Business Intelligence : définition, étapes clés, outils et conseils

La réussite d'une entreprise dépend en partie de son aptitude à collecter et exploiter ses données. L'accès aux bonnes informations et la capacité à les transformer en actions concrètes représentent en effet un avantage concurrentiel majeur.

C'est précisément le rôle de la Business Intelligence (BI). En permettant aux entreprises d’y voir plus clair dans leurs données, la BI permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions et d’améliorer leurs opérations internes. Voyons tout cela en détail.

Qu’est-ce que la Business Intelligence ?

La Business Intelligence (BI), parfois appelée intelligence d’affaires en français, désigne l'ensemble des technologies, stratégies et moyens utilisés par les entreprises pour collecter, organiser et analyser leurs données afin d’en extraire des informations pertinentes. Son objectif principal est de faciliter la prise de décisions stratégiques en fournissant une vue d'ensemble complète des opérations commerciales, marketing et financières.

La Business Intelligence en détail

Comme Clive Humby, mathématicien et entrepreneur britannique renommé en data science le dit si bien, « les données sont le nouveau pétrole ».

Pensez à la Business Intelligence non pas comme une corde de plus à votre arc, mais comme une approche stratégique qui touche tous les corps de métier de l’entreprise et permet de transformer les données brutes d'une entreprise en informations exploitables. Ces dernières influencent ensuite l’ensemble des décisions prises.

De la BI traditionnelle à la BI 2.0

Le concept de Business Intelligence a considérablement évolué au fil des ans. Il est passé d’un modèle rigide à une approche plus agile et personnalisable.

Voici un tableau récapitulatif des principales différences entre les deux approches :

Pour les entreprises, l'adoption d'une stratégie de BI moderne procure des avantages concurrentiels majeurs :

• Une prise de décision éclairée : au lieu de se fier à une simple intuition ou à des rapports obsolètes, les décisions sont basées sur des faits et des données à jour

• Une meilleure anticipation des tendances : en analysant les données historiques et actuelles en temps réel, les entreprises peuvent identifier les tendances émergentes du marché et ainsi mieux comprendre l'évolution du comportement des clients

• Un gain de temps : la BI 2.0 met l’accent sur l’automatisation de la création de rapports, ce qui permet aux employés d'échapper à la tâche fastidieuse de compiler manuellement des données dans des feuilles de calcul

• Une meilleure connaissance client : la BI permet de segmenter les clients de façon précise, d'analyser les parcours d'achat et de mieux comprendre les préférences des clients.

Les 5 phases de la Business Intelligence à retenir

1. Collecte et nettoyage des données

La première étape clé de la BI consiste à rassembler les données brutes provenant de sources multiples. Ces sources peuvent être internes ou externes :

• CRM (Customer Relationship Management)

• ERP (Enterprise Resource Planning)

• Données externes du marché

• Réseaux sociaux

• Études et rapports réalisés par des organismes tiers

L'objectif est de collecter toutes les informations jugées pertinentes pour l'entreprise.

Une fois collectées, ces données doivent être nettoyées, transformées et standardisées pour garantir leur qualité et cohérence. Ce processus est crucial pour vous assurer que vos analyses reposent sur des informations fiables et unifiées. Cette étape vous permet également d’éviter les doublons.

2. Stockage et organisation

Après leur traitement, les données sont stockées dans un environnement centralisé. Traditionnellement, ces données étaient stockées dans un entrepôt de données (data warehouse).

Cependant, plus récemment, le concept de « lac de données » (data lake) a émergé. Il permet de stocker de vastes quantités de données brutes sous leur format natif, qu'elles soient structurées ou non. Cette flexibilité permet aux data scientists et autres personnes impliquées dans la gestion des données de les explorer de manière plus créative avant qu'un usage précis ne soit défini, élargissant le potentiel d'analyse.

3. Analyse et exploration des données

Cette étape implique l'utilisation de diverses techniques et d'outils d'exploration pour découvrir des tendances, des corrélations et modèles cachés dans les données. Les analystes posent des requêtes spécifiques afin d’en extraire des informations exploitables.

L'analyse prédictive ou le machine learning permettent d'aller au-delà de la simple description du passé. Ces techniques permettent d’anticiper les tendances futures et d'identifier des opportunités ou des risques potentiels, procurant aux entreprises qui les utilisent un véritable avantage concurrentiel.

