Les quatre fonctions
du processus décisionnel
en BI

La fonction principale de la BI est l’aide à la prise de décision.
Chaque décisionnaire au sein d’une entreprise doit pouvoir disposer d’indicateurs pertinents pour effectuer les bons choix.

PROCESSUS

Les 4 phases en BI

1. La phase d’alimentation : collecter, nettoyer et consolider les données grâce aux outils ETL (Extract Transform Load)

Cette phase fait intervenir des processus ETL qui se chargeront de récupérer les données issues de différentes sources de stockage, de les formater, nettoyer et consolider. Bien que la standardisation des échanges entre les divers outils informatiques s’améliore, les systèmes d’information d’entreprise sont encore hétérogènes et les formats des données sont encore disparates. Cette disparité est le principal obstacle technologique aux échanges étendus d’informations.

2. La phase de modélisation et de stockage : le datawarehouse

Cette phase permet de stocker les données sous une forme adaptée. Parce que les requêtes décisionnelles sont très consommatrices en ressources machines, les données doivent être stockées dans une base spécialisée, l’entrepôt de données ou datawarehouse. Le datawarehouse se charge de stocker et de centraliser les données en vue de la constitution du système d’information décisionnel.

3. La phase de restitution ou de distribution grâce au portail décisionnel

Cette étape fait intervenir les outils de restitution des données afin de distribuer et de faciliter l’accessibilité des informations selon les fonctions et les types d’utilisation. Le portail décisionnel EIP (Entreprise Information Portal) remplit la fonction de distribution de l’information auprès de l’ensemble des partenaires internes de l’entreprise. La BI de seconde génération, celle de la BI 2.0, exploite pleinement les capacités du web 2.0 pour l’entreprise et démocratise ainsi très largement l’accès à l’information décisionnelle.

4. La phase d’analyse et d’exploitation grâce à quatre types d’outils

Les utilisateurs finaux interviennent dans cette dernière étape pour exploiter et analyser les données qui leur sont fournies. Selon les besoins, différents types d’outils d’extraction et d’exploitation sont disponibles tels que les outils OLAP pour les analyses multidimensionnelles, les outils de Data mining (extraction) pour rechercher des corrélations peu visibles, les tableaux de bord qui présentent les indicateurs clés pour piloter la performance et les outils de reporting pour communiquer sur la performance.