Business analytics : optimiser la performance et la prise de décision grâce à l'analyse des données en entreprise

Le volume et la diversité des données générées par les entreprises ont atteint des niveaux sans précédent. À mesure que ces données s’accumulent, leur exploitation intelligente devient un véritable levier stratégique pour rester compétitif. Parallèlement, les marchés se complexifient, tout comme les chaînes d’approvisionnement, soumises à des risques accrus et à des exigences réglementaires plus strictes.

Pour les directeurs achats, les directeurs généraux et l’ensemble des décideurs, la rapidité et la précision des décisions conditionnent désormais la performance globale. C’est dans ce contexte que la business analytics s’impose comme un outil incontournable. Elle contribue à transformer la fonction achats, tout en permettant d’optimiser les marges, de rationaliser les processus et d’anticiper les évolutions du marché.

Qu’est-ce que la Business Analytics ?

La business analytics désigne l’ensemble des méthodes et technologies permettant d’analyser des données d’entreprise pour en extraire des insights utiles à la prise de décision. Contrairement à la business intelligence, qui se concentre sur la collecte et la restitution des données passées, la business analytics va plus loin en intégrant des modèles prédictifs et prescriptifs. Elle diffère également de la data analytics, plus large, qui englobe aussi des analyses purement exploratoires sans finalité décisionnelle immédiate.

Son objectif principal est clair : éclairer les décideurs pour améliorer la performance opérationnelle, optimiser les processus et identifier de nouvelles opportunités.

Les différents types d’analyse de données

La business analytics repose sur quatre approches complémentaires :

• Analyse descriptive : fournit une vision factuelle et synthétique des données passées (chiffre d’affaires, volumes d’achat, taux de service…).
• Analyse prédictive : utilise des modèles statistiques pour anticiper des tendances futures, comme l’évolution de la demande.
• Analyse prescriptive : recommande des actions optimales en fonction des données et des contraintes identifiées.
• Analyse statistique et analytique des données : évalue la fiabilité des données, les corrélations et les écarts pour améliorer la qualité des décisions.

Pourquoi choisir la business analytics pour l’entreprise ?

Adopter la business analytics présente de nombreux avantages. Elle améliore la prise de décision grâce à des données objectives et actualisées tout en optimisant les processus d’achat, en éliminant les inefficiences et en négociant sur des bases plus solides. La business analytics permet aussi la réduction des coûts et l'augmentation de la rentabilité, notamment par la rationalisation des fournisseurs et une meilleure gestion des stocks. Enfin, elle facilite l’identification de nouvelles opportunités, par exemple des marchés inexploités ou des partenariats stratégiques.

Applications stratégiques de la business analytics dans la fonction achats

Pour la fonction achats, la business analytics ne se limite pas à la simple analyse des dépenses. Elle transforme en profondeur les pratiques en donnant accès à une vision plus fine et plus prédictive des enjeux.

Analyse des performances fournisseurs

Mesurer et comparer la performance des fournisseurs devient plus rigoureux grâce à des indicateurs clés, comme le respect des délais, le taux de conformité, la qualité des produits livrés. Les benchmarks sectoriels permettent d’identifier les meilleures pratiques et d’évaluer les écarts par rapport à la concurrence.

Prévision de la demande et gestion des stocks

En exploitant les données historiques, la business analytics permet de mieux anticiper les fluctuations de la demande. Les modèles prédictifs aident à ajuster les niveaux de stock, évitant ainsi les ruptures ou les surstocks coûteux.

Gestion des risques et conformité

Les outils d’analyse détectent des anomalies ou des incohérences susceptibles de révéler des fraudes. Ils facilitent également le suivi des réglementations, en alertant sur les éventuelles non-conformités dans les processus d’achat.

Analyse des coûts, marges et prévisions budgétaires

La business analytics offre une vision détaillée des coûts réels et de leur évolution. Elle aide à évaluer la rentabilité des produits et services acquis, et à établir des budgets plus fiables et mieux alignés sur les objectifs stratégiques.

Analyse du comportement d’achat

En étudiant les habitudes d’achat, les décideurs peuvent identifier des opportunités de regroupement ou de négociation, et rationaliser leur panel fournisseurs pour optimiser les coûts et la qualité.

Encadré : "Nous allons exploiter les données pour analyser les comportements d’achat et offrir une visibilité complète à nos clients. Cela nous permet de réaliser des benchmarks, d’identifier les meilleures pratiques et d’optimiser les processus d’achat." - Xavier Laurent, Directeur des fusions acquisitions, Manutan[1]

 

Étude de cas : comment la business analytics a transformé la fonction achats d’une entreprise

Au cœur de marchés volatils et une pression accrue sur les marges, la fonction achats est contrainte de se réinventer. Un exemple concret illustre comment la business analytics peut devenir un levier décisif de transformation.

