Se définissant comme un système de collecte et d’exploitation de données diverses, l’intelligence d’affaires consiste à regrouper, puis analyser des données d’entreprise afin de s’en servir pour prendre de meilleures décisions d’affaires et augmenter sa marge de profits.

Comme son nom l’indique, l’intelligence d’affaires est une procédure qui permet de prendre des décisions intelligentes à notre place et ce, en ayant recours à divers outils informatisés.

Les composantes de l’intelligence d’affaires

Regroupant les systèmes qui combinent les technologies de base de données, d’entreposage de données (data warehousing) et d’exploitation des données (data mining), l’intelligence d’affaires offre plusieurs avantages notables aux dirigeants d’entreprise. Elle leur permet en outre :

• De gagner du temps en ayant accès aux informations pertinentes rapidement
• D’obtenir rapidement le profil global d’une entreprise
• De produire des analyses statistiques et des rapports détaillés
• De réduire le temps alloué à la prise de décisions d’affaires
• De produire des liens entre des éléments n’ayant apparemment aucun lien entre eux, mais qui mis ensemble, forment un tout cohérent
• D’améliorer le savoir et les connaissances de l’entreprise
• De créer un référentiel unique servant de référence fiable et accessible en tout temps
• Et bien plus ...

L’intelligence d’affaires peut servir à augmenter la profitabilité de n’importe quelle entreprise à condition de savoir comment l’utiliser et l’appliquer.

Plusieurs outils sont mis à la disposition des marketeurs et dirigeants d’entreprise pour pouvoir la pratiquer, tels que des logiciels d’entreposage de données, de production de tableaux de bord, d’analyse de données, etc.

À l’aide de ces outils en intelligence d’affaires, les dirigeants récoltent des données, les entreposent, puis les exploitent par la suite à des fins lucratives. Pour mieux comprendre, voyons plus en détails en quoi consistent ces étapes.

Entreposage de données (data warehousing)

L’entreposage de données consiste à entreposer des données dans un logiciel ou un serveur informatique (entrepôt) qui servira de lieu de stockage central de toutes les données appartenant à une organisation.

Pour que l’on parle de « data warehousing », les données doivent être thématiques (classées par activités : clients, ventes, produits, etc.), historisées (classées dans le temps), non volatiles (ne doivent pas pouvoir s’effacer ou se modifier) et intégrées (doivent inclure toutes les sources de collecte de données : CRM, points de vente, etc.).

Exploitation de données (data mining)

Par la suite, une fois que les données sont entreposées, elles sont exploitées par les différents logiciels et outils d’analyse afin de produire des croisements d’informations, des rapports et des tableaux significatifs.

Extraction de connaissances et résolution de problèmes

Le data mining permet d’extraire de nouvelles connaissances qui aideront les gestionnaires et marketeurs à prendre des décisions plus éclairées et à considérer des éléments ou variables, qui, à la base, seraient peut-être passés inaperçus.

Ultimement, le data mining aide les gestionnaires à résoudre des problèmes, à dégager des tendances et prévoir des comportements d’achat, à analyser et améliorer les variables qui peuvent avoir une incidence sur la croissance ou la décroissance du chiffre d’affaires, de même qu’à effectuer une multitude d’autres tâches permettant d’améliorer la profitabilité d’une organisation.

Il s’agit d’un outil de gestion indispensable pour toute entreprise aux prises avec un important volume d’informations à gérer et désireuse d’améliorer ses décisions d’affaires tout en minimisant ses efforts.

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