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L’informatique décisionnelle au service des dirigeants, quels enjeux ?

  • Prendre des décisions avisées
  • Améliorer la visibilité sur les activités de l’entreprise
  • Exploiter les données à son avantage
Adoptez la Business Intelligence
L’informatique décisionnelle est la solution moderne pour diriger son entreprise. Améliorez la performance de votre organisation grâce à la technologie.

L’informatique décisionnelle, ou Business Intelligence en anglais, est amenée à prendre toujours plus de place dans l’entreprise et l’administration. Découvrons les fondamentaux de cette discipline en pleine expansion.

Qu’est-ce que l’informatique décisionnelle ?

L’informatique décisionnelle recouvre l’ensemble des méthodes et outils informatiques mis à disposition des dirigeants d’une organisation pour leur permettre de prendre des décisions éclairées.

Comment l’informatique décisionnelle a-t-elle émergé ?

L’informatique décisionnelle a acquis son sens moderne sous l’impulsion de Howard Dresner en 1989, devenu analyste chez Gartner. La Business Intelligence inclut alors "les concepts et les méthodes permettant d'améliorer la prise de décision des entreprises en utilisant des systèmes d'aide basés sur des faits". Depuis, nous sommes rentrés dans l’ère du Big Data avec l’avènement des données en entreprise. Le développement exponentiel des volumes de données donne à l’informatique décisionnelle la matière propice à sa consécration.

Comment fonctionne l’informatique décisionnelle ?

Un système d’information décisionnel répond aux fonctions fondamentales suivantes :

  • La collecte, qui comprend la détection, la sélection, l’extraction et le filtrage des données brutes de sources hétérogènes.
  • L’intégration, qui consiste à restructurer, enrichir, agréger, reformater, nomenclaturer et rassembler les données collectées dans un espace unifié tel qu’un entrepôt de données (ou data warehouse).
  • La diffusion, qui met les données à disposition des utilisateurs selon leur rôle et leurs besoins associés.
  • La présentation des données, qui englobe le contrôle de l’accès aux résultats obtenus, le bon fonctionnement de la base de données et des requêtes qui lui sont faites, et bien sûr la visualisation desdits résultats.

À quoi sert l’informatique décisionnelle ?

L'objectif de l’informatique décisionnelle est de fournir aux décisionnaires une vision de l’état passé, présent et futur de leur entreprise. Elle permet entre autres l’identification des processus inefficaces, la révélation de modèles et tendances, l’adaptation aux changements dans l’environnement interne et externe, ou encore la mise en œuvre de stratégies et tactiques d’entreprise tout ça basé sur la transcription des calls.

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Quelles sont les applications concrètes de l’informatique décisionnelle ?

L’informatique décisionnelle trouve des champs d’applications dans toutes les branches de l’entreprise.

Quelle est l’utilité de l’informatique décisionnelle pour les différents départements de l’entreprise ?

Voici quelques exemples du potentiel de la Business Intelligence relatifs aux fonctions d’une entreprise.

Ventes :

  • Obtenir des informations approfondies et en temps réel sur les clients
  • Surveiller la qualité du pipeline des ventes
  • Rationaliser les processus d'affaires
  • Chez Leexi, l'informatique décisionnelle vous permet également d'améliorer votre speech to text

Chaîne d’approvisionnement :

  • Identifier les goulots d’étranglement
  • Repérer les retards et problèmes dans les processus d’expédition
  • Optimiser la logistique et le sourçage des matériaux
  • Améliorer la conformité

Marketing :

  • Suivre l'impact du contenu et des campagnes dans divers segments d'audience
  • Surveiller les préférences des clients, la valeur vie client et la rentabilité
  • Maximiser les ventes croisées et les renouvellements

Finance :

  • Identifier et analyser les domaines dans lesquels il est possible de réduire les coûts
  • Allouer un budget au plus près des besoins de chaque fonction
  • Réaliser le chiffre d’affaires prévisionnel avec une grande précision

Management :

  • Réduire le temps consacré à la saisie et à la manipulation des données
  • Générer des rapports automatiques et personnalisés
  • Améliorer la visibilité sur les domaines de l’entreprise nécessitant une attention particulière
  • Utilisez la puissance d'un tableau de bord intuitif

Stratégie :

  • Comparer les données à celles de la concurrence et aux données historiques pour une amélioration continue
  • Obtenir une vue d’ensemble de l’entreprise et accéder aux réponses à des questions critiques

D'ailleurs, pour optimiser le temps et les résultats de l'entreprise, opter pour le SaaS est une solution. En effet, utiliser des logiciels SaaS au sein de son entreprise va aboutir à une augmentation de la performance.

Data Dashboard

Fonctionnalités émergentes

L’informatique décisionnelle n’est pas figée et progresse de concert avec l’évolution des technologies. Le développement de l’intelligence artificielle, notamment, promet de grandes avancées dans sa capacité à gagner en autonomie.

Par exemple, le traitement automatique du langage naturel pourrait permettre des interactions plus spontanées avec les données de l’entreprise. Il serait alors possible de demander directement à son logiciel d’aide à la décision quel produit a généré le plus de revenus le mois précédent, sans avoir à manipuler de données pour trouver la réponse.

L’intelligence conversationnelle pourrait aussi endosser le rôle de data analyst, ou tout du moins assister ces derniers. Il s’agirait ici d’aider à nettoyer, affiner et combiner les données pour obtenir des visualisations en totale adéquation avec les besoins. On peut également citer l’identification des problèmes dans les données et la suggestion de solutions.

Enfin, l’IA pourrait être à l’origine de rapports dits intelligents. Les rapports et tableaux de bord occupent déjà une place cruciale dans l’entreprise moderne. À l’avenir, les logiciels d’aide à la décision devraient être capables de proposer automatiquement les visualisations ayant le plus d’impact pour leurs utilisateurs, d’après ce que l’IA a pu apprendre de leurs habitudes.

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