Power BI - Qu'est ce qu'un outil de BI ? Tutoriels

Découvrez ce qu'est un outil de Business Intelligence (BI) grâce à cette vidéo informative.
Obtenez une définition officielle de la BI et une compréhension approfondie de son importance pour la prise de décision éclairée, la visualisation des données et l'analyse des tendances.
Cette vidéo présente également 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 comprendre les outils de Business Intelligence (BI) et leur rôle dans la prise de décision au sein des entreprises. Nous allons explorer la définition officielle de la BI, ses composants, et comment ces outils permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer des données pour aider les décideurs à avoir une vue d'ensemble de l'activité de l'entreprise.

Chapitres :

Introduction à la Business Intelligence
La Business Intelligence (BI) est un ensemble d'outils et de méthodes qui aident les décideurs et les dirigeants d'entreprise à prendre des décisions éclairées. La BI se concentre sur la collecte et l'analyse des données pour offrir une vue d'ensemble des activités de l'entreprise, ce qui est essentiel dans une stratégie axée sur les données.
Définition de la Business Intelligence
Selon Wikipédia, la BI, ou informatique décisionnelle, est destinée à l'usage des décideurs et des dirigeants d'entreprise. Elle désigne les moyens, outils et méthodes permettant de collecter, consolider, modéliser et restituer des données. Ces éléments sont cruciaux pour aider à la prise de décision.
Processus de collecte et de consolidation des données
Les données peuvent être dispersées dans différents espaces techniques. Un outil de BI doit être capable de se connecter à ces espaces pour récupérer l'information. La consolidation des données permet de les rassembler en un seul endroit, facilitant ainsi leur exploitation. Voici les étapes clés : - **Collecte des données** : Récupération des données provenant de diverses sources. - **Consolidation** : Regroupement des données pour une analyse plus facile. - **Modélisation** : Croisement des différentes sources de données pour les rendre exploitables.
Restitution et visualisation des données
La restitution des données se fait par le biais de visualisations et de partages au sein de l'entreprise. Cela permet aux décideurs d'avoir une vue d'ensemble de l'activité traitée. Par exemple, pour un client, il est possible de visualiser tous les points de contact qu'il a eus avec l'entreprise, ce qui aide à mieux comprendre ses besoins.
Schématisation des sources de données
Pour mieux comprendre la BI, il est utile de schématiser les différentes sources de données. Les sources peuvent inclure : - **CRM** : Données sur les clients et leurs achats. - **Réseaux sociaux** : Interactions et engagements des utilisateurs. - **Outils analytiques** : Outils comme Google Analytics pour analyser le trafic web. Ces sources sont rassemblées dans un espace de collecte, permettant des connexions à des bases de données et des fichiers divers.
Exploitation des données
Une fois les données collectées, elles peuvent être exploitées de plusieurs manières : - **Croisement des données** : Combiner des données de différentes sources pour obtenir une vue complète. - **Nettoyage des données** : Suppression des erreurs et des lignes vides. - **Création de nouvelles données** : Génération de nouvelles colonnes basées sur des conditions spécifiques.
Analyse et collaboration
L'analyse des données permet de créer des rapports et des tableaux de bord. Les outils de BI offrent des fonctionnalités telles que : - **Segmentation dynamique** : Filtrage des données en un seul clic. - **Travail collaboratif** : Partage des rapports et des tableaux de bord avec des collègues pour générer des interactions et des commentaires. - **Intelligence artificielle** : Utilisation de l'IA pour faire des prédictions et des recommandations basées sur les données.
Conclusion
En résumé, les outils de Business Intelligence sont essentiels pour aider les décideurs à prendre des décisions éclairées. Ils permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer des données, offrant ainsi une vue d'ensemble des activités de l'entreprise. L'intégration de l'intelligence artificielle dans ces outils représente une avancée significative, permettant des analyses plus pertinentes et des recommandations précises.

FAQ :

Qu'est-ce que l'informatique décisionnelle (BI) ?

L'informatique décisionnelle, ou BI, est un ensemble d'outils et de méthodes qui permettent de collecter, analyser et présenter des données pour aider les décideurs à prendre des décisions éclairées.

Comment la BI aide-t-elle à la prise de décision ?

La BI aide à la prise de décision en fournissant des données consolidées et analysées, permettant aux décideurs d'avoir une vue d'ensemble de l'activité et d'identifier des tendances ou des problèmes potentiels.

Quels types de données peuvent être analysés avec des outils de BI ?

