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Considérations sur l’intégration des systèmes d’intelligence d’affaires (business intelligence)

Aspect utilisateur

Certaines considérations doivent être prises en compte afin d’intégrer avec succès l’utilisation des systèmes d’intelligence d’affaires dans une entreprise. En fin de compte, le système BI doit être accepté et utilisé par les utilisateurs pour qu’il ajoute de la valeur à l’organisation. Si la convivialité du système est médiocre, les utilisateurs peuvent être frustrés et passer un temps considérable à comprendre comment utiliser le système ou ne pas être en mesure de vraiment utiliser le système. Si le système n’ajoute pas de valeur à la mission des utilisateurs, ils ne l’utilisent tout simplement pas.

Pour accroître l’acceptation par les utilisateurs d’un système BI, il peut être conseillé de consulter les utilisateurs métier à un stade précoce du cycle de vie DW/BI, par exemple lors de la phase de collecte des exigences. Cela peut fournir un aperçu du processus métier et de ce dont les utilisateurs ont besoin du système de BI. Il existe plusieurs méthodes pour collecter ces informations, telles que des questionnaires et des entretiens.

Lors de la collecte des exigences des utilisateurs métier, le service informatique local doit également être consulté afin de déterminer dans quelle mesure il est possible de répondre aux besoins de l’entreprise sur la base des données disponibles.

Adopter une approche centrée sur l’utilisateur tout au long de la phase de conception et de développement peut encore augmenter les chances d’une adoption rapide du système de BI par les utilisateurs.

En plus de se concentrer sur l’expérience utilisateur offerte par les applications de BI, cela peut également motiver les utilisateurs à utiliser le système en ajoutant un élément de concurrence. Kimball suggère de mettre en œuvre une fonction sur le site Web du portail Business Intelligence où des rapports sur l’utilisation du système peuvent être trouvés. Ce faisant, les responsables peuvent voir les performances de leurs services et se comparer aux autres, ce qui peut les inciter à encourager leur personnel à utiliser encore plus le système de BI.

Dans un article de 2007, H. J. Watson donne un exemple de la façon dont l’élément concurrentiel peut agir comme incitation. Watson décrit comment un grand centre d’appels a mis en place des tableaux de bord de performance pour tous les agents d’appel, avec des primes d’incitation mensuelles liées aux mesures de performance. En outre, les agents pourraient comparer leurs performances à celles des autres membres de l’équipe. La mise en œuvre de ce type de mesure de la performance et de la concurrence a considérablement amélioré la performance des agents.

Les chances de réussite de la BI peuvent être améliorées en impliquant la haute direction pour aider à faire de la BI une partie de la culture organisationnelle et en fournissant aux utilisateurs les outils, la formation et le soutien nécessaires. La formation encourage davantage de personnes à utiliser l’application BI.

Fournir un support aux utilisateurs est nécessaire pour maintenir le système BI et résoudre les problèmes des utilisateurs. L’assistance aux utilisateurs peut être intégrée de plusieurs manières, par exemple en créant un site Web. Le site Web doit contenir un contenu et des outils de qualité pour trouver les informations nécessaires. En outre, le support du helpdesk peut être utilisé. Le service d’assistance peut être géré par des utilisateurs expérimentés ou par l’équipe de projet DW/BI.

Portails BI

Un portail Business Intelligence (portail BI) est la principale interface d’accès aux applications Data Warehouse (DW) et Business Intelligence (BI). Le portail BI est la première impression qu’a l’utilisateur du système DW/ BI. Il s’agit généralement d’une application de navigateur, à partir de laquelle l’utilisateur a accès à tous les services individuels du système DW/BI, aux rapports et à d’autres fonctionnalités analytiques. Le portail BI doit être mis en œuvre de manière à ce qu’il soit facile pour les utilisateurs de l’application DW/BI de faire appel à la fonctionnalité de l’application.

La principale fonctionnalité du portail BI est de fournir un système de navigation de l’application DW/BI. Cela signifie que le portail doit être mis en œuvre de manière à ce que l’utilisateur ait accès à toutes les fonctions de l’application DW/BI.

