Qu’est-ce que la Business Intelligence ?

L’intelligence d’affaires (BI) fait référence à un ensemble de processus et de technologies permettant d’accéder, d’analyser et de développer des informations exploitables à partir de données afin de prendre des décisions commerciales. Généralement, les outils de BI présentent les informations sous forme de tableaux de bord et de visualisations de données conviviaux qui établissent des graphiques et des tableaux de métriques clés. Les outils de business intelligence permettent aux décideurs de consulter des rapports et d’obtenir des informations commerciales spécifiques à partir des données, plutôt que de demander à un analyste de générer des rapports. Traditionnellement, la Business Intelligence s’est concentrée sur les rapports descriptifs et diagnostiques des activités commerciales historiques et actuelles. L’informatique décisionnelle moderne peut intégrer des techniques telles que l’analyse prédictive en temps réel, les requêtes assistées par l’IA et la planification de scénarios.

L’intelligence d’affaires vous permet d’obtenir des vues basées sur des données sur les opérations de votre entreprise, ses effectifs, ses clients et les tendances générales du marché. Si vous pouvez collecter des données, vous pouvez effectuer des analyses commerciales sur ces données avec BI.

Prise de décision plus rapide basée sur les données

La BI fournit des réponses basées sur les données à des questions commerciales complexes. La capacité à renvoyer rapidement des réponses à partir de données commerciales permet aux organisations de prendre des décisions plus rapidement et en toute confiance. Cela peut donner à votre stratégie commerciale un avantage concurrentiel. Par exemple, la possibilité de voir le coût combiné d’un produit à partir des coûts des composants de la chaîne d’approvisionnement en temps quasi réel permettrait à une entreprise d’ajuster dynamiquement le prix de vente.

Accessibilité améliorée

Présentée sous forme de tableaux de bord, de visuels ou de rapports faciles à comprendre provenant de plusieurs sources de données et entrepôts de données, la BI permet aux utilisateurs professionnels d’effectuer des tâches telles que l’analyse des performances de l’entreprise, la découverte de tendances et la détermination des domaines dans lesquels les performances ne sont pas acceptables. Avant que les outils modernes de business intelligence ne se généralisent, les utilisateurs professionnels demandaient aux analystes de produire des rapports statiques. Les analystes structureraient ensuite les requêtes pour qu’elles soient exécutées sur des bases de données relationnelles classiques et rendraient compte des données.

Hausse des revenus et baisse des coûts

Les bonnes données entrant dans les outils de business intelligence, associées aux bonnes requêtes, peuvent entraîner une augmentation des revenus et une baisse des coûts dans l’ensemble de l’organisation. Par exemple, découvrir qu’une nouvelle gamme de produits est sous-performante peut impliquer d’investir davantage dans le marketing, de réimaginer le produit ou de le retirer du marché.

Amélioration de l’intelligence client

Vous pouvez améliorer le service client et les offres de produits en examinant les données relatives au comportement des clients et en analysant les modèles. Par exemple, vous pouvez interroger les données de vos clients pour déterminer si les publications sur les réseaux sociaux donnent lieu à des demandes de renseignements, à des ventes ou à d’autres interactions.

L’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) pour l’intelligence d’affaires utilisent des algorithmes avancés et des techniques de deep learning pour analyser les mégadonnées et découvrir des modèles cachés dans les données.

Le machine learning permet aux data scientists et aux analystes commerciaux d’effectuer des analyses plus avancées sur les données que les techniques de BI traditionnelles. Cela peut aider à accélérer la prise de décision dans les processus métier et à découvrir de nouvelles informations.

Les avantages de l’IA dans la BI

Les avantages de l’IA dans la BI incluent :

●      Capacités de BI améliorées : l’IA permet de mieux identifier les relations entre les données, les nuances, les valeurs aberrantes et les tendances cachées

●      Prise de décision plus informée : les capacités prédictives de la BI pilotée par l’IA permettent aux utilisateurs d’identifier plus facilement les tendances et de prendre des décisions plus informées.

