Business intelligence : top 13 des définitions à connaître quand on débute

Vous débutez dans le monde de la Business Intelligence et vous ne savez pas par où commencer ? Pas de panique, ce petit guide vous aide à assimiler le vocabulaire de base de la BI.
Business Intelligence, tableaux de bord, reporting, data visualization… À travers cet article, nous tâcherons d’expliquer de façon simple le vocabulaire de base de la Business Intelligence.

Le vocabulaire de base en business intelligence

Vous êtes de plus en plus nombreux à vouloir utiliser des tableaux de bords dynamiques pour automatiser vos tâches, gagner du temps et prendre de meilleures décisions au quotidien.
Afin de vous aider et d’aider les utilisateurs métiers (qui, nous le rappelons, ne sont pas censés être informaticiens), un point sur le vocabulaire de base de la Business Intelligence s’impose !

Définition n°1 (et la plus importante) : Qu’est ce que la Business intelligence (informatique décisionnelle) ?

La Business Intelligence (BI) est un ensemble d’outils et de méthodes permettant de transformer des données brutes en informations pertinentes et de les visualiser pour faciliter la prise de décision au sein d’une organisation. De la préparation au partage des données, en passant par leur exploration, il s’agit d’une approche globale permettant d’exploiter tout le potentiel de la data.

Avec la BI (ou informatique décisionnelle), l’utilisateur fonctionne en mode manuel et peut concevoir des reportings d’activité spécifiques. Ainsi, les objectifs stratégiques de l’entreprise peuvent être analysés en temps réel et comparés avec les résultats réels obtenus. Si des écarts sont constatés, il est possible de découvrir rapidement leurs origines et de les corriger.

Pour aller plus loin :

Big Data et Business Intelligence : quelles différences ?

Big Data et Business Intelligence : quelles différences ?

Définition N°2 : Qu’est ce qu’un tableau de bord dynamique

Un tableau de bord dynamique est un ensemble de représentations graphiques sur lesquelles les utilisateurs métiers peuvent non seulement visualiser et interagir avec les informations relatives à leur activité, mais également communiquer avec leurs collaborateurs en temps réel.

Avec une plateforme BI comme DigDash Enterprise, il est possible de créer un dashboard personnalisé en quelques clics grâce à une interface intuitive. Les utilisateurs peuvent même être accompagnés par un assistant à la création de tableaux de bord, pour encore plus d’accessibilité.

En savoir plus :

12 raisons de choisir DigDash pour créer vos tableaux de bord agiles

12 raisons de choisir DigDash pour créer vos tableaux de bord agiles

Définition n°3 : Qu’est ce que la data visualisation ?

La data visualisation est l’art d’utiliser les bons graphiques ou animations en vue de représenter des données ou des indicateurs de manière visuelle. L’objectif étant d’utiliser les bons graphiques aux bons endroits, afin de transmettre la bonne information à l’utilisateur. 

Cela passe par diverses astuces : par exemple, utiliser des graphiques en colonne si l’on groupe une mesure selon une dimension continue. Alors que dans le cas d’une dimension discrète, il est plus légitime d’utiliser un graphique en barres horizontales.

Définition n°4 : Qu’est ce qu’un indicateur clé de performance (KPI) ?

Difficile de parler de tableaux de bord dynamiques sans parler d’indicateurs. Les indicateurs clés de performance sont les indicateurs sur lesquels les collaborateurs d’une entreprise se basent afin de savoir si leurs objectifs ont bien été atteints. 

On y associe souvent un objectif à atteindre et on peut utiliser un code couleur pour qualifier l’atteinte de cet objectif (vert, jaune, rouge). Avec la dataviz, les KPI peuvent être représentés à l’aide de graphiques, facilitant considérablement leur lecture et leur analyse.

Définition n°5 : Qu’est ce que la Self-service BI ?

Historiquement, la Business Intelligence était l’affaire d’une poignée de spécialistes IT, puisqu’elle nécessitait des compétences techniques avancées. Mais cette époque est révolue grâce à la self-service BI, une nouvelle approche qui vise à donner le pouvoir aux utilisateurs métiers.

Avec ce concept de libre-service, les profils non-techniques disposent d’une grande autonomie dans l’exploration et l’analyse de la data, grâce à des outils plus accessibles et intuitifs.

Pour aller plus loin :

Webinaire DigDash : le Self Service BI

Définition n°6 : Qu’est ce qu’une source de données ?

Une source de données est, comme son nom l’indique, l’endroit d’où provient la data utilisée dans le cadre de la Business Intelligence. Une source peut être un fichier, une base de données particulière sur un SGBD, ou même un flux de données transmises en direct. Enfin, il peut s’agir de l’endroit où les données ont été créées, mais aussi de celui où les informations physiques ont été numérisées.

Avec DigDash Enterprise, il est possible de nettoyer et de préparer rapidement une source de données, quelle que soit sa nature.

Définition n°7 : Qu’est ce qu’un cube de données ?

Un cube de données est une méthode de stockage des données qui contient aussi la définition des mesures, des dimensions, des hiérarchies. Cette structure est utilisée dans les logiciels de BI et permet d’obtenir rapidement et simplement des données agrégées.

Définition n°8 : Qu’est ce qu’une analyse Ad hoc ?

L’analyse ad hoc est un processus d’analyse des données qui a la particularité d’être entièrement organisé et créé par l’utilisateur métier, en fonction de ses besoins. Elle permet donc de créer des tableaux de bord et des rapports d’activité de manière autonome, sans recourir au service informatique.

Avec l’analyse ad hoc, l’utilisateur détermine lui-même les sources de données à partir desquelles il souhaite extraire la data. Il peut également personnaliser le contenu de son analyse, mais aussi la façon dont les données seront présentées.

