Business Intelligence et Big Data

Photo by William Iven on Unsplash
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Digital meeting – Business Intelligence (source : https://www.novaloca.com)

Trop d’organisations commettent encore l’erreur suivante : trop d’états statistiques, utiles lors de leur mise en production, continuent d’être exploités par routine mais parasitent, au fil du temps, la visibilité, la lecture de la performance. Ce surplus d’information tue la décision [1].

Le fait de définir des indicateurs est un investissement, en temps et en coût de mise en œuvre notamment : mobilisation des experts métiers (définir, valider), achat de solutions logicielles et de prestations techniques etc. Partir de ce que l’on souhaite mesurer avec fiabilité pour construire l’environnement technique correspondant. Ceci est rentable si les parties se focalisent tout d’abord sur l’essentiel en cherchant à bâtir un système d’indicateurs cohérent et pertinent tout en s’assurant que l’élaboration de chaque indicateur en « vaut le coût [2]». Des projets à ne pas prendre à la légère donc.

Piloter l’activité

Construire des tableaux de bord synthétiques

La description en français « non technique », en « langage métier », minimise les quiproquos, évite à ces indicateurs de subir des aléas indésirables lors de l’évolution des systèmes d’information. Ils pourront constituer un référentiel pour l’entreprise et permettront ainsi, pour commencer, une comparaison des  performances dans le temps. L’idée est aussi de constituer des tableaux de bord qui permettront en outre d’avoir une vision du lien opérationnel/décisionnel [3].

Définir des indicateurs, c’est aussi faire une synthèse des informations de pilotage, c’est-à-dire perdre de l’information mais au profit de plus sens.

De fait, comment savoir si un sportif s’améliore en dehors de son propre ressenti ? Pour déterminer s’il y a amélioration ou non, il faut disposer d’indicateurs de performance et être au clair avec ce dont on parle précisément.

Des principes très anciens !

« If you can’t measure it, you can’t improve it », « Administrer, c’est d’abord définir  », « Le début de la sagesse est la définition des termes » s’exprimaient déjà respectivement Lord Kelvin, Confucius et Socrate [4].

Etablir un dictionnaire des indicateurs permet de se fixer les objectifs suivants [5]:

  • « Disposer d’un référentiel d’indicateurs cohérents et pertinents par domaine.
  • Surveiller l’usure et garantir l’efficacité du pilotage sur la durée.
  • Responsabiliser les personnes émettrices et destinataires de chaque indicateur ».

Système d’information et aide à la décision

Système d’information

Le Dictionnaire de l’Information  définit [6] le système d’information comme  un « Ensemble cohérent constitué par l’identification et la description des processus liés à une tâche, un ensemble de tâches ou un métier et des produits et services d’information nécessaires au fonctionnement de ces processus. Par extension l’expression « système d’information » désigne les technologies et les moyens informatiques (matériels et logiciels) qui assurent le stockage, le traitement et la diffusion des données sous forme électronique dans une organisation. »

Business Intelligence

La business Intelligence [7]intelligence d’affaires ou informatique décisionnelle dans la langue de Molière – « englobe les solutions IT apportant une aide à la décision aux professionnels avec, en bout de chaîne, des rapports et tableaux de bord de suivi des activités de l’entreprise à la fois analytiques et prospectifs ».

La business intelligence vise à construire des environnements – des univers – dans lesquels des données sont architecturées techniquement pour faire l’objet d’analyses multidimensionnelles. Elle permet de modéliser des données selon plusieurs axes (chiffre d’affaires / zone géographique, catégorie de client, de produit…). La finalité est d’offrir à certains utilisateurs prédéterminés (management intermédiaire, analystes etc.) la possibilité de manipuler aisément des objets en utilisant la modélisation précitée sur des interfaces conviviales. En effet, les solutions modernes de business Intelligence ont pour objectif de créer un système dans lequel on peut sélectionner, croiser, utiliser et mettre en exergue de façon ergonomique les indicateurs souhaités de façon récurrente ou ponctuelle. Cela, sans pour autant  passer de temps pour les obtenir et se focaliser ainsi sur la construction, l’exploitation des tableaux de bord et l’analyse métier.

