Introduction

Qu'est-ce que l'aide à la décision ?

L'informatique décisionnelle (BI - business intelligence), ou aide à la décision, est un terme générique désignant la technologie qui met en œuvre la préparation, l'exploration, la gestion et la visualisation des données.Les outils et processus d'informatique décisionnelle permettent aux utilisateurs finaux d'identifier des informations exploitables à partir de données brutes, facilitant ainsi une prise de décision déterminée par les données dans les entreprises de différents secteurs d’activité.

Il existe un certain nombre d'outils d'aide à la décision sur le marché. Ils permettent aux professionnels d'analyser les indicateurs de performance et d'extraire des informations en temps réel. Ces outils se caractérisent principalement par des fonctions de libre-service. Ils réduisent les dépendances informatiques et permettent aux décideurs d'identifier plus rapidement les écarts de performance, les tendances du marché ou les nouvelles opportunités de revenus. Les applications d'informatique décisionnelle sont couramment utilisées pour la prise de décisions métier éclairées, et font progresser l'entreprise sur le marché.L'adoption par l'utilisateur de logiciels d'informatique décisionnelle continue de connaître une croissance rapide, en particulier lorsque les clients migrent des charges de travail vers le cloud. Le nombre de fournisseurs de plateformes cloud pris en charge est de plus en plus important, avec à la clé une augmentation des solutions BI basées SaaS et des modèles de tarification par abonnement.

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Ressources

Informatique décisionnelle (BI) versus analyse métier

Informatique décisionnelle (BI) versus analyse métier

Le terme d'aide à la décision ou d'informatique décisionnelle (BI, business intelligence) est couramment utilisé en association avec l'analyse métier. Bien qu'il y ait un chevauchement important entre ces deux domaines, l'aide à la décision s'intéresse surtout aux évènements survenant dans votre entreprise et à la raison pour laquelle ils se produisent, alors que l'analyse métier, plus large, inclut des solutions qui vous aident à tirer parti de ces connaissances pour planifier l'avenir. L'aide à la décision utilise l'analyse descriptive pour formuler des conclusions sur les performances historiques et actuelles, en fournissant un contexte relatif aux changements des indicateurs clés de performance (KPI).L'analyse métier et l'aide à la décision englobent les pratiques d'analyse prescriptive et prédictive, qui fournissent aux décideurs des indications sur les résultats potentiels futurs. Les solutions d'aide à la décision et d'analyse métier permettent toutes les deux aux parties prenantes de prendre de meilleures décisions, et doivent être considérées comme complémentaires l'une de l'autre. L'analyse métier et l'analyse des données ont tendance à être utilisées de façon interchangeable. Toutefois, l'analyse métier n'est qu'un sous-ensemble de l'analyse des données, car la portée d'une analyse de données peut concerner n'importe quelle analyse. L'analyse métier se concentre principalement sur la découverte d'informations susceptibles d'améliorer la prise de décision métier.

Composants clés d'un logiciel d'informatique décisionnelle

Les plateformes d'aide à la décision doivent disposer de fonctions de tableaux de bord, de rapports ad hoc et de visualisations de données. Pour rester compétitifs, les systèmes d'aide à la décision intègrent l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Ils dépendent fondamentalement des entrepôts de données, des techniques ETL (extraction, transformation et chargement) et d'OLAP.

Entrepôts de données et magasins de données

Une fois les données prétraitées et agrégées, elles sont intégrées dans un référentiel central, tel qu'un entrepôt de données ou un magasin de données, qui prend en charge les outils d'analyse métier et de génération de rapports. En ce qui concerne les ensembles de données plus volumineux, les entreprises utilisent généralement une infrastructure de stockage de données open source appelée Apache Hadoop.

ETL

Les solutions d'informatique décisionnelle reposent sur un processus d'intégration des données qui combine des données provenant de plusieurs sources au sein d'un magasin de données unique et cohérent, chargé dans un entrepôt de données ou un autre système cible. ETL est l'acronyme qui désigne trois étapes de ce processus : extraction, transformation et chargement.

