Pourquoi opter pour la business intelligence ?

La business intelligence aussi connue sous "intelligence d’affaires" ou "informatique décisionnelle" fait référence à l’ensemble des solutions utilisant les technologies de l’information (IT) pour apporter une aide à la décision aux professionnels dans la réalisation de leur activité.

Cet accompagnement est permis grâce à un traitement de l’information, un processus d’optimisation des données qui permet de mettre en avant les informations clés relatives au développement d’un business.

Histoire et évolution de l’outil BI

L’outil de Business Intelligence (comme celui-ci) permet de vulgariser ces informations pour en faciliter leur interprétation au travers de rapports et tableaux de bord de suivi des activités de l’entreprise, qu’ils soient analytiques ou prospectifs.

La solution BI a vu le jour dans les années 1970, dès les fondements d’internet. À l’époque l’outil BI est utilisé au service de l’informatique de production et non pour des processus décisionnels. Il a fallu attendre les années 80 pour voir apparaître les premiers concepts de solutions BI du genre puis les années 90 où leur nombre a véritablement explosé.


Pendant cette période, les entrepôts de données représentent le cœur de l’activité de l’outil BI. Ce dernier récupère, intègre et organise les flux de données dans les « datawarehouse » en provenance d’applications d’entreprise. L’objectif de la solution BI est de répondre aux requêtes des outils de reporting situés en aval et mis à la disposition des responsables opérationnels au sein de diverses entreprises.

Fonctionnement et utilisation de l’outil BI

Sans entrer dans les détails techniques, l’outil BI bénéficie depuis quelques années de performances fortement accrues suite aux évolutions technologiques. L’accès aux bases noSQL lui permet par exemple le traitement direct de données non structurées.

Les avancées techniques sur le plan de l’architecture matérielle et en termes de puissance, accélèrent également le processus de traitement des données : multicœur, architecture 64bits, traitement en mémoire vive, etc. Ces innovations permettent d’augmenter la rapidité de traitements complexes comme les modèles prédictifs ou les analyses multidimensionnelles.

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Un facteur de développement considérable

Des avancées qui confèrent une puissance considérable à la solution BI, jusqu’alors utilisée dans les logiciels ERP pour la gestion comptable et logistique principalement. Désormais la solution BI devient un acteur important pour toute entreprise et l’accompagne dans tous les processus décisionnels grâce à un traitement de données efficace et intelligent.

Une solution BI permet désormais à une entreprise de définir sa stratégie commerciale et marketing, de gérer sa logistique, d’effectuer sa gestion comptable, etc. Tous les grands domaines qui jouent un rôle essentiel dans le développement d’une société sont désormais traités avec l’appui de la business intelligence pour faciliter et optimiser les choix des équipes décisionnaires.

Un enjeu considérable pour l’avenir des entreprises

Alors que certaines entreprises limitent le recours à la business intelligence à leur gestion comptable, les géants du web, conscients de l’intérêt majeur du secteur et de la valeur croissante de l’information, en sont déjà à l’étape suivante.

Les « pure-players » sont devenus pionniers de la« data-science », bien qu’aucune définition officielle n’ait encore vu le jour, le domaine représente l’activité la plus stratégique pour ces entreprises (Amazon, Facebook, Netflix, etc.). Une sorte d’évolution ou de complément de la Business Intelligence. Elle représente le cœur de leur business model, dans lequel la part d’investissement est la plus importante pour ces entreprises.

La data science est permis grâce à la mise en place de logiciels de business intelligence encore plus puissants qui permettent des traitements plus complexes. À l’heure où l’information est considérée comme le nouvel or noir, son traitement représente le challenge concurrentiel majeur pour les entreprises portées sur le web. Après la business intelligence, reste à savoir qui aura la meilleure stratégie en « data science ».

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