Business Intelligence et Big Data : Pourquoi le Big Data va réussir là où la Business Intelligence a échoué ?

Business Intelligence et Big Data, sujet passionnant qui fait couler beaucoup d’encre numérique ! La Business Intelligence a toujours tenu une place à part dans le SI des entreprises. Alors que le SI décisionnel recèle la connaissance de l’entreprise, ses usages restent en marge des processus opérationnels et apportent finalement peu de valeur directe au business. Le Big Data et ses nombreuses promesses va-t-il changer ce paradigme ?

Business Intelligence et Big Data : Pourquoi le Big Data va réussir là où la Business Intelligence a échoué ?

 

Business Intelligence et Big Data : c’est l’histoire qui explique le positionnement

Business Intelligence et Big Data : Datavisualisation décisionnel Old-school

Datavisualisation du décisionnel Old-school

La Business Intelligence (ou Décisionnel en bon français) intervient en bout de chaîne pour récupérer et valoriser les données opérationnelles. Son fonctionnement n’est pas orienté processus et son intégration au système d’information opérationnel est faible. Les échanges entre les SI opérationnels métiers et le SI décisionnel ne vont que dans un sens (SIO vers SID), ne concernent que des données (brutes de surcroît) et sont réalisées la plupart du temps par transfert de fichiers plats.

Pour comprendre pourquoi la Business Intelligence occupe ce positionnement à part, il faut remonter un peu l’histoire… Je me rappelle lorsque encore enfant mon père (informaticien de son état) me ramenait en guise de feuilles de brouillon des liasses de papier trouées sur les côtés. Il appelait alors ces précieux papiers les « statistiques »… et celles-ci qui contenaient la connaissance fine de l’entreprise finissaient en gribouillis sous mes coups de crayon de couleurs ! Je crois que tout a commencé là en fait.

Par la suite, le système s’est perfectionné et a pris le nom d’infocentre. Mais en fait, c’était à peu près la même chose. Les liasses de feuilles à trous étaient remplacées par des fichiers, mais le problème restait le même : l’intégration avec le reste du SI était faible et peu de croisements de données étaient réalisées. De plus, les données contenues n’étaient pas diffusées largement dans l’entreprise et elles n’apportaient finalement qu’une valeur ajoutée assez faible au business.

Un statut transverse dans l’entreprise

Ce n’est qu’à partir des années 90 avec le Data Warehouse et ses multiples technologies périphériques (datamarts, OLAP, reporting…), que la Business Intelligence gagne un statut réellement transverse dans l’entreprise. Les données sont historisées, croisées, préparées pour le business, et disposent d’outils d’exploitation dignes de ce nom. Toutefois, malgré ces avancées, les liens descendants entre le décisionnel et les systèmes opérationnels restent rares. Appelée « boucle décisionnelle » (le décisionnel digère et croise l’information des SI et la leur retransmet enrichie pour être exploitée dans des processus opérationnels), les initiatives de mise en œuvre restent marginales. Dans quelques (trop) rares cas, nous avons transmis aux front-offices des scores ou autres indicateurs avancés (par exemple pour indiquer au conseiller que son client risque de résilier ses contrats).

 

Le Big Data pour le business

Business Intelligence et Big Data : La Data comme levier business et décisionnel

La Data comme levier business et décisionnel

L’ambition du Big Data est de faire bouger les lignes et de donner plus de valeur au capital informationnel de l’entreprise. C’est d’utiliser les données non plus seulement pour piloter mais pour régler chaque rouage du fonctionnement de l’entreprise. C’est cela une entreprise data-centric.

Il est vrai que l’utilisation à tort et à travers du mot Big Data a de quoi agacer, mais c’est précisément l’un des plus grands mérites du buzz généré autour de ce mot que d’avoir fait prendre conscience de la valeur des données pour le business. En suivant cette mouvance, les entreprises créent de nouveaux métiers (Data Scientists notamment), de nouvelles directions C-Level (Chief Data Officer) et même de nouveaux processus (gouvernance). Les nouvelles technologies (autour d’Hadoop notamment) sont intégrées dans les feuilles de route des DSI et permettent de proposer de nouveaux services à des coûts moindres. En plus du développement et de la rationalisation des activités existantes, le Big Data permet d’envisager la création de nouvelles activités (monétisation des données).

Au final, avec toutes ces mesures (organisationnelles, métiers, techniques…), le positionnement des données dans l’entreprise est en passe de changer radicalement. Elles prennent une place centrale dans le SI et dans les préoccupations des métiers. Avec cela, Business Intelligence et Big Data sont très complémentaires et vont faire bon ménage dans les années qui viennent.

 

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Mick LEVY

Directeur de l'Innovation Business à Business & Decision

Data Maniac !! 15 ans d'expérience dans l'innovation et dans la valorisation du capital des données de l'entreprise au sein de Business & Decision

2 Comments

  1. Frédéric JOUVE 20 janvier 2015 Répondre

    Bonjour,
    Je partage le point de vue de Mick, à condition d’accepter le détournement d’usage d’un SI décisionnel.

    En effet, le but d’un tel SI est de produire des indicateurs de pilotage à l’entreprise, avec pour cible, donner de la visibilité à des instances comme les comités de direction ou exécutifs ; mais également à toutes les strates de l’organisation de l’entreprise.

    Ce besoin de visibilité, de suivi est lié à la santé économique des marchés, de l’entreprise, de la stratégie court terme de la direction, etc. Il se trouve donc être assez fluctuant.

    Les systèmes opérationnels,eux, ont pour objectif le fonctionnement en temps réel de l’entreprise (logistique d’entrepôts, gestion des salariés, comptabilité, etc.) et sont plus liés à des contraintes de process normés,et/ou réglementaires, plus stables dans le temps.

    OSi un SID « boucle » sur un SIO, le SID contient des flux de données qui n’ont plus de sens d’un point de vue métier, mais qui perdurent pour l’opérationnel. Le risque associé, est un frein dans l’évolutivité, mais également un SI plus complexe.

    De plus, les contraintes d’exploitation et les exigences métier sur l’engagement des productions sont différentes entre les deux types de systèmes.(exigence très forte de disponibilité pour les systèmes opérationnels en temps réel Vs synchronisation à j+1 pour les SI Décisionnels).

    On assiste, ainsi, chez certains clients à des projets titanesques qui après plusieurs milliers de jours dépensés sont loin d’être arrivés au bout du tunnel.

    Je suis peut être naif, mais ma visoin est que les SI Décisionnels et Big Data sont complémentaires et devraient rester distincts de part la différence entre leurs usages respectifs.

    Bonne journée

    Frédéric JOUVE
    Manager BI chez Business & Decision

  2. Author

    Merci pour cette analyse Frédéric.

    Je suis bien d’accord avec toi. Les architectures Décisionnelles et Big Data sont complémentaires. Elles ont toutes les 2 pour carburant une même matière première : la donnée. Mais leurs cycles de vie, leurs utilisations et leurs usages sont complémentaires.

    Pour les faire vivre ensemble avec cohérence, il faut développer des liens entre ces systèmes, notamment en alimentant le décisionnel par le Big Data.

    Voir aussi cet article pour poursuivre la réflexion sur le sujet : http://blog.businessdecision.com/bigdata/2014/11/business-intelligence-2/

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