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Solutions BI : vers plus d'agilité
 
18/01/2016 :: Les solutions de BI (Business Intelligence) servent à piloter l'ensemble des activités de l'entreprise ; elles ne sont plus le privilège des grands comptes mais se déploient aussi dans le mid-market. La BI dite "agile" se développe tout particulièrement. Voici un état des lieux.

Les solutions actuelles visent de plus en plus à affranchir leurs utilisateurs de l'informatique, à simplifier et à accélérer la mise en œuvre, à réduire les coûts et à optimiser le ROI. Ce sont aussi et avant tout des solutions innovantes : interfaces intuitives, fonctions de visualisation avancées, types d'analyse évolués, suggestion d'associations possibles entre indicateurs, fonctions étendues de géo-intelligence, analyse prédictive, mise en "récit des données" (data story telling), travail des outils en mémoire (in-memory), etc.

Les solutions de BI sont désormais au cœur de la stratégie des entreprises car elles accompagnent la transformation numérique de celles-ci sur deux points essentiels : l'accès aux nouvelles sources de données Big Data (générées par les échanges sur les réseaux sociaux, les blogs, les sites Web, les forums, les objets connectés...) et l'usage depuis les supports mobiles (smartphones, tablettes).

Contexte et enjeux

Le contexte économique tendu et la nécessaire transformation numérique viennent bouleverser en profondeur les business models des entreprises. D'une part, elles doivent prendre des décisions dans un contexte d'avenir incertain, d'autre part elles doivent intégrer un nombre croissant de nouvelles sources de données devenues incontournables. La prise de décision avertie et la capacité d'anticipation sont ainsi au cœur du dispositif pour faire face à ces nouveaux enjeux.


Les directions métier doivent pouvoir piloter leur activité pour prendre les bonnes décisions et pour ce faire se doter d'outils flexibles et faciles à mettre en œuvre, capables de leur ouvrir aussi de nouvelles perspectives d'exploration des données. La DSI doit réduire les coûts, mettre à disposition des utilisateurs des outils qui leur garantissent la plus large autonomie et lui permettent de se concentrer sur les tâches qui lui incombent. Elle doit aussi introduire progressivement dans l'entreprise les nouvelles technologies nécessaires à sa transformation numérique, notamment en BI, avec le support du Big Data et de la mobilité. Les entreprises se tournent donc de plus en plus vers des solutions dites de "BI agile", qui sont rapides et faciles à mettre en œuvre, flexibles et avant tout innovantes.

Fonctionnalités

Les fonctions couvertes par les solutions de BI sont désormais très nombreuses. On peut distinguer :

- le reporting formaté (reporting de masse), qui correspond aux rapports interactifs complexes développés pour un grand nombre d'utilisateurs ayant des demandes répétitives ;

- le reporting ad hoc, qui répond aux demandes spécifiques d'un utilisateur isolé et lui permet d'interroger les données et de créer ses propres rapports sans avoir recours au service informatique ;

- l'analyse OLAP (OnLine Analytical Processing), qui permet d'explorer des données sous de multiples dimensions avec des fonctions d'analyse des données agrégées (drill up) jusqu'aux données de détail (drill down) ;

- l'analyse par associations avec les outils de BI agile est très intuitive. La logique est d'appréhender toutes les données au même niveau et de procéder par association entre elles, sans chemin préétabli, ce qui donne une grande flexibilité d'investigation des données, sous un mode "découverte" dit de data discovery ;

- l'analyse prédictive, qui répond au pourquoi d'une situation en se focalisant sur les variables explicatives. Elle peut être appelée dans un processus métier en temps réel et procurer à l'analyse statistique un service en délivrant une information exploitable instantanément (scoring, par exemple). Elle sait produire aisément des modèles d'analyse ;

- l'analyse sémantique ou text mining, qui permet de comprendre le sens d'un texte, d'identifier les thèmes abordés, de repérer les termes positifs ou non, etc. ;

- la visualisation avancée, qui permet de s'appuyer sur des techniques telles que jauges, curseurs, fenêtrage dynamique, échelle de visualisation dynamique, diagrammes de chaleur. Exemples : atteinte d'un objectif mesurée en pourcentage sur une jauge, variation d'un paramètre via un curseur et vision de l'impact sur les indicateurs qui en dépendent, mesure d'intensité d'un phénomène par le biais de couleurs plus ou moins chaudes, etc. ;

- l'exécution en mémoire : les outils s'exécutent en mémoire (in-memory) pour les analyses, ce qui leur procure de très bons temps de réponse même sur des volumes de données très importants ;

