Une femme dans un bureau

Qu’est-ce que l’analyse décisionnelle ?

L’analyse décisionnelle aide les organisations à analyser les données historiques et actuelles, de telle sorte qu’elles peuvent rapidement découvrir des informations exploitables pour prendre des décisions stratégiques. Les outils d’analyse décisionnelle rendent cela possible en traitant d’importants jeux de données dans plusieurs sources et en présentant les résultats dans des formats visuels faciles à comprendre et à partager.

Fonctionnement de l’analyse décisionnelle

L’analyse décisionnelle suit quatre étapes clés pour transformer les données brutes en informations faciles à digérer pour une utilisation par n’importe quel membre de l’organisation. Les trois premières, à savoir la collecte, l’analyse et la visualisation des données, préparent le terrain pour la dernière étape, à savoir la prise de décision. Avant d’avoir recours à l’analyse décisionnelle, les entreprises devaient faire l’essentiel de leur analyse manuellement. Désormais, les outils d’analyse décisionnelle automatisent de nombreux processus et font gagner du temps aux entreprises et leur épargnent bien des efforts inutiles.

Étape 1 : Collecter et transformer les données à partir de plusieurs sources

Les outils d’analyse décisionnelle utilisent généralement la méthode d’extraction, de transformation et de chargement pour combiner les données structurées et non structurées à partir de plusieurs sources. Ces données sont ensuite transformées et remodelées avant d’être stockées dans un emplacement central. Ainsi, les applications peuvent facilement les analyser et les interroger en tant que jeu de données complet.

Étape 2 : Identifier les tendances et les incohérences

Les technologies d’exploration des données, ou la découverte des données, utilisent généralement l’automatisation pour analyser rapidement les données afin de trouver les modèles et les valeurs hors norme qui offrent des informations sur l’état actuel de l’entreprise. Les outils d’analyse décisionnelle se distinguent souvent par différents types de modélisation et d’analyse des données, notamment exploratoires, descriptives, statistiques et prédictives, qui explorent davantage les données, prévoient les tendances et font des recommandations.

Étape 3 : Utiliser la visualisation des données pour présenter les résultats

La génération de rapports d’analyse décisionnelle fait appel à la visualisation des données pour mieux comprendre et partager les résultats. Les méthodes de génération de rapports incluent les tableaux de bord de données interactifs, les graphiques, les graphes et les cartes qui aident les utilisateurs à voir ce qui se passe dans l’entreprise en temps réel.

Étape 4 : Agir en fonction des informations en temps réel

La visualisation des données actuelles et historiques dans le contexte des activités commerciales permet aux entreprises de passer rapidement des informations à l’action. L’analyse décisionnelle permet des ajustements en temps réel et des changements stratégiques à long terme qui suppriment les inefficacités, s’adaptent aux changements du marché, corrigent les problèmes d’approvisionnement et résolvent les problèmes client.

Pourquoi les entreprises tirent-elles parti de l’utilisation d’outils d’analyse décisionnelle ?

Parce que les outils d’analyse décisionnelle accélèrent l’analyse des informations et l’évaluation des performances, ils sont précieux pour aider les entreprises à réduire les inefficacités, signaler les problèmes potentiels, trouver de nouveaux flux de revenus et identifier les futurs domaines de croissance.

Parmi certains des avantages spécifiques dont les entreprises tirent parti lorsqu’elles utilisent l’analyse décisionnelle figurent :

  • Efficacité accrue des processus opérationnels.

  • Vue d’ensemble du comportement des clients et des modèles d’achat.

  • Suivi précis des performances en termes de vente, de marketing et de finance.

  • Références précises en fonction des données historiques et actuelles.

  • Alertes instantanées sur les anomalies de données et les problèmes client.

  • Analyses pouvant être partagées en temps réel entre les départements.

Auparavant, les outils d’analyse décisionnelle étaient principalement utilisés par les analystes de données et les utilisateurs informatiques. Aujourd’hui, les plates-formes d’analyse décisionnelle libre-service mettent l’analyse décisionnelle à la disposition de tous, des dirigeants aux équipes opérationnelles.

Voici comment l’analyse décisionnelle améliore la façon de travailler dans six domaines clés :

Expérience client

Accédez à toutes vos informations client dans un seul et même endroit afin de pouvoir diriger les ressources vers les domaines clés qui auront un impact positif sur l’engagement et le support client.

Ventes et marketing

Améliorez la visibilité des performances en termes de vente et de marketing, le comportement des clients et les tendances d’achat afin de garantir l’efficacité des futures initiatives marketing et de générer des revenus.

Opérations

Améliorez les opérations en automatisant les tâches d’analyse de routine, en améliorant les processus, en réduisant les inefficacités et en augmentant la productivité.

Finance

Utilisez des tableaux de bord personnalisés pour obtenir une vue complète de la santé financière de l’entreprise, étudier les données historiques, calculer les risques et prévoir les tendances.

Contrôle du stock

Automatisez l’analyse des données et générez des rapports pour améliorer la gestion des stocks, accélérer l’exécution et aider à anticiper les tendances d’achat.

Sécurité et conformité

Centralisez les données pour améliorer la précision et la transparence, ce qui facilite la détection des erreurs, des problèmes de sécurité et la réduction des risques de conformité.

Dans le cadre de l’évaluation des outils d’analyse décisionnelle, optez pour un produit sûr, conforme, disponible à l’échelle mondiale et fiable. Il doit également avoir des fonctions qui mettent les informations d’analyse décisionnelle à la disposition de toute votre organisation, comme la visualisation des données, les tableaux de bord partagés, l’intelligence artificielle et le Machine Learning.

« Cette solution a permis à nos principaux décideurs de se sortir d’un mauvais pas, en leur fournissant les mesures dont ils avaient besoin pour faire leur travail, sans se perdre dans les données pour obtenir des réponses. Flexibilité, interactivité… Il suffit de se lancer. »

Daksha R

Manager, Clinical Research Analytics

Exemples d’analyse décisionnelle en conditions réelles

L’analyse décisionnelle s’applique différemment d’une entreprise à l’autre et dans différents secteurs : finance, commerce et biens de consommation, énergie, technologie, service public, éducation, santé, industrie et services professionnels. Voici comment l’analyse décisionnelle est utilisée par différents secteurs pour réussir.

Services financiers | Metro Bank

Metro Bank utilise l’analyse décisionnelle pour connecter l’ensemble des sources de ses données et permettre aux utilisateurs de l’entreprise ainsi qu’au personnel informatique de développer des rapports et des solutions d’analyse décisionnelle, ce qui renforce l’agilité et la réactivité de l’entreprise. Le service client, la banque en ligne et le personnel de succursale ne sont là que certaines des équipes qui utilisent les outils d’analyse décisionnelle pour améliorer l’efficacité.

Santé | Cerner

Cerner a développé un système de gestion des configurations dans le Cloud pour donner aux équipes d’exploitation du secteur informatique de l’entreprise une source fiable pour l‘inventaire de ses ressources et la gestion des configurations. Les collaborateurs sont mieux à même d’effectuer leurs tâches, consacrant leur temps à l’innovation et au déploiement du code plutôt qu’à la préservation simple des ressources.

Industrie | Cummins

Cummins avait besoin d’une solution qui équilibrait gouvernance et autonomie dans la génération de rapports, tout en incluant les analytiques avancées. La société souhaitait également une solution rentable qui conserverait l’esprit du libre-service tout en donnant à l’informatique plus de contrôle sur la sauvegarde des données (manière et emplacement), leur accès et leur conservation.

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