Power BI - Pourquoi les outils de BI sont-ils nécessaires ? Tutoriels

Découvrez pourquoi les outils de Business Intelligence (BI) sont nécessaires pour votre entreprise grâce à cette vidéo informative.
Obtenez une compréhension approfondie de l'importance de la BI pour la prise de décision éclairée, la visualisation des données et l'analyse des tendances.
Cette vidéo présente les fonctionnalités clés des outils de BI disponibles dans Microsoft 365, ainsi que les meilleures pratiques pour leur utilisation.
Obtenez des conseils pratiques pour utiliser les outils de BI afin d'optimiser les performances de votre entreprise et de prendre des décisions plus éclairées.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de présenter l'importance des outils de Business Intelligence (BI), en particulier Power BI, dans le cadre de la stratégie data-driven des entreprises. Elle vise à expliquer comment ces outils permettent de collecter, analyser et visualiser des données pour prendre des décisions éclairées.

Chapitres :

  1. Introduction à Power BI et à la stratégie data-driven
    Cette vidéo commence par une introduction à Power BI, un outil essentiel pour les entreprises qui souhaitent adopter une approche data-driven. L'accent est mis sur la nécessité de comprendre les enjeux liés à l'utilisation de ces outils, notamment en répondant à la question fondamentale : à quelle problématique répondent-ils ?
  2. L'importance de la stratégie data-driven
    La stratégie data-driven consiste à prendre des décisions basées sur des données factuelles plutôt que sur des intuitions ou des convictions personnelles. Cela implique de collecter des données au fil du temps, de les analyser et d'en tirer des constats qui guideront les décisions stratégiques de l'entreprise.
  3. Exemple d'application dans le secteur digital
    Un exemple concret est fourni dans le domaine du digital, où les données de ventes sur un site e-commerce sont analysées. Les outils comme les CRM et les tunnels de conversion permettent de suivre le comportement des utilisateurs, d'identifier les points de déperdition et de prendre des décisions pour améliorer l'expérience utilisateur et augmenter les conversions.
  4. L'impact du Big Data
    Le Big Data fait référence à la génération et au stockage croissants de données provenant de diverses sources, y compris les interactions sur les réseaux sociaux, les données CRM, et les logs techniques. Cette explosion de données nécessite des outils adaptés pour les gérer efficacement.
  5. Les défis de l'analyse des données
    Un des principaux défis est la fragmentation des données, car chaque outil de collecte a ses propres méthodes de visualisation. Cela rend difficile l'obtention d'une vue d'ensemble. Les entreprises cherchent donc à centraliser ces données dans des data lakes ou des data warehouses pour une meilleure accessibilité.
  6. Les promesses des outils de BI
    Les outils de BI, comme Power BI, offrent trois promesses principales : 1) La connexion simplifiée à diverses sources de données via des API, 2) La facilitation du croisement des données pour obtenir une vue consolidée, et 3) La possibilité d'analyser et de visualiser les données de manière intuitive, tout en permettant le partage et la collaboration.
  7. Conclusion
    En conclusion, les outils de BI sont essentiels pour aider les entreprises à naviguer dans un environnement de données complexe. Ils permettent non seulement de collecter et d'analyser des données, mais aussi de les visualiser et de les partager, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées.

FAQ :

Qu'est-ce que Power BI et à quoi sert-il ?

Power BI est un outil de business intelligence qui permet de visualiser des données et de créer des rapports interactifs. Il aide les entreprises à prendre des décisions basées sur des données concrètes.

Comment la stratégie data driven peut-elle améliorer la prise de décision ?

La stratégie data driven permet aux entreprises de baser leurs décisions sur des données factuelles et des analyses, ce qui peut conduire à des choix plus éclairés et à une meilleure performance.

Qu'est-ce qu'un tunnel de conversion et pourquoi est-il important ?

