Bâtir des architectures, assembler des progiciels, intégrer des technologies sont des phases indispensables du projet, mais ce n'est pas là la finalité. La Business Intelligence a pour vocation de délivrer au mieux l'information significative afin de faciliter la prise de décision.
Lorsque vous achetez une voiture, on ne se contente pas par vous présenter le schéma complet du moteur et de la transmission puis de disserter sur les avantages techniques de tel ou tel sous-ensemble. Ce n'est pas vraiment cela qui vous intéresse, tout au moins dans un premier temps.
Avec la Business Intelligence, ce sont encore les questions techniques qui priment sur l'usage. Il est temps que cela change si l'on souhaite que la BI remplisse son office d'aide à la décision pour tous les décideurs.
Le schéma de la page Architecture du système Informatique Décisionnelle présentant le principe de la Business Intelligence est tout à fait dans cette logique technique, ce tropisme technologique caractéristique de l'informatique et des informaticiens.
Seul le traitement de la donnée compte.
L'utilisateur est relégué à la droite du schéma, les fonctions techniques occupant les 3/4 de la page.
Il est tout de même temps de réformer ce classique schéma de la Business Intelligence afin de replacer le décideur au centre des préoccupations. Bref, passer de la BI historique à la BI actuelle. (Auteur du schéma architecture de la BI, je le critique d'autant plus facilement...)
Business Intelligence "Centrée sur l'humain" et non plus sur la technologie
Ainsi, ce n'est plus un "système" qui pousse des informations selon des critères purement technologiques vers l'utilisateur, mais plutôt une infrastructure qui répond précisément aux besoins des décideurs.
Être en mesure de réagir, voire de pro-agir tout en maîtrisant les risques de la décision. Cela signifie de disposer d'une situation informationnelle suffisante et adaptée à chacun afin de faciliter la phase d'instruction du processus, lorsqu'on le représente en processus, de stimuler la réflexion, l'intuition, la subjectivité. Pour cela, il est important d'être en mesure de modifier et d'adapter très simplement et sans délai ses instruments de mesure.
Analyser l'information, profiter des analyses réalisées par les spécialistes de la question, échanger et communiquer avec les experts reconnus ou non, sans intermédiaire aucun, sans hiérarchie aucune (en finir avec le modèle pyramidal), communiquer à son tour, participer pour laisser émerger les idées originales, voilà un premier survol des besoins. En fait, quelque part, on retrouve ce que nous propose le les réseaux sociaux pour l'entreprise numérique. C'est pour cela que l'on peut parler de Business Intelligence de nouvelle génération.
Ce n'est pas le "Big Data" mais bien le "Good Data" qu'ils attendent et malgré les promesses des promoteurs de ces solutions, le passage de l'un à l'autre, du "BIG" au "GOOD", est loin d'être une évidence.
Une bonne utilisation des réseaux sociaux facilite les échanges du décideur avec ses pairs sans aucun intermédiaire, sans être tenu de passer par la ligne hiérarchique. Un de ces pairs peut se révéler un véritable expert pour la question posée.
Dans une moindre mesure, pour une question complexe, les points de vue contradictoires révèlent des aspects de la question que le décideur n'avait peut être pas envisagés.
Rappelons-nous que la décision en environnement complexe comporte toujours une part de risque difficile à évaluer. Cette remarque constitue d'ailleurs le fondamental d'une gestion de la connaissance de 2nde génération, qui non seulement enrichit la phase d'instruction du processus de décision, mais aussi contribue à combattre le plus que néfaste isolement du décideur.
De leur côté, les utilisateurs sont bien souvent réticents à s'engager. Il est bien plus facile de rejeter quelque chose dont on a été tenu à l'écart que de s'engager pour contribuer à sa réussite. En fait, c'est bien dès les prémisses du projet que commence l'accompagnement du changement.
Le Big Data bien sûr, mais avec les limites d'usage. Aucune entreprise de taille standard ne disposera d'une base de données similaire à celle de Google ®, de Facebook ® ou d'Amazon ®.
99,8 % des entreprises françaises sont des PME (source CEDEF). Selon l'INSEE, une PME occupe moins de 250 personnes et réalise un CA inférieur à 50 Millions d'Euros. Pour les entreprises commerciales les plus courantes, construire des bases de données de qualité de l'ordre du peta-octet (et même du tera) riches et diversifiées restera très exceptionnel.
Enfin la question essentielle en entreprise de la décision collective peut désormais être techniquement effective par le rapprochement des outils de Business Intelligence, du knowledge management de nouvelle génération et des réseaux sociaux lorsque la structure organisationnelle et managériale le permet bien entendu...
L'étroite implication de la Business Intelligence au niveau du métier de l'entreprise et de ses processus est désormais une évidence. L'objectif est bien d'accroître la valeur ajoutée. Le passage des organisations verticales orientées "hiérarchie", adeptes du reporting, aux structures horizontales orientées "pilotage" (tableaux de bord démocratisés se fait malheureusement toujours attendre... Tout comme le ROI de la BI et ce, sans vouloir être trop désagréable.
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2. Comment tout résoudre avec le Big Data ?