- le moteur de recherche : permet de récupérer des informations au sein du système d'information tout entier. Ceci permet de trouver et d'analyser l'information à la demande, en effectuant des recherches sur les données produites ou non par le système décisionnel (exemple : rechercher le mot "CA" dans une facture ou un tableau de bord) ;

- la géo-intelligence, ou fonctions d'analyse liées à des critères sociogéographiques via des outils de cartographie (Mapinfo, Geoconcept, etc.). Il existe des fonctions avancées d'analyse comportementale proposées par des acteurs de niche (exemples : analyse de la propension à l'achat, optimisation de l'implantation de point de vente, etc.) en fonction de données du SI et de données sociodémographiques externes (INSEE, etc.) ;

- le data story telling : fonction apparue le plus récemment. Il consiste à mettre en récit les données, à les resituer dans un contexte, à expliquer l'enchainement des analyses et à présenter des conclusions ;

- la mobilité : la BI mobile est la possibilité d'interroger son portail, de publier des rapports, de recevoir des informations et d'analyser les données depuis des supports mobiles banalisés tels que téléphone mobile ou tablette ;

- les réseaux sociaux et blogs sont devenus une source d'information à part entière du système décisionnel (exemples : en ressources humaines, récupérer les meilleurs profils à des fins de recrutement ; en marketing : capter l'avis des clients sur une offre, mesurer sa e-reputation, etc.) ;

- la commercialisation et le développement en mode SaaS/cloud.

Acteurs du marché

Les acteurs de BI agile sont tous partis du constat que le décisionnel ne s'est pas suffisamment déployé dans les entreprises pour des raisons de délais de mise en œuvre trop élevés, de manque de flexibilité des outils existants et de coûts prohibitifs. Face à ce constat, les outils de BI agile se sont développés de façon très significative. Dans les grands comptes, ils arrivent en complément de solutions BI classiques existantes, car ils proposent des fonctions d'analyse innovantes, flexibles et rapides à mettre en œuvre. Dans les PME, ce sont les coûts et la rapidité de mise en œuvre qui séduisent.


Outre les acteurs internationaux, de nombreux petits acteurs français très dynamiques ont vu le jour sur ce marché porteur de la BI agile, particulièrement en période de crise économique. Face à ces nouveaux entrants, les acteurs classiques de plates-formes décisionnelles revoient leur stratégie pour conserver leur base de clients existants et se développer sur de nouveaux marchés (mid-market, etc.). Les acteurs classiques proposent des applications analytiques métier et/ou sectorielles mais aussi des offres adaptées aux PME. Ils s'inspirent aussi des offres de BI agile en proposant la technique d'analyse en mémoire, les outils de visualisation, et investissent sur la mobilité, l'accès au Big Data, les infrastructures cloud. De leur côté, les éditeurs Open Source mettent en avant les trois principaux critères qui conduisent les entreprises de toutes tailles à adopter leur modèle : la réduction des coûts, l'indépendance vis-à-vis de la stratégie des éditeurs et la puissance de la communauté en termes de développement, de tests et d'intégration de la solution. Ils se distinguent aussi dans le domaine du Big Data, où ils sont largement représentés.

Exemples d'application

Les exemples d'applications sont nombreux et concernent tous les services de l'entreprise. À titre d'illustration, on peut citer l'analyse d'un marché et de son avantage concurrentiel, la segmentation des clients et la définition de leurs profils, le pilotage de la performance commerciale, le suivi des ventes en temps réel à des fins de prévisions plus fines, le reporting financier, l'optimisation des ressources humaines ou encore l'enrichissement des processus métier.

Mais avec le Big Data et la mobilité apparaissent de nouvelles applications : analyse du parcours d'achat du client, analyse comportementale du consommateur... Enfin, l'ouverture des données publiques (Open Data) contribue aussi à la création de nouvelles applications.

Perspectives d'évolution

Les outils de BI agile ne remplacent pas nécessairement les outils classiques mais les complètent. Ils répondent aux besoins des grands comptes comme des PME. Leur succès croissant s'explique d'abord par leurs capacités innovantes en termes d'analyse, d'association et de visualisation des données. Ils ont une façon originale d'appréhender les données mises à disposition : dans l'approche traditionnelle, on connait le point de départ, la question et on sait plus ou moins quelle sera la réponse. Dans la BI agile, il faut collecter la bonne information sans nécessairement connaître la question, c'est pourquoi on travaille sur un mode de découverte des données (data discovery).

Le marché du décisionnel est poussé par une demande accrue d'outils intuitifs, rapides à mettre en œuvre et à moindre coût, et par l'évolution des technologies qui accompagne les tendances de fond que sont : la BI en self-service, la BI mobile, le Big Data et la BI en mode cloud.

La rédaction

 
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