4. Data visualisation et reporting

Afin que les analyses soient comprises par tout le monde, elles doivent être présentées de manière claire et visuelle. C’est là que la visualisation des données intervient en transformant les chiffres et tableaux complexes en graphiques ou autres représentations visuelles facilement compréhensibles par tous.

Cela permet de communiquer les informations clés de façon rapide et efficace au reste des parties prenantes. C’est par exemple le cas des reportings interactifs qui permettent de suivre l’évolution des indicateurs de performance clés (KPI). Ces outils permettent aux équipes de suivre en temps réel leur performance et de mieux comprendre les causes d’un résultat obtenu, qu’il soit positif ou non.

5. Prise de décision et pilotage stratégique

Le but ultime de la Business Intelligence est d'améliorer la prise de décision à tous les niveaux de l'entreprise, opérationnels tout comme stratégiques. En se basant sur des analyses factuelles plutôt que sur une simple intuition, les décisions sont prises plus rapidement et précisément.

Au-delà de la prise de décision, la BI permet aux entreprises de :

• Piloter leur stratégie commerciale de manière proactive

• Identifier de nouvelles opportunités commerciales

• Optimiser leurs opérations internes

• Personnaliser l'expérience client

• Réagir plus rapidement aux changements du marché

Les outils incontournables en Business Intelligence

Afin de pouvoir collecter, trier, nettoyer et exploiter de larges quantités de données, les entreprises utilisent des outils dédiés. Ces solutions digitales transforment les données brutes en informations exploitables.

Voici les outils incontournables à connaître.

Outils de reporting et de data visualisation

Ces outils permettent de créer des rapports clairs et des tableaux de bord interactifs pour suivre les KPI ou autres données de façon précise. Parmi les plus populaires, on trouve :

• Microsoft Power BI
  Intégré à l'écosystème Microsoft, cet outil est reconnu pour sa facilité d'utilisation et ses puissantes capacités de visualisation interactive.
  

• Tableau
  Le leader de la data visualisation. L’outil se distingue par la création de tableaux de bord esthétiques et intuitifs et sa capacité à se connecter à de multiples sources de données.
  

• Looker (Google Cloud)
  Cette plateforme moderne assure la cohérence des données grâce à un modèle centralisé qui s'intègre parfaitement à l’écosystème Google.
  
  

CRM

Ces outils sont essentiels pour centraliser et analyser les données clients. Cela permet en retour aux entreprises de personnaliser leurs interactions et d'améliorer la satisfaction client. Parmi les solutions les plus populaires on trouve bien sûr Pipedrive, mais également Hubspot ou encore Zoho.

Autres outils

La Business Intelligence s'appuie également sur des outils qui assurent la disponibilité et la qualité des données, tels que :

• Les entrepôts et lacs de données (Data Warehouse / Data Lakes)
  Les plateformes comme Google BigQuery, Amazon Redshift ou encore Snowflake stockent et organisent d'énormes volumes de données pour les rendre accessibles.
  

• Outils de préparation des données (Data Prep)
  Des outils comme Talend ou Alteryx automatisent le nettoyage, la transformation et l'enrichissement des données afin de garantir leur qualité.
  

• BI Open Source
  Pour les entreprises qui disposent de compétences techniques, des solutions comme Metabase ou Apache Superset offrent des alternatives open source flexibles et économiques.

Comment bien choisir l’outil adapté ?

Le choix d'un ou plusieurs outils de Business Intelligence dépend de différents facteurs. Voici quelques étapes clés pour vous guider :

1. Analysez vos besoins : quels sont vos objectifs ? Quels KPI souhaitez-vous suivre ? La première étape consiste à définir clairement ce que vous attendez de votre solution de BI.

2. Évaluez le volume et la complexité de vos données : la quantité de données que vous avez à traiter et la diversité de vos sources jouent un rôle important dans le choix de l’outil adapté.

3. Prenez en compte la facilité d'utilisation de l'outil : l'outil sera-t-il utilisé par un consultant en BI ou par des personnes qui ne sont pas spécialisées en data science (marketeurs, commerciaux, comptables, etc.) ?

4. Pensez à son intégration : l'outil doit pouvoir s'intégrer facilement à votre écosystème existant (CRM, ERP, logiciel de gestio

5. Budget : au-delà du prix de la licence, prenez en compte les coûts liés à la mise en place de l’outil, à sa maintenance et à la formation des utilisateurs.

