A l’ère du numérique, la création de donnée est devenue exponentielle. Le traitement de ces données pour les entreprises devient compliqué pour les acteurs économiques. Les données collectées et indispensables pour le bon fonctionnement de l’entreprises sont souvent peu ou pas exploitées par les entreprises et notamment par les entreprises de petites tailles par méconnaissance ou par manque de ressources (humaines, matérielles ou financières).
Pourtant la gestion de la Data pour les entreprises est devenue un réel avantage compétitif et apporte un éclairage sur les activités internes de l’organisation et l’environnement global (interne et externe de l’entreprise).
La Business Intelligence (BI) est l’ensemble des outils permettant de gérer et d’analyser les données de l’entreprise dans le but d’aider et de faciliter la prise de décision grâce à une vision actualisée pour les décisionnaires.
La BI apparait comme la solution indispensable pour la gestion des données pour les TPME en apportant un outil de management de l’activité, qui leur est accessible.
Les outils de Business Intelligence disposent de plusieurs étapes dans la gestion des données. La phase de collecte et de gestion des données appelé Data management, l’analyse des donnés soit la Data Analyse et la visualisation de ces données qui correspond à la Data Visualisation.
Cette étape consiste à collecter, historiser (données passées et actuelles), stocker et fiabiliser de manière sécurisée les données. Cette phase permet de convertir les données en informations. Les données sont brutes et par essence non-significatives tandis que les informations sont significatives et permettent la compréhension des données. Dans cette étape, il est important de s’assurer de la qualité et de la pertinence des données brutes ainsi que de leur intérêt pour l’activité. Cette phase détermine toute la suite du processus.
C’est l’analyse des données collectées et stockées durant l’étape précédente. La Data Analyse est ce qui va conditionner la compréhension des données, il est donc primordial de bien réaliser l’étape précédente. Pour que cette étape soit efficace, les indicateurs doivent être mis à jour à la demande, pour un pilotage en temps réel, ce que permettra l’automatisation de la collecte des données. Grâce à cette analyse, l’entreprise pourra déterminer les tendances futures et se préparer pour l’avenir.
Cette dernière étape est la finalité du processus de gestion de la donnée. Elle consiste à transformer des données complexes en représentations structurées, synthétiques et visuelles pour faciliter leur compréhension et leur exploitation. On retrouve différents tableaux de bords et KPIs tels que les graphiques, les histogrammes, les courbes avec des codes couleurs d’alertes (vert, orange, rouge par exemple), ce qui simplifie la lecture des données complexes plutôt qu’un tableau brut. De plus, le partage et la diffusion de ces représentations est aussi primordiale afin d’informer les différentes parties prenantes en fonction de leurs droits d’accès, de leur fonction dans l’entreprise et de leurs besoins de façon la plus automatiser possible.
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