Bruno Chotin, Expert Produit BI, et Tom Pertsekos, Directeur Marketing et Stratégie Produits, expliquent le rapport entre BI agile et BI d’entreprise.
Le concept d’agilité se pose de plus en plus en Business Intelligence. La BI agile répond en effet à de nouveaux besoins : les utilisateurs ne se contentent plus de consommer des tableaux de bord produits par des tiers. L’écosystème de l’entreprise évolue à grande vitesse et les utilisateurs ont besoin d’autonomie pour découvrir les données et les manipuler le plus rapidement possible. Indépendamment de sa bonne volonté, l’approche du département IT ne sera jamais celle des métiers. Ces derniers ne raisonnent pas comme des informaticiens, en termes de « spécifications » de besoins : ils adoptent couramment une approche heuristique pour parvenir au résultat souhaité tant sur le fond que sur le mode de représentation.
Ces nouvelles attentes impliquent d’avoir des outils intuitifs avec des formations très courtes. Beaucoup d’outils BI traditionnels nécessitent un effort d’abstraction et des connaissances en termes de manipulation de données importants. A l’inverse, des applications ont pu être proposées pré-packagées et prêtes à l’emploi, sans formation nécessaire. Leur défaut est cependant de se retrouver très vite obsolète face aux nouveaux usages. Cela ne veut pas dire que ces types d’outils sont inutiles, mais ils répondent à des besoins précis qui ne sont qu’une petite partie des usages, différents du besoin d’accès et d’analyse ad hoc d’un utilisateur métier. Voilà ce qui justifie un nouveau type de Business Intelligence, dite « agile ».
Intuitivité, datavizualisation et performance
La principale caractéristique de la BI agile est donc la facilité d’usage, avec peu ou pas de formation. Cette intuitivité, c’est l’appropriation par l’expert métier d’un outil qui va permettre la production de ses propres tableaux de bord et analyses. L’effort d’abstraction est minimisé par rapport aux outils traditionnels. L’utilisateur peut expérimenter, changer de point de vue. L’outil doit donc permettre de manipuler les données pour mettre en lumière les tendances ou les écarts constatés.
Ceci passe par une excellente capacité de représentation des phénomènes. L’utilisateur ne sait pas a priori quelles sont les corrélations et espère qu’elles vont finir par apparaître nettement, en compulsant les données. Or, les phénomènes se présentent différemment en fonction du type de représentation choisie. La Datavisualization doit donc aider l’utilisateur à sélectionner celle qui sera la plus adaptée pour ce qu’il veut démontrer. D’où l’intérêt d’un outil qui propose des modes de représentation en fonction du type de données disponible. Il faut que le résultat soit obtenu très rapidement après chaque changement d’angles, de points de vue ou de variables. La performance est un prérequis absolu pour que l’utilisateur s’approprie l’outil au quotidien.
Un autre facteur d’agilité est la capacité des outils à prendre en compte des données exogènes, (extérieures au SI). Qui n’a pas rêvé de pouvoir charger dans son système des éléments concurrentiels variés pour pouvoir mettre en exergue un aspect précis en rapport avec les données réelles de l’entreprise ? Ainsi, l’utilisateur fait son budget sur Excel, mais il souhaite fréquemment pouvoir l’utiliser à titre de comparaison. Il faut donc qu’il puisse accéder à ses données personnelles avec l’outil de la même manière qu’il accède aux données de l’entreprise. Cette logique s’étend plus généralement aux données publiques, alors que l’Etat français promeut ouvertement l’Open Data. Corréler les données exogènes avec celles de l’entreprise pour produire des analyses comparées est un souhait fort des utilisateurs. Ils ne supportent plus devoir rester uniquement enfermés dans des jeux de données proposés en amont par l’IT. La vraie vie n’est pas toujours là où on le décide !
Au-delà de l’intégration des différents formats, la problématique principale réside dans le rapprochement de ces données extérieures avec le SI de l’entreprise, dont la granularité est différente. Il est également nécessaire de se poser la question du contrôle de la qualité de ces données. L’utilisateur doit en être responsable : c’est le prix à payer pour être agile et autonome.
Le positionnement de la BI agile vis-à-vis de la BI d’entreprise
La démarche agile implique de plus en plus des composantes de travail collaboratif au sein de l’entreprise – certains parlent même de BI collaborative. Ainsi, une fois que l’utilisateur a fait son choix parmi ces données exogènes, les tableaux de bord qui le regroupent devront être partagés très facilement. Grâce au modèle – à la mode – du « nuage privé », d’autres utilisateurs pourront ainsi reprendre des informations auparavant inaccessibles, ce qui favorise l’émergence de nouvelles analyses et de nouvelles solutions. Dans les faits, il s’agit également de pouvoir commenter des résultats grâce à des forums et des fils de
