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.