Définition n°9 : Qu’est ce qu’un Data Mart et un Data Warehouse ?

Un data mart, également appelé magasin de données est un entrepôt de données organisées. Il permet de répondre aux problématiques d’une branche métier de l’entreprise. 

Un data warehouse quant à lui est constitué d’un ensemble de data mart. Par exemple, si une entreprise possède divers départements (marketing, finance, RH), alors nous aurons trois data mart associés à ces départements, qui formeront un data warehouse.

Pour illustrer, prenons l’exemple d’un jeu de données issu d’une société de télécommunication. Il contient les informations suivantes :

Concernant les dimensions, nous en avons quatre de diverses natures (discrètes et continues). Le logiciel de tableaux de bord DigDash Enterprise permet d’aller plus loin en ajoutant automatiquement deux autres types de dimensions :

  • Les dimensions temps (Date)
  • Les dimensions géographiques (Région)

Cela nous amène directement à la notion de hiérarchie. Lorsque DigDash Enterprise détecte une dimension temps ou géographique, il crée automatiquement les hiérarchies suivantes :

Il est également possible de créer ses propres hiérarchies manuellement. Dans le cas de matériel, cela pourrait consister par exemple à classer les différents modèles de téléphones en deux catégories :

  • Téléphones mobiles
  • Téléphones fixes

Pour mieux illustrer les points précédents ainsi que les notions d’agrégation et de cube de données, passons à présent à la partie data visualization. Nous allons réaliser une carte sur laquelle nous souhaitons visualiser la qualité moyenne de la communication. Cela se fait en fonction des diverses zones géographiques.

Si nous nous plaçons au plus haut niveau de la hiérarchie géographique (continent), nous obtenons la carte ci-dessous :

Dans ce cas, les données ont été agrégées au niveau continental. Cela signifie que sur la carte nous avons placé la moyenne du continent américain, ainsi que la moyenne du continent européen.

Nous avons également la possibilité de naviguer dans les différentes hiérarchies géographiques en cliquant sur la carte. Si nous descendons au niveau pays en cliquant sur l’Europe puis la France nous obtenons une nouvelle carte :

Cette fois-ci les données ont été agrégées au niveau régional, et non plus continental. La data visualization au niveau régional est quasiment instantanée. Ceci est possible grâce à la technologie de stockage des données dans les cubes DigDash. Elle permet ainsi une navigation rapide, même sur des gros volumes de données, contrairement à des bases de données traditionnelles.

Définition n°10 : Qu’est ce qu’une agrégation ?

Une agrégation est la valeur résultant de l’application d’une règle de calcul (somme, moyenne, min, etc) à une mesure explorée selon une ou plusieurs dimensions. 

Par exemple, le calcul de la somme du CA d’un magasin pendant un trimestre est le résultat (donc l’agrégation) de la somme de l’ensemble des données de CA journalière pendant ce trimestre.

Définition n°11 : Qu’est ce qu’une mesure ?

Une mesure est un indicateur numérique représentant une grandeur (comme par exemple le chiffre d’affaires ou le prix d’un produit). Ce type de donnée, qui est à la base de la Business Intelligence, a donc pour spécificité d’être quantifiable. Omniprésentes dans les représentations graphiques, les mesures sont toutefois souvent associées avec un autre type de donnée : les dimensions.

Pour aller plus loin :

Comment créer une mesure calculée dans DigDash Enterprise ?

Définition n°12 : Qu’est ce qu’une dimension ?

Une dimension est un ensemble de membres (modalités) pouvant être organisés ou non selon une ou plusieurs hiérarchies. Autrement dit, il s’agit d’une donnée filtrable et explorable, mais non quantifiable, comme une date ou une zone géographique. Une dimension peut être discrète, ce qui implique que ses membres n’ont pas d’ordre particulier (par exemple les départements de France). Elle peut également être continue : dans ce cas, l’ordre des membres a une importance.

Comment différencier une mesure et une dimension ?

Il est possible de résumer la différence entre mesure et dimension en une phrase simple : on peut additionner des mesures, mais pas des dimensions.

Prenons l’exemple d’un tableau contenant deux colonnes : « Nom du client » et « Chiffre d’affaires ».

  • Le nom du client est une dimension, car on ne peut pas additionner des patronymes.
  • Le chiffre d’affaires est une mesure, car on peut tout à fait additionner plusieurs CA.

Autre exemple plus subtil : le temps est une mesure, mais la date est une dimension. En effet, le temps est la différence entre deux dates et il peut être quantifié (en nombre de jours, par exemple).

Définition n°13 : Qu’est ce qu’une hiérarchie ?

Après avoir parlé de dimension, quoi de plus normal que de parler de hiérarchie ? Il s’agit d’une organisation logique des membres d’une dimension, de manière hiérarchique. 

Par exemple, une hiérarchie géographique dont le plus haut niveau serait le continent, contiendrait le niveau pays, puis le niveau région et ainsi de suite…

Avec DigDash Enterprise, il est possible de créer rapidement une hiérarchie manuelle ou une hiérarchie automatique pour mieux organiser vos données.

 

À présent, vous maîtrisez toutes les notions essentielles pour bien comprendre la Business Intelligence. Des mesures aux dimensions, en passant par les tableaux de bord et les datawarehouses, chacun de ces concepts vous permettra de mieux exploiter vos données et ainsi de prendre de meilleures décisions au quotidien. 

    En savoir plus





    x

    WEBINAIRE du 04 Novembre | RDV à 11h00 | 1h pour découvrir notre solution

    Date : 04/11/2021 Durée : 1h