La façon la plus courante de concevoir le portail est de l’adapter sur mesure aux processus métier de l’organisation pour laquelle l’application DW/BI est conçue, de cette manière le portail peut mieux répondre aux besoins et exigences de ses utilisateurs.

Le portail BI doit être facile à utiliser et à comprendre, et si possible avoir une apparence similaire à d’autres applications ou contenus Web de l’organisation pour laquelle l’application DW/BI est conçue (cohérence).

Voici une liste des fonctionnalités souhaitables pour les portails Web en général et les portails BI en particulier :

  • Utilisable : L’utilisateur doit facilement trouver ce dont il a besoin dans l’outil BI.
  • Contenu riche : Le portail n’est pas seulement un outil d’impression de rapports, il doit contenir davantage de fonctionnalités telles que des conseils, de l’aide, des informations de support et de la documentation.
  • Propre : Le portail doit être conçu de manière à être facilement compréhensible et non trop complexe au point de semer la confusion chez les utilisateurs.
  • Courant : Le portail doit être mis à jour régulièrement.
  • Interactif : Le portail doit être mis en œuvre de manière à permettre à l’utilisateur d’utiliser facilement ses fonctionnalités et à l’encourager à utiliser le portail. L’évolutivité et la personnalisation donnent à l’utilisateur les moyens d’adapter le portail à chaque utilisateur.
  • Orienté valeur : Il est important que l’utilisateur ait le sentiment que l’application DW/BI est une ressource précieuse sur laquelle il vaut la peine de travailler.

Marché

Il existe un certain nombre de fournisseurs de business intelligence, souvent classés dans les derniers fournisseurs indépendants « pure-play » et les « méga-fournisseurs » consolidés qui sont entrés sur le marché grâce à une récente tendance d’acquisitions dans le secteur de la BI. Le marché de la business intelligence se développe progressivement. En 2012, les services de business intelligence ont généré 13,1 milliards de dollars de revenus.

Certaines entreprises qui adoptent un logiciel de BI décident de choisir parmi différentes offres de produits (best-of-breed) plutôt que d’acheter une solution intégrée complète (full-service).

Spécifique à l’industrie

Des considérations spécifiques pour les systèmes de business intelligence doivent être prises dans certains secteurs tels que les réglementations bancaires gouvernementales ou les soins de santé. Les informations collectées par les institutions bancaires et analysées avec un logiciel de BI doivent être protégées de certains groupes ou individus, tout en étant entièrement disponibles pour d’autres groupes ou individus. Par conséquent, les solutions de BI doivent être sensibles à ces besoins et être suffisamment flexibles pour s’adapter aux nouvelles réglementations et aux modifications de la législation existante.

Données semi-structurées ou non structurées

Les entreprises créent une énorme quantité d’informations précieuses sous forme d’e-mails, de notes de service, de notes de centres d’appels, d’actualités, de groupes d’utilisateurs, de discussions, de rapports, de pages Web, de présentations, de fichiers images, de fichiers vidéo et de supports marketing. et des nouvelles. Selon Merrill Lynch, plus de 85 % de toutes les informations commerciales existent sous ces formes. Ces types d’informations sont appelés données semi-structurées ou non structurées. Cependant, les organisations n’utilisent souvent ces documents qu’une seule fois.

La gestion des données semi-structurées est reconnue comme un problème majeur non résolu dans l’industrie des technologies de l’information. Selon les projections de Gartner (2003), les cols blancs passent de 30 à 40 % de leur temps à rechercher, trouver et évaluer des données non structurées. La BI utilise à la fois des données structurées et non structurées, mais les premières sont faciles à rechercher et les secondes contiennent une grande quantité d’informations nécessaires à l’analyse et à la prise de décision. En raison de la difficulté de rechercher, de trouver et d’évaluer correctement des données non structurées ou semi-structurées, les organisations peuvent ne pas s’appuyer sur ces vastes réservoirs d’informations, qui pourraient influencer une décision, une tâche ou un projet particulier. Cela peut finalement conduire à une prise de décision mal informée.