Rien de tel qu’un exemple. Un centre de relation clients de taille significative cherche à clarifier, définir ce qu’elle entend par nombre de ventes par mois.

« Ah, bon, n’est-ce pas simple à obtenir une stat. aussi commune ? » Sans entrer dans une explication jargonneuse, il est probable que les services Marketing, Finances, Fidélisation ou Réclamation ne perçoivent pas une vente de la même façon, sous le même angle. En d’autres termes, une vente n’aura pas la même signification pour eux car les règles de gestion pour les comptabiliser, ou du moins les quantifier pour commencer, varient d’un service à l’autre : sa valeur à l’instant t pourra ne pas être la même. Il s’agit donc de clarifier, voire d’ajouter un niveau de granularité supplémentaire à ce concept pour qu’il corresponde à un élément fiable ayant fait consensus.

Les différents cas de figure viendront alimenter la réflexion des analystes. Les équipes pluridisciplinaires pourront ensuite construire, avec les experts techniques, ces objets  en tenant compte dans  cet exemple de la mécanique et des spécificités métiers (cf. gestion de la relation client : promesse, vente, vente contestée, annulation etc.) dans le contexte de l’organisation. Ces objets pourront être croisés avec une période de temps (jour, mois, année) pour arriver à l’analyse multidimensionnelle précitée et donc l’indicateur nombre de ventes par mois. Les spécifications, formalisées dans des documents de référence, contiendront précisément ce que l’on entend par tel ou tel indicateur.

Pour mener  à cet objectif, il convient de bien étudier ab initio, avec les experts métiers, les indicateurs que l’on souhaite avoir à disposition en vue de construire les entrepôts de données et l’ensemble des mécanismes et environnements techniques intermédiaires. Pour être au clair avec ce que l’on évoque ici, tout en restant dans la vulgarisation, il faut avoir à l’esprit l’idée suivante : les systèmes techniques sont construits pour récupérer et répliquer des données émanant des systèmes informatiques de production et approvisionner un entrepôt de données. Ces mécanismes, appelés Extract, Transform & Load (ETL) [8], récupèrent les données.

On part tout d’abord d’une réplication plus ou moins complète des bases de données des systèmes d’information de l’entreprise vers un entrepôt de données (datawarehouse). Pourquoi ? D’une manière générale, faire des requêtes en bases de données en temps réel sur un environnement de production nuit à la stabilité des systèmes d’information en production et n’est pas conseillé. Nous n’entrerons pas dans le détail à ce niveau car ce n’est pas l’objectif.

Les mécanismes ETL agissent comme des bras qui vont sélectionner les données utiles. En fin de chaîne, on arrive à des bases de données (datamart), plus petites, spécifiquement taillées pour que les logiciels de business intelligence fournissent les objets et dimensions dont les analystes ont besoin. On pourra ainsi avoir un datamart spécifique pour tel ou tel service. La technique s’adapte au besoin fonctionnel d’où l’importance de co-construire tout cela.

NOTES—————————————————————-

[1] Jean-Louis Foucard, La boîte à outils du pilote des systèmes d’information, 2e édition, Paris, Dunod, 2014, 191 p.

[2] Ibidem.
[3] Ibidem.
[4] Hubert BAZIN, « Recueil de pensées sélectionnées par Hubert BAZIN », [En ligne : http://bazin-conseil.fr/pensees.html]. Consulté le 15 juin 2017.
[5] Jean-Louis Foucard, op. cit.
[6] Serge Cacaly, Yves-François Le Coadic, Paul-Dominique Pomart [et al.], Dictionnaire de l’information, 3e Edition, Paris, A. Colin, 2008, 295 p.
[7] Journal du Net, « Business Intelligence (informatique décisionnelle) », [En ligne : http://www.journaldunet.com/solutions/intranet-extranet/business-intelligence/]. Consulté le 1er juin 2017.
[8] « Extraire, Transformer & Charger ».

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