appropriés, et distribue des données utilisables et compréhensibles.

Même si la démarche semble compliquée, il est important de démarrer ces initiatives dès les premières étapes de la mise en œuvre de la Business Intelligence. Par ailleurs, ces informations étant sensibles, il est probable qu'il faille les conserver en interne.

Définition et fonctions clés d’une plateforme de Business Intelligence

Une plateforme de Business Intelligence permet aux entreprises de collecter, traiter et visualiser leurs données afin de prendre des décisions fondées sur les données. Elle est la concrétisation du concept de Business Intelligence.

Fonctions clés de la Business Intelligence

Élaboration d’une stratégie de Business Intelligence

Liste des étapes d'une stratégie de données : collecter des données, mettre en place des processus, choisir des outils de BI, identifier les tendances, visualiser les résultats et agir en fonction des insights obtenus

1. Collectez et transformez des données issues de différentes sources.

Vous souhaitez obtenir des données provenant de différents secteurs de votre entreprise ? Utilisez les processus ETL (extract, transform, load) pour rassembler à la fois des données structurées et des données non structurées provenant d’une multitude de sources dans un référentiel unifié et facile d’accès. Vous pouvez ainsi appliquer les bonnes pratiques de la BI à plusieurs secteurs de votre entreprise, grâce à des données propres, cohérentes et actualisées.

2. Créez des processus de gestion des données solides.

Établir un solide processus de gestion des données est primordial. Cela vous permet d’avoir la certitude que vos données sont exploitables, sécurisées et gérables et que vos outils de BI reçoivent des données pertinentes et de qualité. Sans une gestion solide, elles risquent de devenir peu fiables voire d’être compromises, ce qui peut entraîner des conséquences néfastes sur vos décisions.

3. Choisissez les bons outils de BI.

Pour réussir rapidement la mise en œuvre de la Business Intelligence au sein de votre entreprise, vous devez vous doter d’outils BI pertinents. Parfois, il est nécessaire d’en utiliser plusieurs pour répondre aux besoins de différents services.

Choisissez vos outils en fonction de vos besoins spécifiques et des exigences des utilisateurs et des utilisatrices afin que vos solutions de Business Intelligence s'adaptent parfaitement à la structure et aux objectifs de votre entreprise.

4. Identifiez les tendances et les incohérences.

L’exploration des données utilise les analytics exploratoire, descriptif, statistique et prédictif pour identifier des tendances, des modèles et des anomalies dans vos données. L’automatisation de ce processus vous permet de traiter rapidement d’importants jeux de données, d’améliorer la précision et d’obtenir des insights en temps réel.

5. Utilisez la visualisation des données pour présenter vos résultats.

La visualisation facilite la compréhension des données complexes en les traduisant en éléments visuels, comme des tableaux de bord, des graphiques, des diagrammes ou des plans. Ces précieux outils permettent une communication claire et concise des résultats qui, in fine, orientent et accélèrent la prise de décisions éclairées.

6. Exploitez les insights en temps réel.

Les données sont précieuses, mais elles peuvent rapidement devenir obsolètes et stagnantes si vous ne les exploitez pas. La BI permet de prendre des décisions en temps réel grâce à un accès immédiat à des données et insights pertinents. Ainsi, votre entreprise peut agir à court et à long terme pour résoudre des problématiques, s'adapter aux évolutions du marché, se préparer aux résultats prédits et améliorer son efficacité opérationnelle.

Rôle de la Business Intelligence dans l’amélioration de l'efficacité et de la prise de décisions

Les outils, méthodes et pratiques de la Business Intelligence ne viennent pas seulement en complément de vos processus habituels. Ils modifient le fonctionnement de votre entreprise. Correctement mise en œuvre, la BI provoque un changement de culture et revêt de nombreux avantages :

De part son exhaustivité, son étendue et sa portée, la Business Intelligence à l’échelle de l’entreprise est un atout précieux pour la prise de décisions, car elle vous permet de comprendre ce qui se passe dans votre entreprise en se basant sur plusieurs canaux de données différents. Vous êtes ainsi en mesure de repenser les stratégies que vous avez mises en place.

Un processus décisionnel amélioré va de pair avec une efficacité accrue, car plus vous êtes efficace, meilleures et plus rapides sont vos décisions fondées sur les données. La Business Intelligence vous aide à extraire des insights plus approfondis pour optimiser votre efficacité. C’est notamment le cas si vous utilisez un outil comme Adobe Analytics avec Adobe Customer Journey Analytics. Les autres outils de BI sont beaucoup plus lents et proposent moins de fonctionnalités qu'Adobe Analytics. Il est essentiel que vous adoptiez la BI ou l’analyse augmentée afin de répondre en temps réel aux questions que vous vous posez.

Évolution et impact de la Business Intelligence sur une entreprise

À mesure que le big data d’une entreprise évolue, sa Business Intelligence évolue également. Grâce à la BI, vous pouvez regrouper de nombreux canaux de données différents dans un seul et même espace de stockage : données financières, données de la chaîne d’approvisonnement et même données RH. Même si vous ne pouvez pas réunir tous vos canaux en même temps, vous pouvez en ajouter de nouveaux. Une fois combinés aux ensembles de données existants, chacun de ces nouveaux ensembles vous apporterade nouveaux insights sur votre entreprise.

Vous ne pourriez pas les obtenir en analysant chaque jeu de données séparément et ils servent uniquement à améliorer l'efficacité de votre entreprise.

