Derrière le concept de Business Intelligence (BI) se trouve tout un ensemble de technologies permettant aux entreprises de collecter et d’analyser leurs données pour éclairer leurs prises de décision. Alors que les quantités de données augmentent de façon exponentielle, la fonction achat a tout intérêt à savoir s’appuyer sur un tel outil pour orienter sa stratégie.
La définition de la Business Intelligence
Parfois confondu avec la Business Analytics, le concept de Business Intelligence (aussi appelé « informatique décisionnelle ») recouvre les processus, les méthodes et les logiciels permettant de collecter des données internes et externes, structurées ou non, et de les traiter à des fins analytiques. Les utilisateurs peuvent tirer de cette data diverses vues à travers des rapports, des tableaux de bord ou encore de la visualisation de données.
Auparavant exclusivement réservés aux data analysts, les logiciels de Business Intelligence (BI) se généralisent. Leur utilisation s’ouvre à un plus large public. L’entreprise devient véritablement « data driven ». Une telle démocratisation de l’accès aux données permet d’ailleurs de maximiser les bénéfices opérationnels tirés de la transformation digitale.
En plus d’optimiser les processus et d’augmenter la productivité au sein de l’entreprise, la Business Intelligence et les concepts adjacents aident les décideurs à aiguiller, à accélérer et à améliorer leurs prises de décision à partir d’informations fondées sur des faits en temps réel.
Aujourd’hui, ces applications sont devenues incontournables au sein des organisations pour obtenir une vue d’ensemble de l’activité, identifier les tendances du marché, mettre en place un suivi des indicateurs clés de performance, optimiser ses performances… En d’autres termes, la juste exploitation de ces données représente un atout clé pour gagner en compétitivité.
Comment fonctionne le concept de Business Intelligence ?
Le concept de Business Intelligence fonctionne en quatre temps : la collecte, le stockage, la distribution et l’exploitation des données.
La collecte
Dans un premier temps, les outils d’ETL (Extract Transform and Load) permettent de récupérer, de formater, de nettoyer et de consolider toutes les données, quel que soit leur format. Ces données proviennent de sources multiples : système d’information de l’entreprise (ERP), outil de gestion de la relation clients (CRM), analyses marketing, données des centres d’appels, etc.
Le stockage
Une fois structurées, ces données sont ensuite stockées et centralisées dans une base de données qui peut être hébergée sur un serveur ou sur le cloud. On appelle cela un Data Warehouse ou un Data Mart.
La distribution
Le portail décisionnel permet de distribuer les informations auprès de l’ensemble des partenaires internes de l’entreprise. La BI de seconde génération, qui exploite le web 2.0, démocratise encore davantage l’accès à l’information décisionnelle.
L’exploitation
Plusieurs types d’outils sont utilisés en fonction des besoins. Par exemple, les outils de type OLAP (On Line Analytical Processing) se concentrent sur les analyses multidimensionnelles, le data mining sur la recherche de corrélation, le reporting sur la communication de la performance, les tableaux de bord sur le pilotage de la performance, etc.
Le concept de Business Intelligence au service des achats
En adoptant la Business Intelligence et les concepts adjacents, les directions des achats peuvent accéder à des données synthétisées, pertinentes et précises, que ce soit sur les dépenses de l’entreprise ou encore sur le référentiel fournisseurs. Cela comprend, par exemple, le chiffre d’affaires réalisé et prévisionnel, l’historique des contacts et des litiges, les tarifs négociés, l’organisation des contrats…
Elles peuvent ainsi visualiser et extraire ces données brutes très rapidement pour les rendre compréhensibles et accessibles à tous à travers des indicateurs clés de performance, mais aussi pour prendre des décisions éclairées dans le cadre de leur stratégie achats.
La BI peut les aider dans l’analyse comparative des performances des fournisseurs, l’évaluation des appels d’offres, la sélection de fournisseurs selon plusieurs critères dans l’application du Lean Procurement, etc.
Outre cette aide à la décision, les directions des achats gagnent aussi en efficacité opérationnelle. Or, les acheteurs passent encore près des trois quarts de leur temps sur activités purement transactionnelles ou opérationnelles[1] : une telle solution prend donc tout son sens.
À titre d’exemple, Itochu Corporation, société commerciale mondiale, affirme avoir réduit de 92 % le temps nécessaire à la création de rapports mensuels grâce au concept de Business Intelligence[2]. Voilà un chiffre qui a de quoi faire rêver les acheteurs d’aujourd’hui…
En fin de compte, un tel logiciel fluidifie et améliore considérablement la communication entre les directions des achats et le reste de l’entreprise. Chiffres et faits à l’appui, ces dernières peuvent mieux collaborer avec les autres services, notamment celui des finances, mais aussi asseoir leur positionnement stratégique dans l’organisation.
Les résistances à la BI
Toutefois, le développement de ce type de technologies ne se fait pas sans peine. Deux freins majeurs sont à retenir.
La complexité d’utilisation
Dans un premier temps, la complexité d’utilisation de la Business Intelligence nécessite des profils aux compétences internes particulières, tels que des analystes, des architectes ou encore des développeurs spécialisés dans la BI.
Cependant, les solutions d’aujourd’hui s’adressent de plus en plus à l’ensemble des collaborateurs de l’entreprise, aux cadres et aux opérationnels. Elles sont faciles à prendre en main et permettent de personnaliser les outils de pilotage. Il est désormais question de « BI en libre-service ».
La qualité, la fiabilité et l’utilité des données
Dans un deuxième temps, la qualité, la fiabilité et l’utilité des données peut être une nouvelle barrière. Par exemple, cela peut être le cas au sein des entreprises où le processus de sélection des fournisseurs n’est pas centralisé ou validé par les directions des achats. Il convient alors de bien préparer la collecte et d’organiser les bases de données avant de sortir toute requête.
La data est devenue l’or noir du XXIe siècle, autrement dit l’une des ressources les plus stratégiques pour une entreprise. C’est pourquoi l’ère du Big Data laisse place à celle du Smart Data. En effet, les programmes de Business Intelligence peuvent aller encore plus loin en intégrant des outils d’analyse prédictive, d’exploration de données ou de texte, etc. Boostée par la BI, il revient à la fonction achat de mettre en place une démarche de Purchasing Intelligence au service de la performance de l’entreprise.
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[1] Deloitte, Agility: The antidote to complexity, 2021
[2] SAP, ITOCHU: Reinventing Business and Work with an Enterprise - Wide Integrated Data Infrastructure, 2020