Les outils de BI peuvent analyser une variété de données, y compris les données clients, les ventes, les performances marketing, et d'autres données opérationnelles provenant de différentes sources comme les CRM, les réseaux sociaux, et les bases de données.

Quels sont les avantages d'utiliser un dashboard dans la BI ?

Un dashboard permet de visualiser rapidement des indicateurs clés de performance et d'autres données importantes, facilitant ainsi la prise de décision rapide et informée.

Comment l'intelligence artificielle est-elle utilisée dans la BI ?

L'intelligence artificielle est utilisée dans la BI pour analyser des données, faire des prédictions, et fournir des recommandations basées sur des analyses de données complexes.

Quelques cas d'usages :

Amélioration de la relation client

Une entreprise utilise un système CRM intégré à des outils de BI pour analyser les interactions avec les clients, identifier les tendances d'achat et personnaliser les offres, ce qui améliore la satisfaction client et augmente les ventes.

Optimisation des performances marketing

Une équipe marketing utilise des outils analytiques pour suivre l'efficacité de ses campagnes publicitaires en temps réel, ajustant les stratégies en fonction des données collectées pour maximiser le retour sur investissement.

Analyse des ventes

Une entreprise de vente au détail utilise des dashboards pour visualiser les performances de ses différents points de vente, permettant aux gestionnaires de prendre des décisions éclairées sur les stocks et les promotions.

Prédictions de tendances

Une société d'analyse de données utilise l'intelligence artificielle pour prédire les tendances du marché en analysant des données historiques et en fournissant des recommandations stratégiques aux dirigeants.

Collaboration en temps réel

Une équipe de projet utilise des dashboards en ligne pour collaborer sur des rapports, permettant à chaque membre de laisser des commentaires et de poser des questions, ce qui améliore la communication et l'efficacité du travail d'équipe.

Glossaire :

BI

L'informatique décisionnelle, ou Business Intelligence (BI) en anglais, désigne l'ensemble des outils, méthodes et processus permettant de collecter, consolider, modéliser et restituer des données pour aider à la prise de décision.

Data driven

Une stratégie basée sur les données, où les décisions sont prises en se basant sur l'analyse des données plutôt que sur l'intuition ou l'expérience.

CRM

Customer Relationship Management, un système qui aide les entreprises à gérer leurs interactions avec les clients, en centralisant les informations sur les clients et leurs comportements.

Outils analytiques

Logiciels ou applications qui permettent d'analyser des données pour en extraire des informations utiles, comme Google Analytics ou des outils d'analyse de site web.

Dashboard

Un tableau de bord qui présente des indicateurs clés de performance (KPI) et des données de manière visuelle pour faciliter la prise de décision.

Segmentation dynamique

La capacité de filtrer et d'analyser des données en temps réel, permettant une visualisation et une interaction rapide avec les données.

Intelligence artificielle

Technologie qui permet aux machines d'apprendre et de prendre des décisions basées sur des données, souvent utilisée pour faire des prédictions et des recommandations.

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Alors va continuer cette introduction.

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Tant qu'on a compris les problèmes

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que peuvent résoudre les outils de I'application

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on va chercher déjà à bien comprendre

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la définition officielle de ce

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qu'est un outil de BI.

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Alors on va partir d'une définition

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qui est un peu officielle,

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on va dire qui provient tout simplement

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de Wikipédia et qui nous dit ceci,

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l'informatique décisionnelle,

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donc c'est le nom de la BI en anglais,

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donc pour Business Intelligence et

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l'informatique à l'usage des décideurs

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et des dirigeants d'entreprise.

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Donc ça c'est très important.

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C'est ce que je vous disais au

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début sur tout ce qui est data,

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la stratégie Data-driven,

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donc ça s'adresse à des gens

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qui ont pour besoin de d'avoir des

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supports pour prendre des décisions.

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Donc ça,

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ça s'adresse évidemment aux décideurs

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et aux dirigeants de l'entreprise.

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Elles désignent les moyens,

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les outils et les méthodes qui

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permettent de collecter, consolider,

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modéliser et restituer les données.

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Tous ces éléments,

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on a pu en parler aussi.

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Collecter, on l'a vu,

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les données peuvent être dispersées ou en

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tout cas mises dans des espaces techniques,

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donc on a besoin d'un outil capable

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de se connecter sur ces espaces

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là pour récupérer l'information,

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les consolider donc tout récupérer

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à un même endroit modélisé.

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C'est là,

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qu'on va croiser les différentes

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sources de données.

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Pouvoir retravailler l'information pour

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la rendre exploitable et finalement

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tout l'espace de restitution,

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donc la visualisation et le

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partage aux autres personnes

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de l'entreprise de la donnée.