Le tunnel de conversion représente les étapes qu'un utilisateur suit avant de réaliser un achat. Il est important car il permet d'identifier où les utilisateurs abandonnent le processus et d'optimiser les conversions.

Quels outils peuvent être utilisés pour analyser l'UX ?

Des outils comme Google Analytics, Hotjar ou Crazy Egg peuvent être utilisés pour analyser le comportement des utilisateurs sur un site web et améliorer l'expérience utilisateur.

Comment le Big Data influence-t-il les entreprises aujourd'hui ?

Le Big Data permet aux entreprises de collecter et d'analyser d'énormes volumes de données, ce qui peut améliorer la compréhension des clients, optimiser les opérations et favoriser l'innovation.

Qu'est-ce qu'une API et comment est-elle utilisée dans les outils de BI ?

Une API permet aux outils de BI de se connecter à différentes sources de données pour extraire et intégrer des informations, facilitant ainsi l'analyse et la visualisation des données.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes en ligne

Une entreprise de commerce électronique utilise Power BI pour analyser les données de vente et le tunnel de conversion. Cela leur permet d'identifier les étapes où les clients abandonnent et d'optimiser leur site pour améliorer les conversions.

Optimisation de l'expérience utilisateur

Une société de services numériques utilise des outils d'analyse UX pour comprendre le comportement des utilisateurs sur leur site web. Grâce à ces données, ils peuvent apporter des améliorations ciblées pour augmenter la satisfaction client.

Centralisation des données d'entreprise

Une entreprise utilise un Data Warehouse pour centraliser les données provenant de différents départements (ventes, marketing, service client). Cela leur permet d'avoir une vue d'ensemble et de prendre des décisions stratégiques basées sur des données consolidées.

Suivi des performances marketing

Une agence de marketing digital utilise des outils d'analyse pour suivre les performances de ses campagnes publicitaires. En analysant les données, elle peut ajuster ses stratégies pour maximiser le retour sur investissement.

Gestion des stocks en temps réel

Un détaillant utilise des outils de BI pour surveiller les niveaux de stock en temps réel. Cela leur permet de réagir rapidement aux fluctuations de la demande et d'optimiser la gestion des stocks.

Glossaire :

Power BI

Un outil de business intelligence développé par Microsoft qui permet de visualiser des données et de partager des insights au sein d'une organisation.

Data Driven

Une stratégie où les décisions d'entreprise sont basées sur l'analyse de données plutôt que sur l'intuition ou l'expérience personnelle.

CRM

Customer Relationship Management, un système qui aide les entreprises à gérer leurs interactions avec les clients et à analyser les données des clients.

Tunnel de conversion

Le processus par lequel un utilisateur passe d'une première interaction avec un produit ou service à l'achat final, souvent mesuré en étapes.

UX

User Experience, qui se réfère à l'expérience globale d'un utilisateur lors de l'interaction avec un produit, en particulier en termes de facilité d'utilisation et de satisfaction.

Big Data

Un terme désignant des ensembles de données si volumineux et complexes qu'ils nécessitent des outils et des méthodes spécifiques pour être traités et analysés.

API

Application Programming Interface, un ensemble de règles qui permet à différents logiciels de communiquer entre eux.

Data Lake

Un système de stockage qui permet de conserver des données brutes dans leur format natif jusqu'à ce qu'elles soient nécessaires pour l'analyse.

