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Business intelligence et data visualisation : quels enjeux ?

Data Intelligence - Publié le 7 décembre 2021
Par Lucile Prunier

Responsable du pôle Data Intelligence

Les entreprises et les autres organisations génèrent chaque jour des données informatiques en masse dans le cadre de leur activité. Performance commerciale, interactions client et CRM, service après-vente, référencement en ligne… L’exploitation de la data, si elle représente une mine d’informations pour les décideurs, constitue aussi un défi particulièrement complexe.

Le business intelligence (BI) et la data visualisation sont deux concepts complémentaires. Ils sont utiles pour exploiter mais également mettre en forme vos données les plus importantes.

 

Business Intelligence : une aide à la prise de décision

La business intelligence porte également le nom d’informatique décisionnelle en français. Elle peut se concevoir comme une vision d’ensemble stratégique visant à mettre la donnée au service de la prise de décision. Une approche BI est globale par nature. Elle couvre à la fois :

  1. l’identification des données les plus pertinentes, en lien notamment avec la définition des indicateurs clés de performance de l’entreprise ;

  2. le processus technique de collecte et de consolidation de ces données ;

  3. la modélisation et la restitution des données sous forme de graphiques, tableaux de bord, états statistiques, faciles à appréhender.

Les données de départ, selon les cas, peuvent être brutes ou pré-traitées. Elles peuvent être issues d’une source unique ou d’une pluralité de systèmes et environnements logiciels. En règle générale, une stratégie BI est idéale pour :

  • la création d’un guichet unique d’entrée et de traitement de l’ensemble de votre data ;
  • le croisement des données et l’enrichissement de vos capacités d’analyse ;
  • la formalisation de tableaux de bord à la fois précis et opérationnels.

 

Data visualisation : une méthode de représentation graphique

Le concept de data visualisation, ou « dataviz », est nettement plus ciblé. Il consiste à proposer une représentation graphique des données les plus complexes. Cela peut notamment se traduire par la création :

  • de graphiques, diagrammes et autres « camemberts » ;
  • de tableaux ;
  • de jauges ;
  • d’infographies complètes ;
  • de cartes géographiques avec des dégradés de couleurs…

La philosophie de la dataviz consiste à synthétiser la data sous une forme graphique. Elle est donc fortement liée à des questions d’esthétique et d’expérience utilisateur (UX). Elle a pour objectif de transformer des données brutes en un ensemble visuel, lisible et cohérent, afin de faciliter les prises de décisions.

Encadré : Data visualisation et storytelling

Les outils de data visualisation apportent une plus-value essentielle pour transmettre un message à votre interlocuteur. Il devient possible d’organiser la présentation de vos éléments statistiques les plus pertinents sous un format épuré, professionnel et convaincant. C’est la raison pour laquelle la dataviz peut aussi être considérée comme une forme de storytelling.

 

Quelles différences principales entre BI et dataviz ?

D’un point de vue extérieur, la business intelligence et la data visualisation produisent un résultat similaire : un ensemble de tableaux de bords et états statistiques pour synthétiser l’information. Les deux concepts se distinguent surtout par une différence de nature et de finalité :

  • la BI est une stratégie globale et opérationnelle, destinée à faciliter la prise de décision ;
  • la dataviz est une méthode de représentation graphique, pouvant bien sûr s’appliquer à une stratégie BI.
  •  

En d’autres termes, la data visualisation est l’une des techniques pouvant être mises en œuvre dans le cadre d’une stratégie BI, afin de fournir au décideur une représentation visuelle claire des enjeux et des tendances. La business intelligence peut aussi s’appuyer sur d’autres techniques comme l’analyse prédictive – non prise en charge par un simple logiciel de dataviz.

 

Les principes de la dataviz, à l’inverse, peuvent aussi être mis en œuvre dans de nombreux domaines complémentaires comme le marketing et la communication extérieure de l’entreprise.

 

Il est important de bien saisir la différence entre business intelligence et data science pour élaborer votre stratégie.

 

Quels sont les principaux outils de BI et de data visualisation ?

BI ou dataviz ? Dans la mesure où les objectifs poursuivis ne sont pas les mêmes, les logiciels du marché se spécialisent typiquement dans l’un des deux domaines. Ils n’offriront alors pas exactement les mêmes fonctionnalités.

  • En matière de data visualisation, les principales références incluent notamment Tableau, google data studio mais aussi Plotly et Qlik. Ces logiciels sont alimentés le plus souvent par une base de données relationnelle.
  • En matière de business intelligence, il est recommandé de vous tourner vers des outils complets comme Power BI, Zoho Analytics, SAP BI ou encore Sisense.

La business intelligence et la data visualisation sont aujourd’hui deux approches complémentaires mais aussi incontournables pour les experts en mégadonnées. La première est un processus permettant de produire une information plus synthétique et opérationnelle. La seconde a pour objectif de la rendre lisible et esthétique, voire de proposer une trame narrative.

La réalisation d’un audit complet vous permettra de déterminer plus efficacement la solution de data intelligence la plus adaptée à vos besoins.

 

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Les trois points clés à retenir :

  • Les enjeux de la business intelligence consistent à apporter au décideur l’information la plus pertinente au bon moment.
  • Cette information peut gagner en clarté et en lisibilité grâce aux principes de la data visualisation.
  • Les deux notions sont donc complémentaires. Elles doivent entretenir une relation symbiotique.

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