Infographie : Business Intelligence et entreposage de données expliqués

L'informatique décisionnelle et l'entreposage de données sont deux aspects de la transformation numérique qui sont étroitement liés en ce qui concerne la manière dont les informations sont stockées, sécurisées et utilisées.

En bref, l'entreposage de données fait référence aux méthodes utilisées par les organisations pour collecter et stocker leurs informations, en les assemblant dans des « entrepôts » de données.

L'intelligence d'affaires fait référence aux méthodes utilisées pour analyser ces informations afin de fournir aux dirigeants des données exploitables pour la prise de décision.

Ces deux éléments sont absolument cruciaux pour une entreprise moderne, pour laquelle l'exploitation efficace des données est une partie importante des opérations et un différenciateur concurrentiel clé dans toutes les industries d'aujourd'hui.

Jetez un œil à l'infographie :

Comment l'entreposage de données et l'intelligence d'affaires se rejoignent

L'entreposage de données et l'intelligence d'affaires, lorsqu'ils sont utilisés efficacement, peuvent fonctionner comme l'épine dorsale de l'information d'une organisation, les aidant à aligner chaque secteur d'activité pour faciliter une opération véritablement axée sur les données.

Qu'entendons-nous par là?

Les silos de données, qui se produisent lorsque les services d'une entreprise se détachent les uns des autres en termes de partage d'informations, sont beaucoup plus courants que vous ne pouvez l'imaginer dans les entreprises.

C'est particulièrement courant dans les organisations où différents départements fonctionnent sur des logiciels hérités qui ne sont pas intégrés les uns aux autres via la planification des ressources d'entreprise.

Cela conduit à un cloisonnement des données - et bien que les départements puissent avoir accès à des solutions de veille économique, les données sont principalement limitées à ces silos et sont inaccessibles à quiconque au sein de l'organisation.

Le rapport "State of the Customer Journey 2019" a montré que les silos, en particulier, nuisaient aux spécialistes du marketing qui cherchaient à exploiter les données : 47 % des spécialistes du marketing ont déclaré que leurs informations étaient cloisonnées et difficiles d'accès.

Pour contrer cela, le concept d'un entrepôt de données a été conçu, dans lequel les flux de données de toutes les sources au sein d'une entreprise seraient dirigés vers un référentiel central et pourraient ensuite être facilement accessibles par ceux qui en ont besoin.

Aperçu du fonctionnement de l'entreposage de données et de l'intelligence d'affaires

La source de données

La première partie de l'entreposage de données qui doit être abordée concerne les sources à partir desquelles les données devront être récupérées et téléchargées vers l'entrepôt (ou ses sous-catégories, les « data marts », qui hébergent des données pour des fonctions commerciales spécifiques des départements).

Cela impliquera généralement de déterminer qui sont les principales parties prenantes et les rapports qu'elles effectuent et qui sont nécessaires pour être acheminés vers l'entrepôt de données.

Une grande partie de cela s'expliquera d'elle-même. Par exemple, les rapports marketing du CRM ou les rapports comptables de l'ERP. Certaines seront moins faciles à identifier et pourraient impliquer des aspects de données plus négligés qu'il peut être nécessaire de signaler, comme les appels téléphoniques des clients ou les enregistrements de courrier électronique.

Entrepôt de données

Une fois les données nécessaires identifiées, il est temps de les extraire et de les charger dans l'entrepôt de données.

Ce processus est ce que l'on appelle « extraire, transformer, charger » (ETL) et constitue un élément crucial du chargement de données provenant de plusieurs sources dans un référentiel de données unifié.

L'ETL est très important car non seulement vous extrayez les informations nécessaires dans l'entrepôt de données, mais vous le nettoyez également pour garantir la qualité des données et la cohérence de toutes les bases de données, quel que soit l'endroit ou le système d'où proviennent les informations.

Le principe de base d'ETL est que les données sont extraites vers ce qu'on appelle une «zone de transit», qui comprendra les données sous forme brute.

Les données non structurées représentent collectivement 80 à 90 % ou plus de toutes les données et continuent de croître.

Ensuite, il est transformé et subit un traitement informatique.

Le traitement des données consiste à prendre les données brutes et à s'assurer qu'elles sont prêtes à être utilisées à des fins d'analyse par les utilisateurs finaux.

Le traitement des données consiste à filtrer les bonnes données des mauvaises données (inutilisables), à les filtrer, à supprimer les doublons, à les valider et à effectuer des ajustements de cohérence (courants dans les feuilles de calcul, par exemple).

Vient enfin l'étape de chargement, où les données nouvellement transformées sont envoyées de la zone de préparation vers leur référentiel correct dans l'entrepôt de données.

Lorsque les données sont chargées, il s'agit généralement d'un processus entièrement automatisé qui s'effectue par lots de manière continue.

L'intelligence d'entreprise

Une fois que les données sont dans l'entrepôt de données et qu'elles ont été traitées correctement, elles sont prêtes à être analysées par des programmes de business intelligence (BI).

Le logiciel de BI prendra les données des entrepôts et les analysera pour obtenir des informations, transformant davantage les informations en données exploitables et faciles à comprendre pour les décideurs.

En bref, l'intelligence d'affaires agit comme un pont entre l'entrepôt de données et l'utilisateur final.

Grâce à l'automatisation, à l'apprentissage automatique et à la capacité d'analyser en quelques secondes ce qui prendrait des semaines à un employé humain, les outils de BI sont capables d'interroger des données et de générer des rapports, des graphiques et d'autres ensembles de données exploitables.

Alors que plus de la moitié de toutes les entreprises considèrent le cloud BI comme « essentiel » ou « très important » pour leurs initiatives en cours et futures, Gartner a constaté que 87 % des entreprises sont considérées comme ayant un faible niveau de maturité analytique.

Accès de l'utilisateur final

Une fois que la solution de Business Intelligence a utilisé les données pour générer les rapports souhaités pour les utilisateurs finaux, le système doit leur fournir ces informations d'une manière exploitable.

Les trois premières étapes de ce processus dans son ensemble visent toutes à s'assurer que les données sont stockées et préparées correctement pour être utilisées. Il s'agit de processus backend.

L'étape finale est un processus initial, c'est-à-dire la manière dont les informations sont réellement utilisées par les parties prenantes.

La plupart des outils de business intelligence leaders du marché, comme PowerBI de Microsoft, ont une excellente visualisation afin que les utilisateurs qui ne sont pas techniques puissent commencer à appliquer les données dans leur prise de décision sans difficulté.

S'assurer que les utilisateurs finaux obtiennent les informations dont ils ont besoin d'une manière compréhensible est un aspect important de l'entreposage de données et de l'informatique décisionnelle.

Le but de l'ensemble de ce processus est de mettre des informations précieuses entre les mains de ceux qui en ont besoin mais qui ne sont pas nécessairement prédisposés à être à l'aise avec des ensembles de données complexes, de sorte que l'accès de l'utilisateur final est l'une des principales considérations à prendre en compte lors de la décision sur une solution BI.

Conclusion

L'informatique décisionnelle et l'entreposage de données sont importants pour les organisations modernes.

En effet, les entreprises d'aujourd'hui rivalisent beaucoup plus sur la base de leur capacité à exploiter les données qu'elles ne l'ont jamais fait.

48 % des entreprises considèrent que la BI dans le cloud est « essentielle » ou « très importante » pour leurs futurs plans de productivité commerciale.

Par conséquent, la nécessité pour les entreprises d'investir de manière à unifier leurs données et à offrir des opportunités de les utiliser pour leurs initiatives est une considération importante à prendre en compte.

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