Data Warehouse

Un système utilisé pour le reporting et l'analyse des données, qui stocke des données structurées provenant de différentes sources.

résultat(s)
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Bonjour à tous et merci d'avoir choisi
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de suivre ce cours qui portera sur Power
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BI avant d'attaquer réellement l'outil,
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on va faire une petite introduction
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pour expliquer un petit
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peu le pourquoi du comment.
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Autour de ces différents
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outils et notamment évidemment
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Power Bi et on va commencer tout de
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suite par répondre à une question
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qui peut sembler bête mais à laquelle il
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va falloir répondre pour pour bien
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comprendre l'enjeu autour de ces outils,
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c'est à quelle problématique répond
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à un outil de biais.
00:00:30
Alors le premier élément,
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c'est qu'on est aujourd'hui dans
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l'avènement de ce qu'on appelle la
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stratégie data-driven dans les entreprises,
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alors c'est une grande phrase que
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disent la majorité des entreprises
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et qui ont souvent des difficultés
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à le mettre en place.
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En tout cas,
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c'est une tendance de fond depuis
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plusieurs années qui est de dire
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plutôt que les dirigeants prennent
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des décisions sur l'orientation de
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l'entreprise selon leur conviction,
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selon leur intuition,
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selon leur analyse personnelle,
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on va plutôt se baser sur des
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choses plus factuelles,
00:00:59
sur des choses qu'on a.
00:01:02
Collecter au cours du temps dans cette
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entreprise qui est tout simplement la donnée,
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donc cette donnée là va être collectée,
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on verra qu'il y a beaucoup,
00:01:09
beaucoup de manières de collecter
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de la donnée.
00:01:11
On va l'analyser et à partir
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de cette analyse,
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on va avoir des constats et ces
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constats vont se transformer du coup,
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en décision correctrice et donc ces
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décisions correctrices vont alimenter
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l'orientation stratégique de l'entreprise,
00:01:25
donc,
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le data driven,
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c'est ça et quand je vous disais,
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c'est une tendance de fond.
00:01:30
Un petit exemple dans le digital donc,
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c'est mon secteur de prédilection.
00:01:34
Je suis consultant digital Analytics.
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C'est dans ce cadre-là que j'utilise
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l'outil pour et dans mon contexte.
00:01:42
Eh bien dans le digital,
00:01:43
on va avoir un certain nombre d'analyses
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et de données à notre disposition.
00:01:46
Ça va être les ventes qui sont réalisées
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par exemple sur un site commerce,
00:01:49
donc on va accéder à ce qu'on appelle 1CRM,
00:01:51
donc toutes les données et les
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bases clients de vente et d'achat.
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Un tunnel de conversion donc
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ça va être sur un site web.
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Combien de personnes vont
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aller sur le panier ?
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Ensuite sur l'étape coordonnées et
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finalement sur l'étape de conversion ?
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Donc apprenez qu'on va perdre
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un certain nombre de personnes
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sur ces différentes étapes,
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des outils qui vont nous permettre de
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nous situer par rapport au marché.
00:02:10
En fait,
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on va pouvoir se comparer par
