Qu'est-ce que l'informatique décisionnelle ?
L'informatique décisionnelle est le processus qui consiste à exploiter tout le potentiel des technologies et des utilisateurs pour collecter et analyser des données qui seront ensuite utilisées par les organisations dans leurs processus stratégiques et leurs prises de décisions au quotidien.
Looker de Google Cloud est un outil d'informatique décisionnelle qui offre une vue unifiée des données de votre entreprise.
Présentation de l'informatique décisionnelle
Le processus d'informatique décisionnelle implique généralement la collecte de données d'entreprise dans un entrepôt de données ou un autre type de dépôt, et l'utilisation d'un outil spécialement conçu pour analyser ces données. Par exemple, une entreprise pourrait étudier les habitudes d'achat en ligne des clients, les coûts opérationnels ou les informations sur les ventes régionales. Une autre organisation pourrait vérifier si les activités commerciales sont conformes aux normes d'analyse comparative.
Les outils inclus dans une solution d'informatique décisionnelle peuvent être regroupés en trois catégories :
Sur site : ces outils s'exécutent sur l'infrastructure de votre organisation et sont couramment utilisés avec des entrepôts de données traditionnels qui s'exécutent eux aussi sur site. Ils peuvent toutefois être moins évolutifs que les solutions cloud.
Open Source : ces outils sont économiques et peuvent également réduire vos coûts d'infrastructure s'ils sont basés sur le cloud. Les outils Open Source requièrent néanmoins une certaine connaissance et pratique du codage pour pouvoir être utilisés efficacement.
Cloud : les outils d'informatique décisionnelle dans le cloud sont particulièrement efficaces pour gérer des flux continus et d'importants volumes de données. Ils peuvent également représenter une solution économique, car l'infrastructure et l'expertise nécessaires pour gérer l'environnement incombent au fournisseur cloud.
Quels sont les avantages de l'informatique décisionnelle ?
Utiliser les données pour mieux comprendre les performances d'entreprise
L'informatique décisionnelle a pour but d'améliorer l'orientation et les performances générales de l'entreprise. Un outil d'informatique décisionnelle moderne peut aider les organisations à mieux comprendre ce qui s'est passé et pourquoi, et à savoir ce qui devrait se produire pour mieux optimiser leurs opérations.
Prendre des mesures en réponse aux indicateurs clés de performance
L'informatique décisionnelle permet aux entreprises d'analyser les données en continu et d'agir en conséquence pour améliorer les performances à court et long termes. Les données analysées peuvent aider à identifier des tendances et modèles importants dans pratiquement tous les services de l'entreprise, tels que les ventes, le service client, la production, la sécurité, etc.
Trouver des opportunités de nouvelles branches d'activité
Les entreprises qui utilisent l'informatique décisionnelle pour prendre des décisions éclairées à chaque niveau peuvent s'adapter rapidement à l'environnement commercial en constante évolution. L'informatique décisionnelle aide à définir de nouvelles gammes de produits, à gagner de nouveaux clients à l'aide de plans marketing ciblés et à optimiser les canaux de vente.
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Pourquoi l'informatique décisionnelle est-elle si importante ?
Les entreprises qui cherchent à améliorer leur efficacité en prenant des décisions basées sur les faits savent le rôle important que joue l'informatique décisionnelle pour y parvenir. Elle permet d'identifier des tendances et modèles importants à partir de données d'entreprise, en offrant un aperçu complet des processus organisationnels, du comportement des consommateurs et de la productivité interne. Ces insights sont essentiels pour optimiser les performances et la prise de décisions.
La qualité et l'emplacement des données et des compétences nécessaires pour utiliser efficacement les outils d'informatique décisionnelle sont des facteurs qui aident les clients à résoudre les problèmes clés suivants :
- Qualité des données : disposer de données de qualité est crucial pour obtenir des données analytiques utiles. Des données de mauvaise qualité se traduiront par une informatique décisionnelle inefficace. La qualité des données peut être compromise pour deux raisons principales. La première, lorsque les données sont obsolètes, ce qui est assez fréquent dans une organisation complexe de grande taille. La deuxième, lorsque les entreprises ne prennent pas le temps d'effectuer une bonne maintenance de leurs données. Pour maintenir la qualité des données, les entreprises doivent prendre les mesures nécessaires pour nettoyer et normaliser régulièrement les données.
- Données critiques réparties sur différents systèmes : lorsque les données se trouvent sur des systèmes différents et ne sont pas accessibles par d'autres systèmes parce que le logiciel n'est peut-être pas compatible ou que l'unité commerciale contrôle rigoureusement les autorisations des utilisateurs, on parle de données cloisonnées. Le problème avec cette approche, c'est que lorsque les données critiques se trouvent cloisonnées, elles sont verrouillées, ce qui vous empêche de disposer d'un aperçu complet de toutes vos données. L'informatique décisionnelle n'est alors pas optimisée. L'utilisation d'un bon outil ETL (extraction, transformation et chargement) peut vous aider à rassembler des données de différents systèmes en vue de leur analyse.
- Manque d'expertise : l'utilisation d'outils d'informatique décisionnelle requiert une certaine expertise. Cela signifie que seuls quelques membres de votre organisation ont les compétences suffisantes pour pouvoir utiliser efficacement ces outils, ce qui peut créer un goulot d'étranglement.
Comment les entreprises utilisent-elles l'informatique décisionnelle ?
Reporting
Communication régulière de données récapitulatives aux principaux décisionnaires afin de les aider à définir l'orientation et la stratégie de l'entreprise.
Visualisation des données
Présentation visuelle des données facilitant la compréhension d'informations complexes.
Analyse prédictive
Analyse des données de l'historique pour prédire de futurs modèles à l'aide de techniques statistiques telles que l'exploration de données, le machine learning et la modélisation prédictive.
Exploration de données
Recherche dans des ensembles de données volumineux pour identifier des tendances ou modèles utiles.
Traitement d'événements complexes
Analyse de flux de données en temps réel à partir de sources telles que des flux de bourse, des rapports sur le trafic ou des réseaux électriques équipés de capteurs.
Gestion des performances d'entreprise
Analyse et évaluation des objectifs de performances, tels que les objectifs d'excellence opérationnelle définis par les achats en ligne et la satisfaction des clients.
Produits et services associés
Une suite complète d'outils d'analyse de données s'articulant autour de BigQuery et Looker, qui est conçue pour tirer le meilleur parti de l'évolutivité, l'efficacité et la sécurité de Google Cloud. Une solution d'informatique décisionnelle sur Google Cloud qui aide votre entreprise à exploiter toutes vos données pour améliorer la prise de décisions au quotidien, intégrer les insights dans vos workflows ou créer des applications personnalisées basées sur les données.
