L’intelligence des données : exploiter la data pour piloter son entreprise
À l’ère où le digital s’est imposé dans bien des secteurs d’activité, certaines pratiques évoluent. La prolifération des sites internet et nouveaux modes de consommation poussent en effet les entreprises à s’adapter. Grâce à l’exploitation de données recueillies à différents niveaux, une entreprise peut ainsi faire évoluer sa stratégie, modifier son positionnement ou ajuster son offre. Dans les faits, les données à analyser ne sont pas nécessairement propres à l’univers digital. L’importance du numérique au niveau de la data intelligence varie en effet selon le secteur d’activité et les entreprises.
Pour bien des sociétés, les chiffres recueillis à l’ère du numérique sont toutefois une source déterminante d’information. Que ce soit dans le but d’estimer leur croissance ou d’affiner leurs ambitions d’évolution, de valider ou ajuster leurs investissements voire de déterminer si une partie de leur activité mérite une réorganisation interne, l’intelligence des données peut s’avérer bénéfique à de nombreuses entreprises.
Définition et enjeu de la data intelligence, ou business intelligence
Dans un premier temps, il semble nécessaire de revenir sur la définition de la notion d’intelligence des données. Il convient ainsi de préciser que l’intelligence des données correspond à l’analyse de diverses données internes, que ce soit au niveau des outils, des services ou des clients, dans le but d’adapter ses processus, son management et ses investissements en fonction des résultats observés.
L’intelligence des données, souvent appelée data intelligence, peut être traduite en anglais de manière plus précise et pertinente par le terme business intelligence. Dans le parcours de traduction de l’anglais au français il ne faut à l’inverse pas traduire la notion de business intelligence par intelligence économique. Plusieurs facteurs importants distinguent en effet ces deux notions.
- La première différence entre business intelligence et intelligence économique se constate au niveau de la nature des éléments utilisés. Si l’intelligence des données repose sur le traitement d’informations récoltées en interne et par conséquent propres à l’entreprise, ce n’est pas le cas de l’intelligence économique qui tend à analyser des données externes à l’entreprise.
- Au-delà de leur provenance, c’est aussi dans la façon dont sont stockées les données analysées qu’une différence majeure existe. Business intelligence rime ainsi avec système informatique, en ce sens que l’analyse repose sur l’exploitation de données enregistrées de manière structurée dans le système d’information de l’entreprise. La business intelligence se présente en effet comme une science qui mise sur l’intelligence artificielle puisque les informations recueillies sont en premier lieu destinées à des machines et visent à être traitées par des algorithmes. C’est en effet au moyen d’algorithmes et d’un système d’information performant que les données sont intégrées aux différentes solutions informatiques de l’entreprise afin d’être directement exploitables par des outils internes, c’est ce que l’on appelle l’analytics.
- Enfin, une autre différence repose sur la vision même de l’analyse. En se basant sur des données internes, l’intelligence des données correspond à l’étude de quelque chose de réel, à l’image d’un cas client, d’un processus interne ou de solutions déjà utilisées. C’est justement l’analyse d’éléments empiriques qui permet de mettre au service de l’entreprise des données pertinentes.
Pour les entreprises, avoir un système d’information performant relève donc de plusieurs enjeux.
Qualité des données et enjeux autour de la stratégie d’entreprise
L’analyse des statistiques, aussi appelée analytics, repose sur un point déterminant qui est de bien renseigner les données recueillies. C’est dans ce but que de nombreuses entreprises développent des outils et systèmes d’information extrêmement performants. Une donnée disponible n’a en effet d’intérêt que si les systèmes qui sont amenés à la traiter sont en mesure de le faire dans de bonnes conditions. C’est pour cette raison, et afin de répondre à une demande croissante, que de nombreux métiers voient le jour.
Les fonctions clés des systèmes d’information décisionnels
Les experts en informatique sont sollicités afin d’optimiser à la fois la recherche, la récolte, la gestion et le traitement de ces informations. À l’image de ces différentes étapes dans le cheminement d’une information, l’intelligence des données repose sur la mise en place d’un système d’information décisionnel, aussi appelé SID. Les systèmes d’information décisionnels se caractérisent par leur polyvalence et leur rôle majeur dans le traitement des données.
Si les systèmes d’information décisionnels ont tendance à se développer, c’est notamment car ils s’imposent comme des alliés précieux des entreprises à travers leurs différentes fonctions puisqu’ils sont en effet en mesure de collecter, intégrer, diffuser et présenter les données. Ces étapes successives sont à l’origine de la qualité des informations exploitées, de l’interprétation de ces dernières et par conséquent de la création de valeur.
Machine learning et intelligence artificielle au service des entreprises
La technologie et les systèmes d’information avancés permettent de disposer d’outils qui apprennent par eux-mêmes. C’est ce que l’on appelle le machine learning. Pour sa part, l’intelligence artificielle joue également un rôle important et se développe grâce aux algorithmes toujours plus performants qui sont développés. Une fois que les algorithmes ont permis à une donnée de suivre le processus qui l’accompagne de sa recherche à son traitement, la valeur ajoutée se trouve dans la capacité à interpréter la donnée et à savoir quoi en faire. Une donnée n’a en effet de valeur que lorsque l’on sait comment l’utiliser et en tirer profit.
Selon sa nature, la donnée peut servir dans un domaine tel que le marketing ou le management et ainsi être exploitée directement au niveau d’un client ou bien en interne avec des salariés. C’est donc au niveau du cheminement des étapes et des algorithmes établis que se jouent à la fois la qualité de la donnée et la pertinence de l’information qui sera communiquée.
La création de valeur à travers le traitement des données
La business intelligence permet aux entreprises d’entrevoir de nouvelles perspectives grâce à l’étude de nombreuses données. Ces données peuvent provenir de différents domaines et c’est justement la pluralité de ces sources qui rend la tâche de collecte des informations particulièrement difficile. Si cette partie de la mission s’avère délicate, c’est aussi à ce niveau que se trouve l’enjeu essentiel de la data intelligence. C’est en effet en définissant en amont les données à récolter et en mettant en place des algorithmes à même de les traiter de manière efficace et pertinente, que les entreprises pourront interpréter les valeurs recueillies dans les meilleures conditions.
Dans la plupart des cas, l’ensemble des statistiques sont conservées au sein d’entrepôts dédiés centralisant l’intégralité des informations recueillies. Il est ainsi possible d’accéder à des données sur des événements passés mais aussi d’en savoir plus sur la situation actuelle de l’entreprise. C’est à travers un reporting régulier que les entreprises peuvent avoir une idée davantage précise de leur évolution, que ce soit au niveau du fonctionnement, des performances, des forces et des faiblesses.
C’est grâce à ces précieuses données qu’il est possible de dresser un bilan de son activité et de préciser les perspectives d’évolution. Que ce soit en termes d’investissements à réaliser, de projet à entreprendre ou de processus à modifier, les données peuvent être à l’origine de nombreuses évolutions bénéfiques à l’entreprise et favoriser la création de valeur.
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