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rapport à notre concurrent pour
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voir notre taux de rebond.
00:02:14
Le volume de visite,
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le nombre de ventes qui sont
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réalisées et aussi des outils qui
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permettent d'analyser le comportement.
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Donc on appelle ça UX pour user
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expérience qui vont nous donner des
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informations plus détaillées sur
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le comportement d'un utilisateur
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sur un site web,
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donc l'Event online et bien
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grâce à l'analyse des données,
00:02:31
on peut le constater qu'elles
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sont en baisse depuis un an.
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Au niveau du tunnel de conversion,
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on va avoir une déperdition importante,
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les étapes les unes après les autres.
00:02:40
Et en se comparant par rapport au marché,
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on voit qu'on est en dessous sur
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certains indicateurs pour finalement
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voir aussi que on a vraiment des
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points clés de déperdition sur
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le site et toutes ces informations.
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Donc ce sont les fameux constats.
00:02:54
Ici, des données vont nous
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permettre de dire qu'il va falloir
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effectuer une refonte du site web.
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Une réflexion de fond pour fournir une
00:03:00
nouvelle version qui sera beaucoup plus
00:03:01
conforme par rapport à ce qu'on peut
00:03:03
attendre et par rapport à nos objectifs.
00:03:05
Donc voilà un exemple très simple
00:03:06
de comment les données peuvent
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amener à prendre des décisions.
00:03:12
Autre élément important à prendre en compte
00:03:14
pour expliquer l'intérêt des outils
00:03:16
ça va être l'avènement du Big data.
00:03:18
Alors, le Big data,
00:03:19
c'est un grand mot que j'apprécie
00:03:21
pas forcément ceux qu'ils utilisent à
00:03:23
tort et à travers la seule chose
00:03:25
qui veut dire, c'est qu'on va générer
00:03:28
et stocker de plus en plus de données,
00:03:31
que ça soit des données CRM,
00:03:33
donc c'est à dire les données sur
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les clients d'une entreprise,
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tout ce qui va être bureautique,
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donc ça va être de la génération en interne,
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les emails et PDF,
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les PowerPoint qui peuvent être générés,
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des photos, des vidéos, etc.
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Tout ce qui va être autour des
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réseaux sociaux qui vont exploser
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sur les dernières années,
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avec tout ce qui va être,
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les interactions sur des postes
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du de la publication de photos de
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la génération de commentaires,
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et cetera, et cetera.
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Les outils Analytics donc ça va
00:03:54
être pour les sites web et les
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applications va pouvoir traquer
00:03:57
le comportement de l'utilisateur.
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Et ça génère énormément de données.
00:04:00
Ça va être le nombre de visites,
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le nombre de pages vues, et cetera.
00:04:04
Toute l'activité technique de l'entreprise,
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donc ça va être des logs de serveurs,
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des logs machines.
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Les outils marketing,
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donc pour une centrale d'appel,
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ça va être le nombre d'appels,
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le nombre d'enregistrements qui
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ont été effectués,
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les outils de web marketing avec les
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clics sur des publicités en ligne,
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des emails marketing, et cetera, et cetera.
00:04:21
Et finalement,
00:04:21
ce qui est point de vente donc les magasins,
00:04:23
avec la gestion du stock.
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Réalisation dans tête de dans tête,
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pardon de satisfaction, et cetera, et cetera.
00:04:29
Donc tout ça,
00:04:29
c'est une vue non exhaustive de
00:04:31
toutes les données qui peuvent être
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générées et sur les dernières années,