Par conséquent, lors de la conception d’une solution de business intelligence/DW, les problèmes spécifiques associés aux données semi-structurées et non structurées doivent être pris en compte ainsi que ceux des données structurées.

Données non structurées vs semi-structurées

Les données non structurées et semi-structurées ont des significations différentes selon leur contexte. Dans le contexte des systèmes de bases de données relationnelles, les données non structurées ne peuvent pas être stockées dans des colonnes et des lignes ordonnées de manière prévisible. Un type de données non structurées est généralement stocké dans un BLOB (binary large object), un type de données fourre-tout disponible dans la plupart des systèmes de gestion de bases de données relationnelles. Les données non structurées peuvent également faire référence à des modèles de colonnes répétés de manière irrégulière ou aléatoire qui varient d’une ligne à l’autre dans chaque fichier ou document.

Cependant, bon nombre de ces types de données, comme les e-mails, les fichiers texte de traitement de texte, les PPT, les fichiers images et les fichiers vidéo, sont conformes à une norme qui offre la possibilité de métadonnées. Les métadonnées peuvent inclure des informations telles que l’auteur et l’heure de création, et celles-ci peuvent être stockées dans une base de données relationnelle. Par conséquent, il peut être plus exact de parler de cela en tant que documents ou données semi-structurés, mais aucun consensus spécifique ne semble avoir été atteint.

Les données non structurées peuvent également être simplement la connaissance que les utilisateurs professionnels ont des tendances commerciales futures. Les prévisions commerciales s’alignent naturellement sur le système de BI, car les utilisateurs professionnels pensent à leur entreprise en termes agrégés. La capture des connaissances métier qui n’existent peut-être que dans l’esprit des utilisateurs métier fournit certains des points de données les plus importants pour une solution de BI complète.

Problèmes avec les données semi-structurées ou non structurées

Le développement de la BI avec des données semi-structurées pose plusieurs défis. Selon Inmon & Nesavich, certains d’entre eux sont :

  1.  Accéder physiquement aux données textuelles non structurées – les données non structurées sont stockées dans une grande variété de formats.
  2. Terminologie – Parmi les chercheurs et les analystes, il est nécessaire de développer une terminologie normalisée.
  3. Volume de données – Comme indiqué précédemment, jusqu’à 85 % de toutes les données existent sous forme de données semi-structurées. Ajoutez à cela le besoin d’une analyse mot à mot et sémantique.
  4. Recherche de données textuelles non structurées – Une recherche simple sur certaines données, par ex. apple, génère des liens contenant une référence à ce terme de recherche précis. (Inmon & Nesavich, 2008) donne un exemple : « une recherche est effectuée sur le terme crime. Dans une recherche simple, le terme crime est utilisé, et partout où il y a une référence à un crime, un accès à un document non structuré est effectué. Mais une simple recherche est grossière. Il ne trouve aucune référence au crime, à l’incendie criminel, au meurtre, au détournement de fonds, à l’homicide au volant, etc., même si ces crimes sont des types de crimes. »

L’utilisation des métadonnées

Pour résoudre les problèmes de recherche et d’évaluation des données, il est nécessaire de connaître le contenu. Cela peut être fait en ajoutant du contexte grâce à l’utilisation de métadonnées. De nombreux systèmes capturent déjà certaines métadonnées (par exemple, le nom de fichier, l’auteur, la taille, etc.), mais les métadonnées sur le contenu réel seraient plus utiles, par exemple. résumés, sujets, personnes ou entreprises mentionnés. La catégorisation automatique et l’extraction d’informations sont deux technologies conçues pour générer des métadonnées sur le contenu.

Référence

  • Gartner 2008 “Magic Quadrant” report
  • Kimball, Ralph (2008). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit (Second ed.). New York: Wiley. pp. 10, 115–117, 131–132, 140, 154–155. ISBN 978-0-470-14977-5.

Source : Textes traduits et adaptés de Drew Bentley, Business Intelligence and Analytics. © 2017 Library Press, sous licence CC BY-SA 4.0. Traduction et adaptation : Nicolae Sfetcu

© 2021 MultiMedia Publishing, L’informatique décisionnelle et l’analyse d’affaires, Collection Science de l’information

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