●      Décisions proactives : l’IA peut rapidement mettre en évidence les tendances contenues dans les données actuelles, ce qui permet aux analystes d’identifier ces tendances à un stade précoce et de prendre des décisions proactives en temps réel

●      BI adaptative intelligente : l’IA auto-apprenante peut améliorer les performances de la BI grâce à sa capacité à intégrer de nouvelles informations pour obtenir une meilleure qualité d’analyse

●      Meilleures informations : les solutions de BI basées sur l’IA aident les utilisateurs à mieux identifier les tendances cachées et à fournir de nouvelles informations qui ne sont pas facilement apparentes avec les outils de BI traditionnels.

Traitement du langage naturel dans la BI

Le traitement automatique du langage naturel est une technologie clé des solutions BI modernes (NLP). Grâce à cette technique, la BI alimentée par l’IA peut intégrer des informations issues des sentiments et des informations provenant de documents, d’e-mails et de transcriptions provenant de centres d’appels. Les requêtes en langage naturel (NLQ) sont une application spécifique du NLP. Avec NLQ, les utilisateurs de BI explorent les données en utilisant du texte libre, sans que les analystes aient à créer des tableaux de bord ou des rapports personnalisés.

Le pipeline de business intelligence comporte quatre phases.

1. Ingestion de données

Les données commerciales proviennent de nombreuses sources, notamment des applications SaaS, des bases de données, des fichiers, des e-mails et des données de streaming. L’ingestion de ces données constitue la première phase du pipeline BI. Les données peuvent être ingérées par lots, découpées en fonction du temps ou de la taille, ou consommées sous forme de flux.

Les données brutes peuvent arriver telles quelles, prêtes à être stockées immédiatement. C’est ce que l’on appelle le pipeline Extract, Load, Transform (ELT). Une autre option consiste à transformer les données brutes avant leur stockage. Cette option est appelée Extract, Transform, Load (ETL) et implique la préparation, la restructuration et le nettoyage des données avant le stockage.

2. Stockage et modélisation des données

La technologie de stockage des données sous-jacente à votre solution BI dépend de votre choix ELT/ETL et de la question de savoir si vous stockez des données structurées et non structurées ensemble. Par exemple, les données ingérées et transformées dans un format normalisé peuvent être stockées dans un entrepôt de données. Un entrepôt de données, tel qu’Amazon Redshift, contient plusieurs bases de données. Les données ingérées par les pipelines ELT sont généralement stockées dans un lac de données, bien que les entrepôts de données modernes prennent également en charge l’ETL. Un data lakehouse combine à la fois l’entrepôt de données et le lac de données pour constituer une solution de stockage tout-en-un.

La modélisation des données contribue à améliorer les performances des systèmes de business intelligence. Par exemple, la modélisation des données avec un schéma en étoile peut réduire le temps de requête, tandis que la modélisation des données avec un schéma en forme de flocon de neige peut réduire l’espace de stockage, en fonction de la charge de travail et de l’infrastructure.

Les catalogues de données indexent les informations dans l’ensemble de l’organisation, afin que les utilisateurs puissent trouver les données pertinentes existantes à inclure dans leurs requêtes.

3. Analyse et interrogation

Les entrepôts de données prennent en charge les requêtes SQL natives, mais les lacs de données et les lacs de données nécessitent généralement des moteurs de requête distincts. Par exemple, vous pouvez associer le stockage Amazon S3 au service de requêtes Amazon Athena.

Au-delà des requêtes SQL, vous aurez besoin d’un logiciel de BI pour effectuer des requêtes et des rapports avancés. Les rapports prédéfinis, qui contiennent des informations fixes, constituent un modèle courant. Par exemple, vous pouvez recevoir un rapport de ventes hebdomadaire pour un département. Ces rapports sont généralement configurés à l’avance par un analyste commercial. D’autres techniques analytiques avancées, appelées exploration de données, utilisent des méthodes issues de domaines tels que les statistiques, la science des données et l’apprentissage automatique.

