Le projet Business Intelligence en 8 questions - réponses

"The eternal mystery of the world is its comprehensibility" Albert Einstein

1 Comment expliquer la faible rentabilité des systèmes d'informations décisionnels mis en oeuvre aujourd'hui ?

Stocker un maximum d'informations n'est pas la solution...

La grande majorité des projets de Business Intelligence sont fondés sur le postulat suivant : "Pour décider, il faut un maximum d'informations".

Partant de là, les concepteurs bâtissent une architecture de stockage conséquente, data warehouse ou datamart, et stockent tout ce qui est stockable.
Ensuite, toujours selon cette approche, il "suffit" alors d'équiper les utilisateurs d'une interface d'accès plus ou moins sophistiquée.
Il existe d'ailleurs de très bons outils pour remplir cet office : les outils de reporting, les tableaux de bord, le data mining, voire simplement Microsoft Excel...
A eux de trouver l'information pertinente !
Après une première phase de curiosité, si le système n'est pas délaissé il ne sera que partiellement utilisé. Lorsque le système ne sert qu'à élaborer des rapports pas toujours pertinents, le ROI se fait désirer.

2Il semble pourtant important de stocker l'information de l'entreprise !

Les décideurs et les analystes n'ont pas les mêmes besoins...

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.

3Quelle aide apporter aux décideurs ?

On ne pilote que ce que l'on mesure...

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.

4Comment construire le système de mesure ?

La mesure pour l'aide à la décision...

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 !

5Quelle est la différence entre constat et pilotage ?

Il ne s'agit pas de mesurer pour contrôler mais pour piloter...

Cette différence est majeure. Cette simple question porte en substance tout le changement. En effet, les tableaux de bord ne sont pas nouveaux. Depuis les débuts de l'ère industrialo-taylorienne, nous construisons des tableaux de bord pour constater les écarts par rapport à une norme fixée. "Tu seras blamé ou gratifié" en fonction de tes résultats.
Aujourd'hui, ce n'est plus le propos.
La complexité du monde dans lequel évoluent les entreprises se révèle de jour en jour. Il ne s'agit plus de produire selon un référentiel préétabli et de s'en tenir là. Tous les acteurs de l'entreprise sont dorénavant personnellement concernés par la performance, qu'elle s'exprime en terme de productivité, de qualité de production, de maîtrise des coûts, de service client ou de protection de l'environnement... Cette liste est non exhaustive par définition, elle sera toujours à compléter.
Pour évoluer en univers incertain, la tâche de chaque acteur se trouve enrichie d'une composante plus ou moins grande de prise de décision ad hoc. Le tableau de bord que nous devons construire, véritable système de Businesss Intelligence personnel, doit prendre en compte cette nouvelle définition du rôle de chacun et de ses préoccupations pour devenir un assistant personnalisé.

6On ne peut donc pas considérer le tableau de bord comme un instrument de motivation ?

Le tableau de bord est un instrument de progrès...

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.

7Un nombre toujours plus important d'acteurs de l'entreprise sont concernés par la prise de décision. Quels outils de la Business Intelligence devons-nous implanter, Reporting, OLAP, SIAD ?

Le tableau de bord assistant du décideur...

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.

8Que penser de l'Intranet pour notre système décisionnel ?

L'intranet et l'aide à la décision pour tous...

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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