Les prévisions sont difficiles, surtout lorsqu'elles concernent l'avenir. Ce qui peut paraître si léger est souvent une lourde charge dans le quotidien des entreprises, car la plupart des décisions doivent être prises dans un contexte de grande incertitude. Personne ne sait ce que l'avenir nous réserve et quelle décision s'avérera finalement être la bonne. Nos auteurs enomyc Stefan Frings et Mario Trapp montrent dans leur article comment les solutions modernes de Business Intelligence et de Business Analytics peuvent aider les moyennes entreprises à prendre des décisions mieux informées et donc mieux fondées.
L'une des hypothèses de base de la gestion d'entreprise est que les décisions dans les entreprises sont généralement prises dans l'incertitude. Les responsables ne disposent donc pas des informations nécessaires pour anticiper pleinement les conséquences et les risques liés à la décision.
Dans ce contexte, l'un des principaux objectifs de la gestion d'entreprise orientée vers les applications est, depuis ses débuts, de mettre à disposition des méthodes et des instruments pour des décisions rationnelles - précisément pour réduire le degré d'incertitude. Pour cela, et la boucle est bouclée, il faut de meilleures informations.
À la recherche d'hypothèses plus fiables et de meilleures décisions, les cadres et les entrepreneurs de terrain peuvent aujourd'hui rapidement se perdre dans le maquis de l'offre d'innombrables outils informatiques. Les solutions modernes de Business Intelligence ou de Business Analytics promettent de structurer et de traiter de grandes quantités de données - même si les capacités informatiques sont limitées.
BI et BA : du descriptif au prescriptif
Les applications de Business Intelligence (BI) sont des outils qui permettent d'analyser les données commerciales et de les transformer en informations exploitables. Les solutions les plus connues sont Power BI, Tableau et Qlik. Elles permettent de prendre des décisions plus éclairées en présentant visuellement de grandes quantités de données sur des tableaux de bord en quelques clics et en permettant des analyses interactives sur des interfaces utilisateur intuitives. La possibilité de visualiser les données en temps réel permet d'identifier rapidement des modèles, d'optimiser les processus commerciaux et de prendre des décisions mieux informées. De tels outils BI sont particulièrement utiles lorsqu'il s'agit d'effectuer des analyses descriptives (que se passe-t-il ?) et diagnostiques (pourquoi cela s'est-il passé ?).
Les outils de Business Analytics (BA), en revanche, utilisent les données de l'entreprise pour prévoir les tendances et les résultats, c'est-à-dire pour optimiser de manière ciblée des questions complexes. Les langages de programmation comme Python et R sont de véritables game changers dans le domaine de l'analyse des données. Ils permettent de réaliser des analyses statistiques à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Cela permet aux entreprises d'effectuer des analyses prédictives (que va-t-il probablement se passer ?) et prescriptives (comment obtenir un certain résultat ?). Python et R permettent également de développer des modèles complexes qui tiennent compte non seulement des données passées, mais qui prévoient également les tendances futures et fournissent des recommandations pour prendre des décisions commerciales optimales.
La BI et la BA présentent également de grandes différences en termes de focalisation et de complexité des outils et méthodes respectifs. Alors que les outils de BI tels que Power BI, Tableau et Qlik sont principalement utilisés pour afficher et analyser des données commerciales, Python et R vont plus loin et offrent des fonctions d'analyse avancées qui vont bien au-delà de la simple visualisation de données.
Les entreprises peuvent par exemple utiliser Power BI pour surveiller les tendances de vente dans différentes régions ou pour déterminer quels produits se vendent le mieux. Parallèlement, elles peuvent utiliser Python pour développer des modèles prédictifs des tendances de vente futures sur la base de données actuelles et de facteurs externes tels que les conditions du marché ou les variations saisonnières.
En résumé, l'intégration d'outils de BI et de langages de programmation modernes dans la stratégie commerciale offre une grande valeur ajoutée. Elle permet aux entreprises d'améliorer leur prise de décision, de minimiser les risques et de s'assurer ainsi un avantage concurrentiel. À une époque où les données sont considérées comme le « nouveau pétrole », les entreprises de taille moyenne devraient également exploiter ces ressources.
Comment les outils sont-ils utilisés dans la pratique ?
En principe, toutes les questions d'optimisation qui supposent l'analyse de grandes quantités de données sont des cas d'application potentiels de la BI et de la BA, par exemple l'appel d'offres pour des services logistiques tels que la livraison de courriers, d'express et de colis. En règle générale, les prix des prestataires de services d'expédition sont basés sur les codes postaux et les niveaux de service tels que le poids et la vitesse. Si l'on analyse maintenant les structures d'envoi, le nombre de combinaisons possibles de codes postaux et de niveaux de service passe rapidement à un million de champs de données et plus. En outre, les offres des prestataires de services participant à un appel d'offres doivent être importées et transposées graphiquement.
Une visualisation appropriée permet d'identifier très rapidement quel prestataire de services est le plus avantageux dans quels domaines. La combinaison d'une transparence absolue et d'une mise en œuvre visuelle permet une préparation optimale des négociations d'attribution, ce qui permet de réaliser à court terme des économies potentielles de dix pour cent et plus. Il est également possible de résoudre des questions de recherche opérationnelle typiques. On peut citer par exemple les analyses dites « sweet spot ». Il s'agit par exemple de trouver un site de stockage qui peut être exploité avec des coûts de transport minimaux pour la logistique entrante et sortante.
Les applications BI peuvent également soutenir l'optimisation des ventes. Ainsi, une visualisation du chiffre d'affaires et des ventes par code postal montre les points forts et les « zones blanches », ce qui permet d'identifier et de mettre en œuvre des mesures ciblées pour les régions à faible chiffre d'affaires.
Les structures des sites de production peuvent également être analysées et améliorées à l'aide d'applications BI. L'analyse des affectations client-usine dans une entreprise spécialisée dans le traitement de surface montre clairement qu'une affectation client-usine qui s'est développée au fil du temps peut être sous-optimale. Les raisons : d'une part, des coûts de transport excessifs sont acceptés parce que le client a été attribué à un site de production plus éloigné ; d'autre part, les capacités ne sont pas utilisées de manière optimale en raison de l'affectation existante. Une nouvelle affectation a permis à l'un de nos clients non seulement de fermer un site, mais aussi de réduire les coûts de transport d'environ huit pour cent.
Les résultats d'analyses de données complexes seront désormais accessibles aux petites entreprises.
L'utilisation d'outils de BI peut améliorer considérablement le rapport coût/bénéfice. Les questions d'optimisation qui, en raison de l'effet de levier, étaient jusqu'à présent réservées aux grandes entreprises, peuvent aujourd'hui trouver une réponse dans les petites entreprises de taille moyenne grâce à la nette réduction des efforts d'analyse.
Les équipementiers automobiles parlent volontiers de « démocratisation » dans ce contexte. Celle-ci a toujours lieu lorsque des caractéristiques d'équipement qui étaient jusqu'à présent réservées aux classes supérieures et moyennes supérieures sont également disponibles dans les classes de véhicules inférieures. Ainsi comprises, les applications BI apportent une contribution importante à la « démocratisation » des outils d'analyse et des idées de concepts pour les PME.
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