Les solutions de BI modernes en libre-service permettent aux utilisateurs professionnels de consulter des rapports sans attendre qu’un analyste effectue des analyses de données. Les analystes peuvent configurer des tableaux de bord basés sur des groupes d’utilisateurs pour afficher les informations commerciales appropriées. Dans d’autres solutions, les utilisateurs professionnels peuvent créer des requêtes dans le logiciel pour accéder aux rapports sans aucune intervention d’un analyste. Les solutions BI modernes intègrent des requêtes en langage naturel (NLQ), alimentées par l’apprentissage automatique, pour analyser les données sans compétences techniques spécifiques.

4. Visualisation et livraison

La quatrième phase du pipeline BI est l’affichage des requêtes adressées à l’utilisateur final. Vous aurez généralement accès à des tableaux de bord, des cartes de performance et des rapports configurables à imprimer. Dans certains cas, les outils de BI sont intégrés à des logiciels existants et peuvent afficher des rapports intégrés à l’application, par exemple dans des info-bulles ou des panneaux latéraux.

Vous pouvez configurer BI pour générer des alertes, des e-mails, des notifications et d’autres actions push à des fins de reporting. Ces événements basés sur le push peuvent se produire lors d’événements déclenchés, selon un calendrier, lorsque les données dépassent un seuil ou lorsqu’une analyse de grande envergure est terminée.

Selon la solution, la BI peut analyser les données historiques, déterminer la cause des anomalies, prévoir les événements futurs et recommander des actions sur la base de prévisions.

Il existe quatre principaux types de business intelligence qui sont souvent combinés dans une seule solution :

BI descriptif

Les rapports et tableaux de bord BI sont souvent structurés de manière à fournir des informations commerciales sur les performances historiques, y compris les résultats actuels. La BI descriptive montre aux utilisateurs ce qui s’est passé et peut inclure des composants de tableau de bord tels que des indicateurs de performance clés (KPI) et des tableaux récapitulatifs.

BI diagnostique

Diagnostic BI inclut une couche au-dessus de la BI descriptive pour analyser la cause première des anomalies dans les données. Les solutions de BI de diagnostic incluent des outils permettant d’explorer les données en profondeur.

BI prédictive

Il est important de pouvoir prévoir ce qui va se passer ensuite dans votre entreprise. Régression BI prédictive, classification et prévisions de séries chronologiques, et modélisation ML pour prédire les résultats futurs.

BI prescriptif

La BI prescriptive vous aide à décider quoi faire de vos prévisions. Ce type de BI implique des techniques telles que la modélisation de scénarios et les recommandations d’optimisation.

AWS propose une gamme de services pour vous aider à créer et à perfectionner votre pipeline de business intelligence, de l’ingestion de données aux outils de visualisation. Voici certains des services qui vous aideront dans votre transition vers la BI :

Amazon Redshift est un entrepôt de données dans le cloud qui offre un rapport prix/performances inégalé pour les analyses et l’IA agentique. Redshift optimise l’analyse SQL sur les données unifiées de votre lakehouse dans Amazon SageMaker. Les intégrations de données Zero-ETL permettent des analyses en temps quasi réel en connectant des services de streaming, des bases de données opérationnelles et des applications d’entreprise tierces sans pipelines de données complexes.

Amazon QuickSight fournit des fonctionnalités de BI et des tableaux de bord alimentés par l’IA dans Quick, transformant vos données éparpillées en informations stratégiques pour tous, vous permettant de prendre des décisions plus rapidement et d’obtenir de meilleurs résultats commerciaux. Amazon QuickSight vous permet d’effectuer une analyse avancée des données en langage naturel à l’aide de scénarios et de répondre à des questions « hypothétiques » en suivant des instructions détaillées.

Amazon SageMaker Canvas vous permet d’ajouter le machine learning à vos pipelines BI en créant des modèles ML très précis à l’aide d’une interface visuelle, sans code requis. Avec SageMaker Canvas, vous pouvez transformer des données à l’échelle du pétaoctet et créer, évaluer et déployer des modèles d’apprentissage automatique (ML) prêts pour la production sans codage.

AWS Glue vous aide à découvrir, préparer et intégrer toutes vos données. Vous pouvez découvrir plus de 100 sources de données diverses et vous y connecter, gérer vos données dans un catalogue de données centralisé, et créer, exécuter et surveiller visuellement des pipelines de données pour charger des données dans vos lacs de données, entrepôts de données et lake houses.

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