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Et donc pourquoi faire tout ça en vue

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d'offrir une aide à la décision et de

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permettre à un décideur d'avoir une

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vue d'ensemble de l'activité traitée ?

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La vue d'ensemble,

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là aussi,

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est extrêmement importante puisque

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c'est l'essence même de ces

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outils, c'est d'aller plutôt

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que d'avoir une vue focus

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sur une source de données.

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On va aller voir la vue d'ensemble

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et donc pouvoir par exemple pour un

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client avoir là tous les

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steps de contacts qu'il a pu avoir

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avec l'entreprise pour pouvoir bien le

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comprendre et prendre des bonnes décisions.

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Et à ce propos,

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on va essayer de schématiser un petit

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peu cette définition très officielle,

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très très verbeuse,

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avec un schéma peut-être un peu plus simple.

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En tout cas,

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moi c'est celle qui me parle le plus,

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donc j'espère que ça sera le cas

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aussi pour vous où on va partir de

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nos fameuses sources de données,

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donc c'est ce que vous avez à gauche ici.

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Donc le CRM c'est toutes les données

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qui vont concerner les clients,

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les achats qu'ils ont réalisés,

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les points de vente donc

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tout simplement les magasins,

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les réseaux sociaux,

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tout ce que vous pouvez faire dessus,

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poster des photos,

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les clics,

00:02:13

les partages etc et tout

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ce qui est outils analytiques donc

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ça peut être des outils

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analytiques sur le gestionnaire du

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site web, ça peut être sur des outils

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analytiques un peu plus officiels

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type Google Analytics à internet,

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Adobe etc.

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Et des outils également du UX on

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a pu en parler. Donc tous ces

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outils là sont dans un espace,

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on va pouvoir déjà les rassembler

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dans un espace de collecte,

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donc cet espace de collecte

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tous les outils de BI les propose

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donc ça, ça va permettre

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de faire des appels à payer.

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On va pouvoir se connecter à

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des intranets d'entreprise,

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pouvoir se connecter à des bases

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de données et même récupérer des

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fichiers Excel ou des fichiers

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CSV qui sont sur un SharePoint ou

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même sur un ordinateur personnel.

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Donc là c'est ce qui est intéressant aussi,

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c'est au-delà d'avoir des données

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qui sont stockées un peu partout.

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On va aussi avoir différents

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modes de requêtage.

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De la donnée et donc

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tous ces outils là vont pouvoir

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proposer différents connecteurs,

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donc plus ou moins exhaustifs.

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Et ça aussi on pourra en reparler une

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fois qu'on a connecté toutes ces données,

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on va pouvoir les refaçonner pour

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pouvoir les exploiter au mieux,

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donc ça va être par exemple de

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croiser les sources de données,

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croiser mon intranet avec ma base

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de données pour pouvoir restituer

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la vue complète de mon utilisateur,

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modification des valeurs.

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Donc je vois qu'il y a potentiellement des

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coquilles dans certaines colonnes

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de mon tableau,

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je vais pouvoir modifier les valeurs.

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nettoyer les tables,

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donc ça va être un petit peu ce que je

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disais, donc supprimer les erreurs,

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supprimer les lignes vides etc.

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Et finalement même créer des

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nouvelles données,

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par exemple en des conditions si telle

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colonne contient telle valeur et

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qu'une autre contient une autre valeur.

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Et bien je vais être capable de créer

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une nouvelle colonne conditionnée

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dans mon tableau donc on va

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pouvoir aussi créer de la donnée.

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Et finalement,

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le dernier volet très important,

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ça va être l'analyse de données

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où je vais pouvoir créer des

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rapports et des dashboards

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plus ou moins exhaustifs selon

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l'outil de biais qu'on va utiliser.

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La segmentation dynamique donc pouvoir

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filtrer très facilement sur tout

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le jeu de données en un seul clic,

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le travail collaboratif.

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Donc on va mettre en ligne nos dashboard,

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nos rapports,

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les partager à nos collègues pour

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pouvoir générer de l'interaction,

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pour qu'il puisse laisser des

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commentaires, laisser des questions,

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même pouvoir construire avec vous

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le rapport directement en ligne.

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Et ça, c'est la grande tendance du marché.

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C'est tout ce qui va être

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intelligence artificielle,

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donc faire des prédictions,

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vous faire des recommandations

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d'analyse pertinente,

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vous affichez des corrélations et donc

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ça c'est un petit peu le fer de

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lance de tous les outils en ce moment.

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