"The eternal mystery of the world is its comprehensibility" Albert Einstein
La grande majorité des projets de Business Intelligence sont fondés sur le postulat suivant : "Pour décider, il faut un maximum d'informations".
Nous posons le problème à
l'envers. La Business Intelligence et plus généralement l'aide à la décision font intervenir deux métiers
totalement différents mais non opposés : les décideurs
et les analystes.
Les décideurs ont besoin d'indicateurs clés
pour prendre rapidement des décisions.
Ils ne pourront matériellement
pas rechercher une information pertinente dans une masse de données
dépassant le teraoctet comme le proposent certains systèmes
de data warehouse.
De leur côté, les analystes ne travaillent
pas dans la même dimension de temps. Ils utiliseront à profit
des outils d'analyses statistiques ou de data mining pour exploiter de
grandes masses d'informations contenues dans le data warehouse ou datamart et en tirer un enseignement.
Ce sont deux
métiers différents, même s'ils travaillent sur les
mêmes données.
Nous ne nous intéressons ici qu'à la
population la plus critique : les décideurs en situation.
Ce n'est sûrement pas en proposant
aux décideurs de chercher l'information pertinente dans une masse
de données dépassant le teraoctet comme le proposent certains
concepteurs de data warehouse ! 1 téraoctet correspond à 500.000 livres de
500 pages, soit bien plus que la médiathèque de la Villette
qui ne contient par exemple "que" 300.000 documents.
Il faut repartir du besoin réel du responsable.
Personne ne décide
tous azimuts. Le décideur oriente son action selon des axes de
gestion bien définis. Son principal besoin en matière d'assistance
au pilotage porte sur la mesure précise du système contrôlé
en fonction des axes de développement choisis.
Le décideur souhaite disposer sur
son tableau de bord d'indicateurs clés mesurant son système
et signalant dysfonctionnements et autres écarts en fonction de
la direction choisie. Une des principales difficultés du choix
des indicateurs est essentiellement de ne pas se limiter à un simple
constat.
L'indicateur doit engendrer l'action.
Nous sommes en train de
parler d'aide à la décision, le tableau de bord doit assister
le pilotage !
Surtout pas!
Le mot motivation est souvent
perçu comme le moyen miracle du management :
"Il faut motiver".
Le tableau de bord ne doit pas être un objet de compétition.
Il ne s'agit pas de faire "PLUS" que l'équipe d'à
côté, mais de faire "MIEUX" ensemble pour l'intérêt
conjugué de tous ! L'indicateur n'est ni un instrument de motivation,
ni un instrument de stress mais une aide au pilotage.
Le reporting est un outil trop peu interactif
pour répondre aux besoins des décideurs de l'entreprise.
Il faut un instrument se rapprochant plus de la définition du tableau de bord
telle que nous avons pu la concevoir ces dernières années :
forte
interactivité, ergonomie et simplicité d'emploi aussi bien
en configuration qu'en exploitation.
Les besoins en matière d'analyse un peu plus complète seront remplis avec les outils de Business Intelligence OLAP et data mining. Leur propos est de répondre
à la question POURQUOI ? Cependant, les outils de Business Intelligence OLAP et surtout Data mining devront rester relativement simples d'emploi.
On ne perdra pas de vue l'évolution prévisible des outils de Business Intelligence vers le Knowledge management
afin d'apporter un maximum d'aide à la prise de
décision rapide.
Nous nous sommes interessés ici exclusivement à l'aspect présentation de l'information. Les questions de la collecte (outils d'ETL Extract, Transform, Load) et de stockage (Data warehouse, Datamart) sont tout autant primordiales. Les projets de Business Intelligence achoppent le plus souvent en raison d'une mauvaise appréciation de cette phase essentielle du projet.
La collecte des données implique de lourds travaux de préparation. Les données de production ne peuvent être stockées telles quelles au sein du Data warehouse. Les tâches de nettoyage, formatage et de consolidation sont particulièrement conséquentes. Les phases de collecte et d'alimentation (d'ETL Extract, Transform, Load) du Data warehouse ou Datamart représentent selon les spécialistes plus des 3/4 du projet de Business Intelligence autant en terme de délais que de budgets.
Avec le développement des portails
informationnels (EIP Enterprise Information Portal) et la banalisation du décisionnel, les produits
d'aide à la décision se banalisent.
Le déploiement
sur le Web facilite grandement les besoins de généralisation
à grande échelle et d'évolution permanente des métiers
et des rôles dans l'entreprise. Avec le groupware et plus généralement
la gestion de la connaissance KM Knowledge Management), assurant le partage et l'échange
de l'information entre les décideurs, nous sommes réellement
sur la voie de la généralisation du décisionnel dans
l'entreprise.
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