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Business Intelligence : optimisez votre pilotage

On a coutume de dire qu’une image vaut 1000 mots ! Cet adage est sûrement des plus exagérés mais on peut penser que nous ne sommes pas loin de la vérité, surtout lorsque l’on parle de Data. Business Intelligence, analyses, storytelling, quel processus pour vos prises de décisions ?


La restitution d’information depuis la BI

La première des promesses de la Business Intelligence (BI) est la possibilité d’utiliser les données de l’entreprise afin de pouvoir piloter une activité ou d’aider à prendre les bonnes décisions au bon moment. Restituer des informations claires et structurées permet de favoriser les analyses et les mises en situation au moyen de reporting ou de tableaux de bord.

 

Le plus souvent, ces informations ont été consolidées à partir des données opérationnelles issues des outils de gestion internes de l’organisation. Cette agrégation de données permet ensuite d’alimenter ces fameux outils de restitution ou quelques réservoirs de données mis à disposition de l’activité.

Notre expertise Data

Reporting vs tableau de bord

On note que la dualité de ces outils repose généralement sur 3 axes majeurs de différenciation : la forme, la temporalité d’analyse et la prise de décision.

 

  • Le reporting sera le plus souvent analysé après l’activité pour en faire le bilan et prendre les décisions les plus appropriées permettant ainsi d’intervenir sur la stratégie, l’organisation ou les attentes de la période suivante. Concernant la forme, le reporting est notamment dit institutionnel et très généralement représenté de manière tabulaire.
  • Le tableau de bord, lui, permet de mesurer l’activité pendant sa réalisation au moyen d’un suivi en temps réel ou quasi-réel. Sa forme, plus graphique, facilite l’interprétation des résultats au moyen de seuils, d’objectifs ou d’alertes quantifiés visuellement. Ce type de représentation permet notamment d’intervenir rapidement sur cette même activité s’il le faut.

Modèles prédictifs : comment lire l’avenir ?

About a process until the storytelling…

Dans toute restitution, il y a un process de création à respecter. La première étape de ce processus étant la collecte du besoin en informations auprès des parties prenantes qui analyseront les activités.

  • Nous allons donc rechercher directement les besoins « métier » identifiés afin d’en comprendre les attentes fonctionnelles. Cette phase ayant pour objectif de décrire les attendus autour des informations cibles, qu’il s’agisse de formules de calcul pour les uns ou des temporalités nécessaires pour les autres.
  • Ensuite vient la phase d’analyse d’impact afin de savoir si des KPIs sont déjà disponibles ou si les données nécessaires à les constituer sont présentes au sein du patrimoine informatif de l’entreprise. Le cas échéant, il faudra soit identifier et agréger les données cibles, soit les incorporer au SI de l’entreprise afin de pouvoir constituer ces indicateurs. Cette analyse va également permettre d’identifier et de chiffrer ce besoin en information préalablement à la réalisation.
  • Enfin, nous allons structurer l’outil le plus adéquat afin de restituer efficacement les informations demandées et permettre ainsi le suivi fluide des indicateurs. Mais très souvent ces outils, qu’ils soient statiques ou dynamiques, ne suffisent plus ! Tout l’intérêt stratégique désormais est d’intégrer cette donnée dans une vraie démarche de storytelling. C’est alors qu’entrent en jeu les outils de datavisualisation permettant de contextualiser davantage les informations contenues dans ces restitutions. Cette innovation permet alors d’améliorer la compréhension et les analyses faites par le lecteur.

La data s’élargit, la restitution aussi !

Avec les avancées du Big Data et de l’IA dans le domaine de la Data, la notion de restitution a également pris du galon. Une exigence encore peu explorée qui suit le trend effréné des nouveaux territoires de jeu de la donnée. Néanmoins, le curseur est placé sensiblement différemment sur ces thématiques puisque le principal enjeu est, pour ces gouffres de données, l’explicabilité.

 

Lorsque nous évoquions la BI précédemment, nous avons axé notre démarche sur la fourniture et la collecte d’informations, désormais nous allons également nous concentrer sur :

  • L’explicabilité du périmètre pour rendre intelligible les sources de données multiples.
  • L’explicabilité des opportunités pour mieux cerner l’identification de ces nouvelles possibilités au sein des informations.
  • Enfin, l’explicabilité des résultats pour mieux comprendre les mécanismes mis à contribution dans les travaux, notamment lors d‘utilisation d’algorithmes.

La subjectivité comme ultime frontière ?

Avec cette recherche de l’explicabilité, la restitution étend davantage son champ d’action ainsi que son utilisabilité. Néanmoins il est une frontière qui ne pourra être franchie : la subjectivité, du demandeur, du réalisateur ou du lecteur. Bien que de nombreux biais soient détectés et corrigés pendant les phases de développement et de test, il subsistera toujours une interprétation propre de certains résultats qui reste inaliénable à la perception de chacun.

La subjectivité en devient presque une question philosophique à intégrer dans votre démarche, elle n’est cependant pas le dernier palier à franchir. En effet, avec la future démocratisation des technologies de réalité étendue, mixant à la fois la réalité augmentée et la réalité virtuelle, il y a de fortes chances pour qu’une nouvelle typologie de restitution voit le jour. Ceci restant à la condition que les outils gagnent en maturité technologique sur ce champ d’application.

Le petit conseil d’expert

Toujours dans l’optique de mettre en œuvre une restitution de qualité, il est important de préciser que l’ensemble des points cités précédemment ne remplaceront jamais :

  • Le pragmatisme et la justification du besoin en informations qui va être mis en œuvre.
  • Le respect de l’efficience attendue, c’est-à-dire qu’au-delà d’obtenir un KPI efficace, il est souhaitable de pouvoir le consulter lors de la période la plus propice.
  • La prise en compte de l’expérience utilisateur (UX), primordiale afin de maximiser la lisibilité et l’utilisabilité du futur outil.

 

Enfin, vous l’aurez compris, ces 3 qualités [le pragmatisme, l’efficience et le design] sont essentielles pour réussir son reporting car dîtes vous bien que : « même si votre montre donne 2 fois la bonne heure dans la même journée, cette dernière reste tout de même cassée. »