BI - Business Intelligence

Présentation - Le besoin

Le besoin

Toute entreprise utilise généralement un panel d’applications distinctes. Chacune de ces applications permet de stocker, restituer, modifier les données d’un service opérationnel particulier de l’entreprise (production, marketing, facturation comptabilité, etc.). Chaque service peut même éventuellement utiliser plusieurs applications dont les données sont structurées et codifiées de manière différente aux autres services. Ainsi les tableaux de bords et rapports utilisés se composent généralement d’indicateurs (par exemple un chiffre d’affaire pour une clientèle donnée) mesurés différemment selon le service, en utilisant des façons de faire, des règles et un périmètre différent. Ces différences rendent l’analyse globale des données difficile.

La solution

Pour pouvoir obtenir une vision synthétique de chaque service ou de l’ensemble de l’entreprise, il est donc nécessaire de filtrer, de croiser et de reclasser ces données dans un entrepôt de données central (ou datawarehouse). Cet entrepôt de données va permettre aux responsables de l’entreprise et aux analystes de prendre connaissance des données à un niveau global et ainsi prendre des décisions plus pertinentes, d’où le nom d’informatique décisionnelle.

L’informatique décisionnelle ou Business intelligence en anglais est donc l’exploitation des données d’entreprise (provenant d’autant de sources de données que d’applications utilisées) afin de faciliter la prise de décision par les décideurs. L’informatique décisionnelle permet alors non seulement la compréhension du fonctionnement actuel de l’entreprise mais aussi l’anticipation des actions à venir). La Business Intelligence est donc l’ensemble des moyens, des outils et des méthodes permettant de collecter, de consolider, de modéliser et de restituer les données d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision.

Les outils de l’informatique décisionnelle permettent donc l’exploitation d'un système d’information décisionnel (constitué d’un datawarehouse et d’éventuels datamarts) qui est lui-même alimenté grâce à l'extraction de données provenant de diverses sources comme les données de production, les informations concernant l'entreprise ou encore ses données économiques.