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Schématisons très simplement la BI
Rappelons-le, la Business Intelligence est là pour vous aider à prendre des décisions grâce à vos données. Très bien, mais quelles données ? Quelles décisions ? Comment tout cela se met-il en cadence ? C'est très simple !
Si l’on devait découper et schématiser les étapes pour en arriver à l’analyse de vos données finales, on distinguerait trois couches :
- Vos données, leur stockage et leur extraction
- La transformation de ces données
- La mise en forme visuelle de l'ensemble
Étape 1 : la récolte de vos données, partout où elles se trouvent
Quel que soit votre domaine d’activité, vous gérez des flux de données de plus en plus importants. Ces données sont contenues dans différentes sources structurées : un ERP, un CRM, un Datawarehouse, et plus globalement dans n’importe quelle base de données pouvant contenir n’importe quel type de données (comptable, e-commerce, logistique, RH etc.)
Par ailleurs, on trouve toujours des données moins structurées dans différents fichiers (Excel, texte) ainsi que de plus en plus de données générées par des sources Web comme les réseaux sociaux ou Google Analytics, AdWords.
Celles-ci peuvent être stockées chez vous, chez un partenaire, dans le cloud... qu’importe ! Quel que soit leur type et l’endroit où elles se trouvent, la plateforme BI permettra d’aller les chercher et de les lire (par exemple via une connexion à la base en lecture, via des APIs, des extractions Excel).
Une fois cette première étape primordiale paramétrée, il est temps de faire parler toutes ces données entre elles.
Étape 2 : la définition de vos règles
Une fois extraites, les données ne sont pas encore tout à fait exploitables pour répondre à vos besoins d’analyse. La solution BI doit désormais effectuer quelques transformations :
- Le nettoyage pour adapter les formats (nombres, dates ou dimensions géographiques…), supprimer les valeurs nulles, remplacer des valeurs par d’autres, etc.
- La définition des relations entre vos données pour que vos analyses soient cohérentes (exemple : un commercial est lié à un manager, des comptes et/ou des opportunités / un produit est lié à des commandes, retours et factures,...)
- La création de critères de filtres qui n'existeraient pas en base de données (exemple : un groupement de territoires de ventes, de regroupements de catégories, la création de groupes clients…)
- La mise en œuvre des règles de calculs de vos indicateurs (exemple : prendre en compte seulement certains statuts de commandes dans l’indicateur Chiffre d’affaire ; définir ce qu’est un “nouveau client” pour calculer le taux de new biz)
- La sécurisation : qui accède à quelle donnée pour respecter les règles de votre entreprise ? (exemple : les commerciaux voient uniquement leurs ventes mais le manager voit les ventes de toute son équipe)
À la fin de cette étape, vos données sont opérationnelles et peuvent être utilisées pour être compréhensibles de tous.
Étape 3 : la restitution des indicateurs
Pour rendre la donnée accessible de tous, le plus simple est de la mettre en forme et de préparer des dashboards qui seront partagés à l’ensemble des utilisateurs.
Grâce aux fonctionnalités de BI Self Service* - qui sont devenus la norme - cette étape peut être réalisée en quelques clics par n’importe quel utilisateur qui connaît bien ses données. Les mises en forme ne manquent pas sur les solutions de Data visualisation : nuage de point, histogramme, courbe, radar chart... La seule limite pour mettre en avant les indicateurs est votre imagination !
Les dashboards sont ensuite publiés pour que les utilisateurs (selon leurs droits) puissent interagir avec : filtres sur les données pour obtenir le détail souhaité, extraction des données, création de présentations, partage de l’information etc.
* La BI Self-Service est un ensemble de fonctionnalités visant à rendre les solutions de BI intuitives et simple d’utilisation pour que n’importe quel professionnel puisse accéder à la donnée, créer et faire évoluer ses analyses en toute autonomie, sans connaissances techniques particulières
Vous avez désormais une idée concrète de ce qui se cache derrière un projet BI et de la manière dont vous pourrez garder toute l’autonomie sur vos données. La semaine prochaine, nous verrons qui doit accéder à la BI en entreprise à travers le sujet de la data démocratisation.