Difficultés de mise en œuvre de la Business Intelligence

Interprétations contradictoires et biais dans la BI en libre-service

Même si elle autonomise les équipes, l’utilisation d’outils de BI en libre-service peut entraîner des conclusions contradictoires et compromettre une stratégie organisationnelle unifiée. Les biais inconscients influencent les données et faussent leur analyse, ce qui nuit à la prise de décisions. Il est important de garder l’esprit critique, d’être impartial et logique dans le traitement des données.

Complexité de l’intégration des données et lacunes en matière de compétences

L’intégration des données présente un haut niveau de complexité, surtout lorsqu’il s’agit d’unifier des données brutes provenant de diverses sources, avant qu’elles ne soient filtrées en rapports digestes. Votre équipe doit posséder des compétences spécialisées en science des données, en ingénierie ainsi qu’en architecture et vos données doivent être précises et fiables.

Investissement important au départ et ROI à long terme

Vous ne pouvez pas simplement essayer la Business Intelligence, car ce système exige dès le départ un investissement initial important en matière de connaissances et de mise en œuvre. Par ailleurs, ne vous attendez pas à ce que votre ROi s’améliore du jour au lendemain. Il s’agit d’un effort à long terme qui booste la prise de décisions et l'efficacité opérationnelle, plutôt que de générer instantanément du flux de trésorerie.

Exemples de cas d'usage de Business Intelligence

Service client

Grâce à une source de données unifiée, votre service client est en mesure de résoudre les requêtes de la clientèle et d’identifier les difficultés de son parcours d’achat, ce qui améliore l’expérience client et dans le même temps booste l’image de votre marque.

Commerce de détail

Les distributeurs et les distributrices peuvent utiliser la BI pour analyser les comportements de la clientèle en réponse aux campagnes marketing, examiner les données de ventes régionales et optimiser leurs stocks. Ils sont également susceptibles d’identifier et de résoudre des problèmes de chaîne d’approvisionnement.

Ventes et marketing

Les équipes de vente peuvent utiliser des outils de BI pour exploiter les données client, prédire les tendances du marché, évaluer les performances d’une campagne et prendre des décisions fondées sur les données afin de mettre en œuvre de nouvelles stratégies pour booster les ventes.

Santé

Grâce à la BI, votre personnel gagne du temps, car il peut suivre et gérer facilement son inventaire, ce qui lui évite des tâches chronophages de vérification et de calcul. Assurez-vous que vous disposez des médicaments nécessaires en stock et donnez à votre clientèle les moyens d’obtenir des réponses à des questions complexes, sans attendre l’intervention du personnel médical.

Finance

Les établissements financiers peuvent s’appuyer sur des données prédictives pour prendre dès aujourd’hui des décisions qui garantiront leur réussite future. Repérez les opportunités d’investissement, définissez des mesures pour chaque branche et prenez des décisions avisées grâce à des informations détaillées.

Avenir de la Business Intelligence

La Business Intelligence a connu de nombreuses évolutions. Non seulement ses technologies se sont améliorées, mais ses utilisateurs et ses utilisatrices ont appris à mieux exploiter son potentiel. À l’avenir, il faut s’attendre à des changements notables :

Gestion des données de l'entreprise : agence externe ou équipe interne ?

Compte tenu du volume, de la portée et de la nature confidentielle des données de votre entreprise, il ne serait pas prudent de faire appel à une équipe tierce pour les gérer. Outre les impératifs de sécurité, chaque entreprise a ses propres processus, objectifs et besoins. Vous devriez attribuer ce rôle à une équipe interne au sein de votre entreprise, car elle sera plus à même d’élaborer un plan de gouvernance des données adapté, sans que cela soit pour autant sa seule responsabilité.

Pour vous faire une idée, vous pouvez comparer les coûts d’externalisation de la gestion des données à ceux liés à la constitution de votre propre équipe interne. En interne, vous bénéficiez d’une maîtrise accrue puisque vous pouvez facilement étoffer votre équipe tout en acquérant une expertise propre à votre entreprise.

Différence entre Business Intelligence et analytics d’entreprise

Il existe des différences fondamentales entre la Business Intelligence etl’analytics d’entreprise, même si ces deux concepts sont liés et souvent employés de manière interchangeable. La Business Intelligence constitue en fait un sous-ensemble de l’analytics d’entreprise.

L’analytics d’entreprise a tendance à se projeter vers l’avenir à travers des processus tels que l’exploration des données, la modélisation et le machine learning pour prédire les événements futurs. La Business Intelligence, pour sa part, se concentre davantage sur l’évaluation des données commerciales antérieures afin de clarifier ou de donner du sens aux informations existantes. Il s’agit de données historiques et d’indicateurs clés de performance qui orientent les décisions d’entreprise, plutôt que de simplement prédire l’avenir.

Mise en œuvre de la Business Intelligence

Avant de vous lancer dans la Business Intelligence, vous devez posséder des connaissances solides sur ses composantes principales, comme l’analyse de données, la visualisation de données et la gestion de bases de données. Une fois ces compétences acquises, vous pouvez commencer à utiliser des solutions de Business Intelligence pour prendre de meilleures décisions fondées sur les données et booster la croissance, en transformant vos données brutes en informations exploitables.

Des outils commeAdobe Customer Journey Analyticsfournissent des informations omnicanal en temps réel en consolidant les données issues de différents canaux, ce qui permet à votre entreprise d’améliorer sa prise de décisions fondées sur les données.

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