Une entreprise de distribution, confrontée à des variations soudaines de la demande et à des retards chroniques de ses fournisseurs implanté hors Europe, a décidé de placer l’analyse des données au cœur de sa stratégie achats. Elle a mis en place une solution de business analytics intégrée, centralisant l’ensemble des données relatives aux achats, aux stocks et aux performances fournisseurs.

Grâce à cette plateforme analytique, l’entreprise a commencé par automatiser le traitement des données et fiabiliser ses indicateurs. L’analyse prédictive a permis d’anticiper les pics de demande saisonniers et d’ajuster proactivement les niveaux de stock, limitant ainsi les ruptures tout en réduisant les surstocks coûteux.

Dans le même temps, la business analytics a mis en évidence des déséquilibres dans le panel fournisseurs. L’entreprise a donc entrepris de rationaliser ses partenariats, en sélectionnant des fournisseurs stratégiques sur la base d’indicateurs objectifs tels que le respect des délais, la qualité des livraisons et la flexibilité contractuelle. Pour sécuriser ses approvisionnements, elle a également diversifié ses sources sur les composants critiques et négocié des clauses de révision automatique dans ses contrats, afin de mieux absorber les fluctuations de marché.

L’analyse continue des performances et des risques a aussi permis de détecter plusieurs anomalies dans la facturation, générant des économies immédiates, et d’identifier des vulnérabilités dans certaines chaînes logistiques. Des mesures correctives ont été mises en œuvre, dont la relocalisation partielle d’une partie des flux auprès de fournisseurs européens, plus résilients et maîtrisables.

Au terme de cette transformation pilotée par la donnée, l’entreprise a enregistré des résultats significatifs : amélioration notable du taux de service, réduction de 15 % des coûts d’achat annuels, et meilleure continuité des opérations en période de forte tension. La fonction achats a ainsi gagné en agilité et en résilience, tout en contribuant à renforcer la compétitivité globale de l’entreprise.

Encadré : « Les entreprises qui utilisent des données et les analysent gagnent un avantage concurrentiel et observent un fort retour sur investissement » – Pierre Capelle, Associé responsable de l'activité Data Analytics et Intelligence Artificielle, PWC FRANCE[2]

 

Comment mettre en œuvre la business analytics dans l’entreprise ?

Si les bénéfices sont manifestes, la réussite d’un projet de business analytics repose sur une mise en œuvre méthodique.

1. Évaluation des besoins et définition des objectifs

La première étape consiste à identifier les enjeux métiers prioritaires (réduction des coûts, meilleure prévision, amélioration de la qualité…) et à formaliser des objectifs clairs et mesurables.

2. Choix des outils et technologies adaptés

Les solutions techniques sont nombreuses, de la business analytics intégrée dans des ERP aux plateformes spécialisées reposant sur le big data et la data science. Le choix dépend du volume de données, de la complexité des analyses souhaitées et des ressources disponibles.

3. Formation des équipes et gestion du changement

La transformation nécessite de développer les compétences des collaborateurs en matière d’analytique. Un accompagnement au changement est essentiel pour favoriser l’adhésion des équipes et intégrer les nouvelles pratiques dans la culture d’entreprise.

4. Bonnes pratiques pour réussir son projet business analytics

Il est recommandé de structurer les processus de collecte, de nettoyage et d’analyse des données pour garantir leur fiabilité. Définir des indicateurs de performance et suivre régulièrement les résultats pour ajuster la stratégie est aussi indispensable.

 

Quelles sont les perspectives de la business analytics dans les achats ?

Les évolutions technologiques continuent d’élargir le champ des possibles pour la fonction achats.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

L’intégration de l’IA et du machine learning permet d’automatiser certaines analyses, de détecter des signaux faibles et de formuler des recommandations en temps réel.

Analyse en temps réel et IoT

Grâce aux objets connectés et aux solutions d’analyse en temps réel, les décisions peuvent être prises instantanément sur la base de données actualisées, ce qui renforce la réactivité face aux imprévus.

Transformation des modèles d’affaires

L’exploitation avancée des données ouvre la voie à de nouveaux modèles économiques, centrés sur la personnalisation, la durabilité et la création de valeur partagée avec les partenaires.

 

La business analytics est devenue un levier stratégique pour transformer la fonction achats. Elle permet aux décideurs de prendre des décisions plus rapides, mieux informées et plus durables, tout en optimisant les coûts et en renforçant la résilience des chaînes d’approvisionnement. Il est temps d’intégrer pleinement la puissance de la donnée dans vos décisions pour renforcer la performance globale de votre entreprise.