Qu'est-ce que l'intelligence d'affaires ? Et pourquoi ai-je besoin de savoir ?

L'intelligence d'affaires (BI) englobe les cadres logiciels (par exemple, les outils, les applications, les meilleures pratiques, les méthodologies) qui permettent aux dirigeants d'entreprise de prendre des décisions opérationnelles optimisées, de développer des stratégies et des tactiques éclairées et de favoriser l'amélioration des performances. Datant des années 1980, cette définition fait référence aux tendances et aux idées obtenues lorsque de grands volumes de données des différents systèmes opérationnels et bases de données d'une entreprise sont collectés, analysés et visualisés pour les décideurs et les utilisateurs finaux.

Quelle est la différence entre le reporting et l'informatique décisionnelle ?

Certaines entreprises ou chefs d'entreprise peuvent se demander pourquoi ils devraient investir dans l'informatique décisionnelle, alors qu'ils disposent déjà d'une base solide d'outils de reporting et d'analyses descriptives au sein de leur organisation. D'une part, les rapports se concentrent sur une métrique de sortie ou une source de données spécifique pour donner un aperçu des tendances historiques et du statu quo. L'intelligence d'affaires, d'autre part, permet une analyse plus approfondie en s'appuyant sur de multiples entrées (par exemple, en connectant les données marketing aux informations salariales des RH) et en découvrant des relations de processus ou de données non identifiées auparavant. Alors que les rapports vous montrent que quelque chose s'est passé, l'informatique décisionnelle fournit des réponses sur pourquoi quelque chose est arrivé. Ce n'est que si une entreprise sait pourquoi un résultat spécifique a résulté et comment les processus individuels interagissent que des décisions judicieuses pour l'avenir peuvent être prises.

Pourquoi l'informatique décisionnelle est-elle si importante ?

Lorsque des exemples d'utilisation de l'informatique décisionnelle ont commencé à apparaître dans des secteurs tels que la santé, l'hôtellerie ou le conseil, les personnes occupant des postes informatiques étaient les utilisateurs les plus courants de ces applications. Et les analystes commerciaux dépendaient des architectes et développeurs informatiques de leur entreprise pour permettre l'accès aux résultats de requêtes et aux analyses commerciales cruciaux. Au fil du temps, cependant, les outils de BI sont devenus de plus en plus agiles, conviviaux et intuitifs. En partie grâce au développement du libre-service, l'informatique décisionnelle est désormais fréquemment utilisée par les responsables et les employés pour rationaliser leurs processus de prise de décision au quotidien.

Contrairement aux outils traditionnels de Business Intelligence qui sont plus couramment utilisés avec des ensembles de données standardisés, cependant, les dernières technologies - comme l'automatisation des processus robotiques (RPA) et l'intelligence artificielle dans les entreprises - vont encore plus loin en permettant des formes modernes d'analyses basées sur la BI. De tels développements sont de plus en plus capables de révéler des informations sur des scénarios commerciaux dynamiques et en constante évolution. Par conséquent, les entreprises du monde entier continueront de s'appuyer sur des fonctions analytiques avancées non seulement pour comprendre leurs opérations actuelles, mais également pour se préparer aux défis et aux succès à venir.

Les avantages de l'informatique décisionnelle

À ce stade, vous vous demandez peut-être quelle valeur une initiative d'intelligence d'affaires formalisée pourrait avoir pour votre entreprise. Les chefs d'entreprise ont, depuis le tout début, utilisé leur intuition et des indicateurs opérationnels de base pour appréhender l'état actuel de leur entreprise. Pourtant, plus les informations sont analysées, plus la prise de décision est éclairée et plus les résultats sont importants et meilleurs.

Identifier les problèmes et les possibilités de l'entreprise

En tirant un sens des données quantifiables sur lesquelles fonder les décisions commerciales, les pratiques d'intelligence d'affaires offrent de nouvelles perspectives pour identifier les goulots d'étranglement opérationnels, les opportunités commerciales et les tendances du marché ainsi que leurs relations avec les processus individuels. De tels efforts révèlent où les processus pourraient être conçus plus efficacement et légitiment de nouvelles stratégies pour faire avancer l'entreprise.

Accélération de la productivité

Lorsqu'une entreprise s'engage dans de vastes travaux de BI, un avantage clé découle de la possibilité d'accéder rapidement aux informations et de les exploiter, indépendamment de la source (par exemple, ERP, CRM). À tout moment, les chefs d'entreprise et les opérationnels peuvent utiliser des informations très intuitives, précises et complètes que les concurrents ne peuvent acquérir qu'au prix de longs efforts de leur part.

Plus encore que d'autres logiciels, les outils de BI doivent être capables de traiter l'infrastructure spécifique d'une entreprise (c'est-à-dire les logiciels utilisés, les processus, la structure organisationnelle). Ici, le plus grand défi est que la solution BI doit être capable d'accéder et de traiter de préférence toutes les sources de données disponibles dans l'entreprise, dont certaines pourraient encore être analogiques, pour le meilleur gain de connaissances. Au lieu d'accepter des compromis, par exemple en n'intégrant qu'une sélection de sources de données dans ses efforts de BI, les options logicielles d'automatisation - comme la plate-forme RPA d'entreprise d'UiPath - peuvent servir de jonction critique pour combler les lacunes dans les sources de données et soutenir les efforts de numérisation de entreprises qui gèrent encore de la paperasse.

Des avantages encore plus importants :les synergies RPA + BI

Lorsque la RPA et la BI sont utilisées pour travailler vers un objectif commun, les données peuvent être plus facilement rassemblées et rendues efficaces pour les entreprises véritablement numériques. D'une part, les efforts d'automatisation alimentés par la RPA peuvent habiliter les analystes BI en prenant en charge la numérisation des données et en prenant en charge les parties de la collecte et de l'analyse des données qui sont liées à un effort manuel élevé, à la répétition et à la normalisation.

D'autre part, la voie vers l'automatisation peut être dirigée plus efficacement grâce à l'intégration d'outils de BI dans une plateforme RPA. UiPath, par exemple, est intégré aux solutions de BI populaires Kibana et Tableau pour fournir des informations améliorées sur les performances des interactions bot-employé. RPA agit également comme un outil de choix pour identifier automatiquement les exceptions et les irrégularités de processus qui devraient être au cœur des futurs efforts d'optimisation. UiPath est également partenaire de Celonis, l'un des principaux fournisseurs de logiciels d'exploration de processus qui peuvent être utilisés pour simplifier l'identification des opportunités d'automatisation. Alors que la RPA et la BI peuvent déjà apporter des résultats lorsqu'elles sont exploitées individuellement, le rapprochement des deux technologies conduit à un tout supérieur à la somme de ses parties.