Business Intelligence (informatique décisionnelle) – définition, actu – JDN

De l’exploitation des données métiers à la gouvernance IT, le point sur la Business Intelligence, et ses outils de type décisionnel : le reporting, le tableau de bord et l’analyse prévisionnelle.
Quel est l'objectif de la Business Intelligence ?
La Business Intelligence (BI), également "intelligence d'affaires" ou "informatique décisionnelle", englobe les solutions IT apportant une aide à la décision aux professionnels avec, en bout de chaîne, des rapports et tableaux de bord de suivi des activités de l'entreprise à la fois analytiques et prospectifs.
Cette notion apparait à la fin des années 1970 avec les premiers infocentres. Des systèmes qui envoyaient des requêtes directement sur les serveurs de production, ce qui se révélait plutôt dangereux pour ces derniers. Dans les années 1980, l'arrivée des bases relationnelles et du client / serveur permet d'isoler l'informatique de production des dispositifs décisionnels. Dans la foulée, des acteurs se sont lancés dans la définition de couches d'analyse "métier", dans le but de masquer la complexité des structures de données. A partir des années 90 et 2000, les plateformes de BI s'articulent autour d'un entrepôt de données (ou datawarehouse) pour intégrer et organiser des informations en provenance des applications d'entreprise (via des mécanismes d'extraction, de transfert et de consolidation – ou ETL). Objectif : répondre de manière optimisée aux requêtes d'outils de reporting et tableaux de bord d'indicateurs situés en aval, et mis à la disposition des responsables opérationnels.
Comment fonctionne les outils décisionnels aujourd'hui ?
Depuis quelques années, les plateformes de BI bénéficient des bases NoSQL, qui leur permettent de traiter directement des données non-structurées. Les applications de Business Intelligence bénéficient, aussi, d'architecture matérielle plus puissante, avec l'émergence des architectures 64 bits, du multi-cœur, et du traitement en mémoire vive (in-memory). Elles peuvent ainsi exécuter de manière plus rapide des traitements complexes, tels des modèles prédictifs (data mining) et des analyses multidimensionnelles – qui consistent à modéliser des données selon plusieurs axes (chiffre d'affaires / zone géographique, catégorie de client, de produit…).
Quels champs sont couverts par la BI ?
Traditionnellement centrée sur les questions comptables (consolidation et planification budgétaire), la BI s'est petit à petit étendue à l'ensemble des grands domaines de l'entreprise, de la gestion de la relation client à la gestion de la chaîne logistique en passant par les ressources humaines. Des éditeurs spécialisés ont défini des bibliothèques d'indicateurs prêts-à-l'emploi permettant de suivre ces différentes activités.Pour finir, l'apparition de nouvelles technologies web (dont HTML5 et les interfaces graphiques JavaScript et AJAX) a permis, aussi, l'émergence de nouveaux acteurs proposant une approche de la BI en mode cloud ou SaaS.
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