La Business Intelligence Avant de prendre des décisions, le patron cherche à disposer de données fiables sur la situation de son entreprise, en interne, et par rapport à son environnement économique. Avant la BI, le système D ... les feuilles de calcul Dans beaucoup de PME, ces données sont reprises sur des feuilles de calcul (comme Excel). Des macros y sont parfois programmées pour rassembler sur un tableau unique des données provenant de plusieurs feuilles de calcul, souvent alimentées par des personnes différentes. Cette situation est encore rencontrée dans plus de 90% des PME, même aux Etats-Unis. Le système a le mérite dêtre assez simple à mettre en place, en sappuyant sur les outils bureautiques du bord, mais souffre de plusieurs problèmes: généralement, ce système est employé sans aucune méthodologie de travail, sans organisation bien établie entre utilisateurs alors quun minimum darticulation structurée est nécessaire entre eux. Parfois plusieurs circuits parallèles coexistent; ce système est rarement documenté, ce qui pose des problèmes en cas dabsence pour maladie, changements de personnel, etc. Souvent, il nexiste pas dans lentreprise dinventaire global des feuilles de calcul établies; les risques d’erreurs sont importants et il n’y a aucun traçage ni de l’information ni des modifications et surtout ce mode de travail est très chronophage. Un premier résultat est que le décideur dentreprise est confronté à des rapports divergents et/ou tardifs. Il dispose dune visibilité partielle et non globale des indicateurs clés de lentreprise, alors que celle-ci pourrait être nettement approfondie. De plus, seules les données propres à lentreprise sont généralement reprises, sans intégration de sources externes qui pourraient être utiles en matière de benchmarking. Il ne dispose donc pas d’informations suffisantes et structurées pour l’aider à piloter son entreprise et prendre les décisions et actions nécessaires. Le second résultat est que la durée de vie de ce mode de travail dépasse rarement 5 ans. Labsence de documentation et de méthodologie de travail entraîne que, au fur-et-à-mesure des changements daffectation et renouvellement du personnel, ce système D ne fonctionne plus, des engrenages ayant sauté, voire des données sources nétant plus fiables. Les outils de Business Intelligence se positionnent comme une réponse à ces désagréments. Pourquoi la Business intelligence? La Business Intelligence offre de nombreux avantages pour lentreprise. Une meilleure qualité des données. Fin des situations avec des rapports divergents. Un meilleur support à la décision, via notamment des outils de simulation et de prévision. Les décisions peuvent être prises plus rapidement. Une très nette diminution des ressources humaines nécessaires pour gérer, consolider et analyser les données. Le gain de productivité est fréquemment de lordre de 4% (1 équivalent temps plein pour 25 personnes au service administratif). Lobligation dune méthodologie de travail et dune documentation : le risque de grippage du processus dans la consolidation des données a théoriquement disparu (dans la réalité, il a en tout cas nettement diminué, un grain de sable humain et/ou technique nétant jamais à exclure). Illustration pratique Ainsi, une concession automobile wallonne, avec 10 établissements, était confrontée à un grand nombre de rapports à consolider à la main et à différents systèmes opérationnels sans liens. Elle a pu rentabiliser rapidement son investissement en un outil de BI (50.000 euros). Le déploiement a pu se réaliser en seulement 3 mois sans aucune conséquence dans le fonctionnement de la société (si ce nest évidemment limplication nécessaire de la direction pour bien définir les objectifs et valider étape par étape les résultats), et avec un gain en productivité substantiel par la suite. Désormais: seules des interventions manuelles rapides sont encore nécessaires, ce qui fait gagner un temps précieux; le nouveau rapport automatisé sur les paiements à effectuer a permis de réduire le retard de paiement à un minimum; le nouveau rapport sur la situation financière donne un vue globale de la situation et des dépenses attendues. La Business Intelligence est un outil daide à la prise de décision. La mettre en place est avant tout un projet business. Les 4 étapes de mise en oeuvre Les données brutes. Elles sont importées, généralement via des flux ETL, à partir dapplications opérationnelles de lentreprise situées en amont (progiciel de gestion, ERP, système comptable, etc.). Un datawarehouse est constitué, avec des données intégrées, taggées (liées à un sujet), et non volatiles (un historique est établi). Des données externes (sites web et réseaux sociaux: registres de brevets, taux financiers, statistiques publiques, chiffres de fournisseurs, concurrents, etc.) sont également importées. Il faut donc prévoir le temps suffisant pour charger les données et pour les traiter, sans que cela ne perturbe les applications opérationnelles de lentreprise. Cela se réalise généralement pendant les périodes dinactivité (nuits, week-ends). Une limite temps doit donc être prise en considération. Linformation. Les données brutes sont adaptées de manière à leur donner du sens: quoi? quand? où? A ce stade, il est aussi tenu compte du destinataire de linformation. La connaissance. Les données sont analysées: comment et pourquoi ? Il sagit de la phase de data mining, où des indicateurs sont paramétrés et des cubes danalyse (OLAP Cube) sont constitués en fonction du reporting attendu (des scénarii dinterrogation sont établis avec le management) et des éventuelles alertes de gestion souhaitées. La sagesse. La dernière étape consiste à faire en sorte que les données puissent apporter une aide à la décision, en fournissant notamment des tendances, des prévisions à politique inchangée (forecasts), et des simulations (possibilité de modifier des paramètres et dobserver le résultat possible). Cycle dun projet BI Recommandations Sur base de plusieurs témoignages dentreprises ayant mis en place un outil de BI, quelques recommandations peuvent être dégagées. Bien définir les contraintes avant de démarrer le projet (par exemple laccessibilité des sources internes et externes de données). Phaser. Prévoir avec le prestataire un système de validation du déploiement avec de fréquentes et régulières étapes. Des résultats intermédiaires doivent pouvoir être présentés. Il est important que le prestataire ait une bonne compréhension de lentreprise et de son management, et quil parvienne à vulgariser loutil, de telle manière notamment que le patron puisse se rendre compte du résultat final qui devrait apparaître. Limplication forte du management est un facteur critique de succès. Bien tester lenvironnement en début de projet et prévenir les risques (sassurer de labsence de perturbation des applications critiques, accompagner au changement le personnel concerné, en limpliquant dans dautres tâches valorisantes, etc.) faire le bon choix technique en fonction de sa situation et de ses besoins: choix dune solution intégrée ou doutils séparés; choix dune solution en interne ou disponible en mode SaaS (Cloud Computing. Plus rapide à déployer, moins de formation nécessaire, mais généralement plus coûteux sur le long terme et moins paramétrable sur mesure); choix dune datawarehouse autonome ou dune solution in memory, en temps réel (pas de stockage sur des disques durs).
Posted on: Tue, 03 Dec 2013 13:00:34 +0000
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