Intégrer la Business Intelligence dans une stratégie d’entreprise

Cette approche qui met les données au centre n'est plus uniquement l'affaire des spécialistes en data science : elle touche désormais l’ensemble des métiers de l'entreprise, du marketing à la vente, en passant par la finance.

Le déploiement d'un outil de Business Intelligence et son utilisation quotidienne en entreprise impliquent les parties prenantes ci-dessous.

Les consultants BI

Les consultants en Business Intelligence peuvent être internes ou externes à l'entreprise. Leurs missions vont de l'audit des systèmes existants au choix des outils, en passant par la formation en BI des employés. Ils agissent en quelque sorte comme des partenaires stratégiques de l'entreprise, en évaluant les besoins et en auditant les processus existants de collecte et traitement de données. Ils conseillent sur le choix des technologies et des architectures de données les plus pertinentes, tout en assurant le déploiement des solutions de BI.

Les analystes BI

Ils sont responsables de la collecte, du nettoyage, de la modélisation et de l'analyse des données. Ils conçoivent des tableaux de bord et rapports pour les autres corps de métiers de l’entreprise. Ils ont pour responsabilité de traduire les besoins de l’entreprise en requêtes et de s'assurer de la fiabilité des informations présentées.

Les décideurs (direction, managers)

Ce sont en quelque sorte les principaux consommateurs des informations issues de la BI. Ils se servent des tableaux de bord générés pour piloter l’activité de l’entreprise au sens large du terme et identifier des potentiels leviers de croissance.

Les équipes commerciales

Les commerciaux utilisent les tableaux de bord pour obtenir de précieux insights sur les performances commerciales d’un produit, d’une région ou d’un(e) commercial(e) en particulier. De plus, certains tableaux de bord leur permettent d'identifier les clients à fort potentiel et, de façon plus générale, de mieux comprendre le cycle de vente.

Le marketing

L’analyse des données permet aux marketeurs de segmenter plus finement le marché, de personnaliser leurs campagnes et de mesurer plus précisément leur ROI sur plusieurs canaux.

Utilisation type de la Business Intelligence dans la vente et le marketing

La Business Intelligence en vente

La Business Intelligence aide les équipes commerciales à transformer les données stockées dans leur CRM en actions concrètes :

• Pilotage des performances : le pilotage de la performance est assuré par des tableaux de bord qui permettent de suivre en temps réel les ventes, les objectifs et les indicateurs clés de performance (KPI), que ce soit par équipe ou vendeur

• Une connaissance client améliorée : en unifiant les données du CRM et d'autres sources, la BI offre aux équipes commerciales une vue complète de chaque client, leur permettant en retour de personnaliser leurs offres et d’anticiper les besoins

• Prévision des ventes : la Business Intelligence utilise les données historiques couplées aux données actuelles pour générer des prévisions de chiffre d'affaires fiables, ce qui permet aux entreprises de mieux planifier leur stratégie commerciale

La Business Intelligence en marketing

La Business Intelligence est également très utilisée en marketing pour améliorer l’efficacité des campagnes en permettant aux équipes de :

• Analyser le ROI de leurs campagnes : la BI permet de connecter les dépenses marketing aux ventes réelles dans le CRM afin de calculer le retour sur investissement de chaque action

• Personnaliser leurs campagnes : la BI analyse le comportement des utilisateurs (clics, achats, parcours web, etc.) afin de créer des segments très fins, permettant aux marketeurs d'envoyer des messages ultra-personnalisés

• Optimisation du tunnel de vente : en ayant une vue globale sur l’ensemble de leur parcours client, les marketeurs peuvent plus facilement identifier les points de friction (par exemple la page depuis laquelle la plupart des visiteurs web partent), ce qui leur permet en retour d’optimiser le funnel marketing

Pour conclure

En 2025, maîtriser la BI n'est plus une option pour les entreprises mais une nécessité qui leur permet de sécuriser un avantage concurrentiel durable. En leur permettant de transformer des données brutes en informations utiles et stratégiques, les entreprises disposent d’une vision plus claire de leur situation, ce qui facilite la prise de décisions éclairées.

Analysez plus efficacement vos données commerciales. Essayez notre CRM gratuitement pendant 14 jours.

Business Intelligence : FAQ