Business Intelligence expliquée : Pourquoi c'est crucial pour votre organisation

La Business Intelligence (BI) englobe les cadres logiciels (outils, applications, meilleures pratiques, méthodologies) qui permettent aux dirigeants d'entreprise de prendre des décisions opérationnelles optimisées, de développer des stratégies et tactiques éclairées, et de favoriser une performance améliorée. Remontant aux années 1980, cette définition fait référence aux tendances et insights dérivés lorsque de grands volumes de données des divers systèmes opérationnels et bases de données d'une entreprise sont collectés, analysés et visualisés pour les décideurs et utilisateurs finaux.

Quelle est la différence entre reporting et Business Intelligence ?

Certaines entreprises ou dirigeants pourraient se demander pourquoi investir dans la Business Intelligence, alors qu'ils disposent déjà d'une base solide d'outils de reporting et d'analyses descriptives au sein de leur organisation. D'un côté, le reporting se concentre sur une métrique de sortie spécifique ou une source de données pour donner un aperçu des tendances historiques et du statu quo. La Business Intelligence, de l'autre, permet une analyse plus approfondie en s'appuyant sur de multiples entrées (par exemple, en connectant les données marketing avec les informations salariales des RH) et en découvrant des relations de processus ou de données auparavant non identifiées. Alors que le reporting vous montre qu'il s'est passé quelque chose, la Business Intelligence fournit des réponses sur pourquoi quelque chose s'est passé. Ce n'est que si une entreprise sait pourquoi un résultat spécifique a eu lieu et comment les processus individuels interagissent que des décisions saines sur l'avenir peuvent être prises.

Pourquoi la Business Intelligence est-elle si importante ?

Lorsque les exemples d'exploitation de la Business Intelligence ont commencé à émerger dans des secteurs tels que la santé, l'hôtellerie ou le conseil, les personnes occupant des postes IT étaient les utilisateurs les plus courants de telles applications. Et les analystes métier dépendaient des architectes et développeurs IT de leur entreprise pour permettre l'accès aux résultats de requêtes et analyses métier cruciaux. Au fil du temps, cependant, les outils BI sont devenus de plus en plus agiles, conviviaux et intuitifs. Partiellement grâce aux développements en libre-service, la Business Intelligence est maintenant fréquemment exploitée par les managers et les employés dans la rationalisation de leurs processus de prise de décision quotidiens.

Contrairement aux outils traditionnels de Business Intelligence qui sont plus couramment utilisés avec des jeux de données standardisés, cependant, les dernières technologies — comme l'automatisation des processus robotiques (RPA) et l'intelligence artificielle dans les entreprises — vont une étape plus loin en permettant des formes modernes d'analytique pilotée par la BI. De tels développements sont de plus en plus capables de révéler des insights sur des scénarios métier fréquemment changeants et dynamiques. En conséquence, les entreprises dans le monde continueront de s'appuyer sur des fonctions analytiques avancées pour non seulement comprendre leurs opérations actuelles, mais aussi se préparer aux défis et succès à venir.

Les avantages de la Business Intelligence

À ce stade, vous vous demandez peut-être quelle valeur une initiative formelle de Business Intelligence pourrait avoir pour votre entreprise. Les managers d'entreprise ont, depuis le début, utilisé leur intuition et des indicateurs opérationnels de base pour saisir l'état actuel de leur entreprise. Pourtant, plus l'information est analysée, plus la prise de décision est éclairée et plus les résultats sont importants et meilleurs.

Identifier les problèmes et opportunités métier

En tirant du sens de données quantifiables sur lesquelles baser les décisions métier, les pratiques de Business Intelligence donnent de nouvelles perspectives pour identifier les goulots d'étranglement opérationnels, les opportunités métier, et les tendances du marché ainsi que leurs relations aux processus individuels. De telles démarches révèlent où les processus pourraient être conçus plus efficacement et légitiment de nouvelles stratégies pour faire avancer l'entreprise.

Accélérer la productivité

Lorsqu'une entreprise s'engage dans un travail BI approfondi, un avantage clé découle de la capacité à accéder rapidement et exploiter l'information, indépendamment de la source (ex. ERP, CRM). À tout moment, les directeurs d'entreprise et les travailleurs opérationnels sont en mesure d'utiliser des informations hautement intuitives, précises et complètes que les concurrents ne pourraient acquérir que par de longs efforts de leur part.

Même plus que d'autres logiciels, les outils BI doivent être capables de gérer l'infrastructure spécifique d'une entreprise (logiciels utilisés, processus, structure organisationnelle). Ici, le plus grand défi est que la solution BI doit pouvoir accéder et traiter de préférence toutes les sources de données disponibles dans l'entreprise, dont certaines peuvent encore être analogiques, pour le meilleur gain de connaissance. Au lieu d'accepter des compromis en n'intégrant, par exemple, qu'une sélection de sources de données dans ses efforts BI, les options logicielles d'automatisation — comme la plateforme UiPath Enterprise RPA — peuvent servir de jonction critique pour combler les lacunes dans les sources de données ainsi que soutenir les efforts de digitalisation des entreprises qui traitent encore du papier.

Des avantages encore plus grands : synergies RPA + BI

Lorsque la RPA et la BI sont utilisées pour travailler vers un objectif commun, les données peuvent être plus facilement réunies et rendues efficacement pertinentes pour des entreprises véritablement digitales. D'un côté, les efforts d'automatisation alimentés par la RPA peuvent responsabiliser les analystes BI en soutenant la digitalisation des données et en prenant en charge les parties de la collecte et de l'analyse de données liées à un effort manuel élevé, à la répétition et à la standardisation.

De l'autre côté, le chemin vers l'automatisation peut être dirigé plus efficacement par l'intégration d'outils BI dans une plateforme RPA. UiPath, par exemple, est intégré aux solutions BI populaires Kibana et Tableau pour fournir des insights améliorés sur la performance des interactions robot-employé. La RPA agit également comme un outil premier pour identifier automatiquement les exceptions et irrégularités de processus qui devraient être au cœur des futurs efforts d'optimisation. UiPath est également partenaire de Celonis, un fournisseur leader de logiciels de process mining qui peut être utilisé pour simplifier l'identification des opportunités d'automatisation. Bien que la RPA et la BI puissent déjà apporter des résultats lorsqu'elles sont exploitées individuellement, réunir les deux technologies conduit à un tout qui est plus grand que la somme de ses parties.