Reeport | La Business Intelligence en temps réel - Définition, exemples, et limites

Dans un monde où la donnée est devenue reine, posséder des bases de données décisionnelles ne sont malheureusement plus suffisantes en soi pour influer sur les performances de l’entreprise. « Etre équipé pour » et « être organisé pour » sont deux composantes indissociables pour exploiter les nouveaux potentiels de sources de données hétérogènes. 

Au coeur de la transformation digitale, la connaissance client est devenu un outil décisionnel pertinent à exploiter pour les entreprises. 

Découvrez dans cet article, comment tirer profit de la Business intelligence pour fluidifier pour système décisionnel.

La révolution de la BI en temps réel pour vos systèmes décisionnels

Pour exploiter le meilleur des solutions de la business intelligence, faut-il encore savoir analyser et interpréter les données stockées disponibles et les indicateurs-clés, c’est-à-dire être datalphabétisé. Dans cette logique, tirer le meilleur parti des outils de business intelligence implique d’être en mesure de s’appuyer sur des solutions en « temps réel » afin de raccourcir les délais de prise de décision.

Mais jusqu’où fait-il sens de pousser cette quête de réactivité ?

Quand la profusion des données implique une réactivité de la part des entreprises

Notre société d’aujourd’hui est celle de l’instantanéité et la mémoire y tient une place de plus en plus restreinte. Les solutions de Business Intelligence qui permettent des analyses prédictives et des analyses de données en « temps réel » (aussi appelées « real-time analytics ») détrônent les outils qui n’exploitent que des données archivées, focalisés sur une représentation figée du passé.

Plutôt que de regretter des opportunités manquées, les entreprises data driven misent sur la fraîcheur des données – c’est-à-dire l’apparition de données dans les minutes qui suivent – afin de nourrir un pilotage opérationnel réactif tourné vers l’efficacité et l’adaptation. En effet, les entreprises ont besoin d’une plus grande agilité dans leurs actions pour éviter de se noyer dans la masse de données brutes et d’événements auxquels elles font face, et cela passe avant tout par une étape de préparation des données. Avec la solution BI en « temps réel », les entreprises sont plus réactives - que leurs concurrents - pour identifier et corriger les écarts de performances collectées.

En ce sens, tirer profit des outils de business intelligence revient à prendre une avance conséquente sur ces concurrents n'ayant pas entamé cette transformation digitale, de ce fait, il est nécessaire de mettre en place des environnements data opérationnels et une architecture décisionnelle utile pour le monitoring des activités des entreprises. 

Une question de temps incompressible

Cependant, croire que la BI en « temps réel » entraîne des décisions prises dans les secondes qui suivent relève d’un imaginaire collectif. Ce mirage du big data et de la BI 2.0 tient en réalité d’une confusion entre « temps réel » de la donnée et « instantanéité » de la décision liée.

La notion de « temps réel » concerne la mise à disposition du système d'information, pas la prise de décision qui en découle. Il existe en effet un écart considérable entre la promesse de données en temps réel et la capacité d’un être humain à réagir instantanément à ces informations en permanence, et cela s’explique principalement par deux raisons :

• D’une part, les données en temps réel diffusées peuvent ne pas être suffisamment actionnables pour impacter les décideurs. Dans ce cas, elles ne sont pas assez parlantes, légitimes, ou fiables pour déclencher directement des décisions informées et opérationnelles. Le problème vient ici des indicateurs observés.

• D’autre part, il faut accepter l’idée que toutes les décisions ne peuvent pas être prises instantanément, car elles ne concernent pas toutes un pilotage à très court-terme. Le problème vient ici du modèle décisionnel et des objectifs décisionnels poursuivis.

Dans tous les cas, le décideur doit surtout disposer du temps nécessaire pour prendre une décision fonctionnelle et réfléchie sur les KPI de toutes ces données disparates. Si disposer des bons outils décisionnels permettant d'obtenir des KPIs – fiables, légitimes, fonctionnels et actualisés – est suffisant pour « réagir dans l’instant », ce n’est malheureusement pas suffisant pour « réfléchir dans l’instant ». Si l’être humain peut appuyer sur des boutons par réflexe, il a cependant besoin d’un temps incompressible pour définir une stratégie d’action servant au processus d'aide à la décision.

En ce sens, pour optimiser l'analyse des données et la visualisation des données, de nombreux outils de reporting existe sur le marché (Reeport, Power Bi, Power Pivot...) pour vous aider à visualiser les KPIs moteurs de votre activité dans des tableaux de bord dynamiques, tirant profit de la web intelligence. Ces outils vous permettront d'obtenir une vision globale et granulaire de vos données de production / données de l'entreprise et in fine vous permettra de fluidifier l'aide à la décision. 

La BI en temps réel serait donc une fausse promesse de réactivité en temps réel ?

En réalité faire un choix binaire entre Business intelligence en temps réel et BI classique n’a pas beaucoup de sens, car la BI est bivalente : elle doit répondre à des usages très différents en fonction de votre architecture de données et de votre système décisionnel.

La BI en temps réel, basée sur une fraîcheur des données issues de sources analytiques variées à la minute, est destinée à un pilotage très opérationnel. Elle concerne donc le suivi d’indicateurs réactifs qui reflètent des variations permanentes qu’il fait sens de suivre. Orientée sur le présent, la BI en temps réel se base sur des solutions techniques très légères qui permettent une mise à jour permanente des informations diffusées.

Avec une solution BI en temps réel, une équipe opérationnelle dispose donc, d’un accès permanent à des données qui s’actualisent toutes les minutes et permettent de piloter l'activité à très court terme avec des informations pertinentes.

Cependant, le périmètre des données observé par la BI en temps réel est forcément limité, et cela, à des fins de réactivité des outils de données. Ainsi, plus le périmètre de data observé sera large et la masse de données importante, moins l’outil BI sera capable de le traiter en temps réel. Si vous souhaitez analyser de vastes volumes de données, provenant de sources hétérogènes (différentes sources / différents connecteurs) et sur une large période de temps, il est certain qu’il vous faudra vous appuyer sur un outil de business intelligence classique pour tirer profit des données opérationnelles permettant de construire des décisions stratégiques reposant sur les données de l'entreprise. 

Orientée sur le passé (immédiat ou lointain), la BI classique permet donc d’exploiter des données modélisées et consolidées avec une fraîcheur qui n’est pas imminente. Et c’est tant mieux, car la performance des grandes entreprises et des PME / TPE ne se basent bien entendu pas exclusivement sur des corrections de performances à court terme, mais plutôt des informations exploitables sur des périodes de temps définis.

La finalité de la BI est de permettre à une entreprise d’accéder aux informations pertinentes, c’est-à-dire celle qui révèle de nouvelles opportunités et des tendances cachées par rapport aux objectifs stratégiques poursuivis. Or, les composantes de ces objectifs impliquent de prendre les bonnes décisions à différents termes. Dans ce vaste ensemble de décisions et ces masses de données, la BI en « temps réel » et la BI classique répondent à des usages très différents qui font tous partie de la réalité d’une entreprise. Alors que la BI « classique » se révèle pertinente pour l’analyse sur de longues périodes, la solution BI en « temps réel » est nécessaire pour une restitution des données sur de courtes périodes pour un pilotage plus opérationnel.

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