Tout ce qu’il faut savoir sur l’intelligence d’affaires

Tout ce qu’il faut savoir sur l’intelligence d’affaires

Julie Delisle - 1 avr. 2016 00:00:00

Gestion de la capacité Planification Bonnes pratiques

L’intelligence d’affaires possède un potentiel inouï pour aider à la prise de décision, mais il est important d’éviter certains écueils, de réfléchir judicieusement aux informations nécessaires et de mettre en place des bonnes pratiques indispensables pour en tirer le maximum. Voici quelques informations pour vous aider à y voir plus clair.

Qu’est-ce que l’intelligence d’affaires ?

L’intelligence d’affaires représente la collecte, l’exploitation et l’analyse de données servant à la prise de décisions. Ces données peuvent être liées aux ventes, ou encore à des données de gestion interne. Selon Frost & Sullivan, les principaux domaines d’applications seraient le marketing, la gestion des ressources, la sécurité et l’amélioration de processus.

En d’autres mots, l’intelligence d’affaires consiste à :

  1. Collecter des données;
  2. Entreposer ces données pour analyse subséquente
  3. Analyser les données : porter attention aux tendances à travers le temps ou comparer différentes situations.

Cette analyse doit servir les objectifs d’affaires, et donc suivre des résultats qui mesurent la progression vers un but spécifique. Bref, ces données doivent servir à des décisions et actions concrètes, autrement il ne sert à rien de les collecter.

"Data is the new oil, we need to find it, extract it, refine it, distribute it and monetize it."

David Buckingham

Nous avons réalisé pour vous un petit top 10 des symptômes qu'une solution d'affaires peut traiter. N'hésitez pas à le consulter pour savoir où votre entreprise se situe.

Quelques conseils

Nécessité d’avoir des données intégrées. Selon Howard Dresner, reconnu pour avoir inventé le terme d’intelligence d’affaires alors qu’il était analyste à Gartner, la fonction TI n’est pas forcément la division qui devrait être responsable de déterminer les mesures sur lesquelles repose l’intelligence d’affaires.

Selon celui-ci, une vision trop étroite représente un des plus gros problèmes de l’intelligence d’affaires. Il est donc important d’intégrer les données, d’impliquer plusieurs fonctions. En d’autres mots, briser les silos pour obtenir des données intégrées.

Livrer rapidement les projets d’intelligence d’affaires. Selon un sondage de plus de 3000 professionnels des technologies de l’information, le facteur ayant le plus d’impact pour le succès d’un projet d’intelligence d’affaires est sa durée. Ainsi, les projets d’une durée de 1 à 3 mois possèdent le plus grand nombre de bénéfices, et au-delà de 6 mois, les bénéfices fondent comme neige au soleil.

Les projets plus longs possèdent non seulement moins de bénéfices, mais également davantage de problèmes comme des conflits politiques, des problèmes administratifs, et le manque d’adhésion de la part des utilisateurs.

D’où viennent ces problèmes ? Selon Barney Finucane, auteur du rapport, les outils sont fréquemment choisis pour les mauvaises raisons, comme le fait qu’ils sont intégrés à d’autres outils, plutôt que parce qu’ils répondent réellement au besoin.

“For bigger BI projects, the tool is often chosen because it’s bundled with other tools or because the company has a relationship with the vendor;” Mr. Finucane explains, “not because it’s the best tool to meet the needs of end-users.”

Barney Finucane, analyste principal et auteur du rapport, Business Application Research Center

Ce dernier recommande donc d’implanter de plus petits projets et de procéder par incrément, et d’impliquer les utilisateurs dans le processus de sélection et d’implantation du système.

Les défis de l’intelligence d’affaires

Assurer des données de qualité. Des données de mauvaise qualité représenteraient un des plus gros problèmes de l’intelligence d’affaires. Comme le dit l’expression consacrée, « garbage in, garbage out ». En d’autres mots, si les données sont fausses à l’entrée, elles le seront également à la sortie.

Si l’intelligence d’affaires mène à des décisions stratégiques basées sur les conclusions de données analysées, il importe d’apporter un soin tout particulier à la qualité de celles-ci.

Comment ? Tout dépend du type de données collectées. Dans le cas de données et d’indicateurs de performance organisationnelle, il importe de bien clarifier les règles d’affaires pour qu’elles soient les mêmes pour tous, et de s’assurer que les personnes responsables de rentrer les informations le font avec rigueur.

Par exemple, que signifie un statut de budget de projet rouge, jaune ou vert ? Que le budget prévu correspond à plus ou moins 15 % ou 30 % du budget planifié ? Ou l’indicateur est basé sur la perception du gestionnaire de projet (à éviter) ? Peu importe la règle d’affaires, l’important est qu’elle soit claire et communiquée à tous afin que les indicateurs aient la même signification et que les données possèdent un sens standard à travers l’organisation.

Maintenant que les règles d’affaires sont claires, encore faut-il que les informations nécessaires soient entrées systématiquement par les personnes responsables. Que ce soit des indicateurs-clés de performance reliés au projet ou des feuilles de temps qui font état des efforts liés aux projets et activités, il importe que ces données soient complètes et à jour. Autrement, les données obsolètes et partielles ne serviront pas à prendre des décisions éclairées.

Une solution peut être d’inclure l’entrée de données dans les objectifs individuels des employés. Évaluer ces actions peut sembler se rapprocher du micromanagement, mais c’est avant tout une façon de communiquer l’importance de ces données pour l’organisation et de récompenser les actions allant en ce sens.