Qu'est-ce que l'intelligence d'affaires ?

En cette ère de transformation digitale, la quantité d'information produite croit à un rythme exponentiel et la liste des objets connectés ne cesse d'augmenter : téléphones, tablettes, montres, machines de toutes sortes, voitures et même les maisons! Combiné à une capacité de traitement ainsi que de stockage virtuellement illimité, nous avons maintenant accès à une tonne de données, provenant de notre environnement, au bout de nos doigts. Cela engendre à la fois plusieurs opportunités, mais aussi plusieurs défis.

Le domaine de l'intelligence d'affaires désigne un ensemble de méthodes et de technologies ayant pour objectif d'intégrer, de structurer et de synthétiser ces données afin de transformer le tout en connaissance permettant de supporter les décisions d'affaires. Voici quelques exemples de questions pouvant être répondues par un modèle d'intelligence d'affaires :

  • Qui sont mes meilleurs clients ?
  • Quels secteurs d'activités sont les plus profitables ?
  • Comment puis-je augmenter mes ventes ?
  • Quels sont les impacts de mes coupures ?
  • Comment pouvons-nous améliorer la productivité ?
  • Quels produits ont le plus grand potentiel de croissance ?

Concrètement, la mise en place d'une solution d'intelligence d'affaires vise donc à :

  • Rassembler les données actuellement fragmentées dans plusieurs systèmes distincts
  • Assurer une information standard centralisée
  • Disposer d'une vue transversale des données sur les différents métiers
  • Rendre l'information accessible aux intervenants appropriés
  • Prendre des décisions rapides et efficaces

Les entreprises adoptent des stratégies qu'on appelle "analytiques" afin de mieux comprendre leur clientèle et fournisseurs, de réduire les coûts d'opérations, de se démarquer de la concurrence ou même de développer de nouveaux marchés.

Non seulement est-il possible de faire des analyses descriptives qui visent à comprendre ce qui s'est passé et pourquoi cela s'est passé, mais aussi des analyses prédictives et prescriptives pour comprendre ce qui va se passer et ce qui devrait se passer pour atteindre un certain objectif.

Par exemple, la compagnie Netflix utilise ses données afin de prévoir la demande ainsi que la probabilité de succès de ses prochains films ce qui lui donne un avantage concurrentiel par rapport à la compétition. On peut également noter l'exemple de Starbucks qui utilise des solutions analytiques pour personnaliser l'expérience client, lancer des campagnes de marketing basées sur les préférences de ses clients et déterminer la meilleure localisation de son prochain point de vente.