OLAP

Cette technologie extrait le big data à partir de tables relationnelles et les réorganise dans un format multidimensionnel, permettant un traitement rapide et une analyse des données riche en indications. OLAP est un acronyme signifiant online analytical processing, ou traitement analytique en ligne.

Fonctionnalités émergentes de l'informatique décisionnelle

Traitement automatique du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel (NLP) fait référence à la branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre le texte et les mots prononcés de façon similaire à celles des êtres humains. Les fournisseurs de solutions d'aide à la décision ont commencé à intégrer cette technologie à leurs produits, offrant aux utilisateurs de nouvelles méthodes d'accès aux informations métier. Imaginez-vous en train de taper une question dans votre solution d'aide à la décision en libre-service ou de lui demander directement «&nbps;quel produit a généré le plus de revenus ce mois-ci ? » plutôt que de devoir rechercher vous-même la réponse dans les données.

Préparation des données assistée par l'IA

L'avantage des solutions d'aide à la décision est de pouvoir centraliser tout le parcours analytique, à commencer par les données. L'identification automatique des problèmes dans les données et la suggestion de solutions visant à combiner différentes sources de données permettent aux utilisateurs d'adapter et de personnaliser les jeux de données et les tableaux de bord selon les besoins. Ce processus permet à un utilisateur professionnel de nettoyer, affiner et combiner plus facilement des modules de données. Il peut ainsi obtenir exactement les données dont il a besoin pour générer des visualisations puissantes et découvrir de nouveaux éclairages.

Reporting intelligent

Rapports et tableaux de bord sont au cœur d'une approche moderne de l'analyse. Les entreprises doivent pouvoir compter sur une génération de rapports structurée et régulière pour mener à bien leur activité. Ces rapports officiels recueillent et diffusent des détails cruciaux nécessaires à une bonne prise de décision, et fournissent des points de départ pour l'exploration plus poussée des tendances, des menaces et des opportunités. Les fonctionnalités d'IA intégrées aux solutions d'informatique décisionnelle modernes apprennent des utilisateurs afin de faciliter l'identification des visualisations ayant le plus d'impact sur la découverte et la communication des connaissances.

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation d'informatique décisionnelle

Ventes

Un logiciel d'informatique décisionnelle est utilisé pour visualiser les données de vente en temps réel et les modifier rapidement pour s'adapter au changement. Les visualisations de données et les tableaux de bord spécialisés peuvent être facilement partagés et normalisés dans l'ensemble de l'entreprise.Un logiciel d'aide à la décision est également avantageux pour la surveillance de la qualité du pipeline, la gestion de la correction, l'analyse de rentabilité et l'affectation de territoire.

Chaîne d'approvisionnement

Les systèmes d'informatique décisionnelle permettent d'améliorer les opérations métier, de remplacer Microsoft Excel et de permettre aux entreprises d'identifier les retards et les problèmes dans le processus d'expédition. Les cas d'utilisation dans la chaîne d'approvisionnement s'étendent également au sourçage des matériaux, à la conformité et aux rapports sur les accidents.

Marketing

Les outils d'aide à la décision sont couramment utilisés pour suivre l'impact du contenu et des campagnes dans divers segments d'audience. Les entreprises utilisent ces données pour comprendre l'effet du marketing sur les performances métier.Les outils d'aide à la décision, qui peuvent surveiller les préférences des clients, la valeur vie client et la rentabilité, sont également utiles pour les marketeurs.

Informatique décisionnelle et IBM

Informatique décisionnelle et IBM

L'informatique décisionnelle fait son entrée dans l'histoire d'IBM en 1958, dans un article publié par le chercheur d'IBM Hans Peter Luhn (PDF, 631 ko). Ses travaux de recherche ont permis de définir des méthodes utilisées pour créer plusieurs des premières plateformes d'analyse d'IBM. IBM a ensuite continué à développer son portefeuille de produits pour prendre en charge des stratégies d'informatique décisionnelle, mais les travaux de Luhn sont sans aucun doute la base dont nous avons hérité dans ce domaine.

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