00:04:34
et je dirais même sur les
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dernières décennies,
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ce que c'est un c'est un
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sujet de de longue haleine.
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Eh bien on a une explosion année,
00:04:40
année après année,
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du volume de génération de données qu'on
00:04:44
peut constater dans les entreprises.
00:04:46
Donc il va falloir trouver une
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solution pour gérer et utiliser
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correctement ces données.
00:04:54
En premier problème qu'on peut
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constater par rapport à au à tous
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les outils dont on a pu te parler,
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que ça soit des CRM,
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des outils webmarketing et cetera.
00:05:00
C'est que très souvent,
00:05:01
ces outils vont avoir leur propre outil
00:05:04
de visualisation et d'analyse de données.
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Intégrées CRM va avoir un back office
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vous allez pouvoir analyser les données,
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un outil Analytics va avoir
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exactement la même chose,
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des visualisations pour pouvoir comprendre
00:05:14
les données qui sont affichées.
00:05:16
Le problème par rapport à ça,
00:05:17
c'est que du coup vous allez avoir
00:05:18
des données et des visualisations
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qui vont être éclatées un petit
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peu partout selon les outils
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que vous allez pouvoir utiliser.
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Donc c'est pas très pratique qu'on voulait
00:05:24
essayer d'avoir une vue d'ensemble.
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Ces outils là ont généralement des API,
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donc ça c'est un élément important
00:05:29
qui va nous nous intéresser.
00:05:31
Pour exporter la donnée et une
00:05:33
autre encore une tendance de fond,
00:05:34
hein, qui a beaucoup de tendances
00:05:35
de fond dans cette introduction.
00:05:37
Ça va être la volonté des entreprises
00:05:39
de centraliser toutes ces données là
00:05:40
justement de ne pas que les garder.
00:05:42
On va se clos sur les différents outils,
00:05:44
mais de les exporter,
00:05:45
notamment via PI où via des outils tiers,
00:05:48
pour aller les stocker dans un endroit,
00:05:50
donc ça peut être ce qu'on appelle des
00:05:52
des data like ou des data warehouse,
00:05:53
donc ce sont des des solutions
00:05:55
qui sont dans le cloud hein,
00:05:56
dont dont les gros dont les
00:05:58
gros acteurs sont à WS.
00:05:59
Donc Amazon web Services azur
00:06:02
et Google cloud Platform.
00:06:04
On aura l'occasion d'en reparler et
00:06:06
donc le l'objectif de cette entreprise,
00:06:08
c'est de stocker toutes ces données
00:06:10
granulaires dans ces espaces là.
00:06:12
La problématique qu'on va avoir,
00:06:13
c'est que ça n'est absolument pas visuel
00:06:15
de stocker les données de cette façon là.
00:06:18
Donc la conclusion de tout ça,
00:06:19
c'est qu'on a énormément de données,
00:06:21
on a besoin de les analyser,
00:06:22
mais que toutes ces données sont soit
00:06:24
cloisonnées et uniquement accessibles via PI,
00:06:26
donc pas forcément le plus simple ou
00:06:28
dans des environnements techniques,
00:06:30
donc là on va rejoindre les data
00:06:31
Lake et les data Warehouse,
00:06:32
donc pas facile d'accès pour
00:06:35
un utilisateur lambda.
00:06:36
Et donc justement,
00:06:37
la promesse des outils de BI.
00:06:39
Et c'est là où du coup tout va faire sens
00:06:41
par rapport à ce que je vous ai dit,
00:06:43
c'est qu'un outil c'est
00:06:45
3 principales promesses,
00:06:46
en tout cas de base.
00:06:47
Maintenant elles sont beaucoup plus,
00:06:49
les outils font beaucoup plus de
00:06:50
choses mais ça va être déjà de
00:06:52
permettre la connexion simplifiée
00:06:53
à des données diverses.
00:06:54
....
00:06:55
Je vous parlais des API tout à l'heure,
00:06:56
Et bien un outil va pouvoir se
00:06:58
connecter à ces différentes PI pour
00:07:00
aller agréger et visualiser au même
00:07:02
endroit une multitude de données
00:07:04
ensuite faciliter le croisement
00:07:06
parce que vous imaginez bien qu'un
00:07:08
utilisateur va générer des données
00:07:10
sur les réseaux.
00:07:11
Tuyaux dans 1CRM ou dans des points de vente,
00:07:13
nous, on a besoin d'avoir une vue
00:07:14
consolidée sur un utilisateur et donc
00:07:16
on a besoin de pouvoir croiser ces
00:07:18
différentes sources de données et ces
00:07:20
outils nativement sont faits pour
00:07:21
croiser les données via des clés.
00:07:23
On aura l'occasion de faire des exercices
00:07:25
autour de ça et finalement le dernier point,
00:07:27
qui est de plus en plus vrai,
00:07:29
ça va être déjà de permettre
00:07:31
simplement l'analyse
00:07:32
des données, au-delà de connecter les
00:07:33
données et de les croiser, on a besoin,
00:07:35
on va avoir besoin de pouvoir les visualiser,
00:07:38
de pouvoir créer des graphiques
00:07:39
assez simplement et surtout de
00:07:41
pouvoir les partager et créer des
00:07:43
interactions autour de ça, donc.
00:07:44
Dans les espaces collaboratifs,
00:07:46
gérer des droits d'accès,
00:07:47
pouvoir laisser des commentaires etc.
00:07:49
...
00:07:50
Donc.
00:07:50
Voilà pourquoi les outils
00:07:52
font sens et les problématiques
00:07:54
auxquelles ils répondent.

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