Comment consolider son reporting grâce à la Business Intelligence ?

En quoi la Business Intelligence permet de consolider son reporting ?

La Business Intelligence permet de consolider son reporting en rassemblant les données financières de différentes entités d’une entreprise pour les présenter sous une forme consolidée. Pour cela, elle utilise des données historiques et des données en temps réel pour optimiser la prise de décision dans le présent. Cela l’amène à évaluer ce qui fonctionne et ne fonctionne pas dans l’entreprise, puis à décider de la meilleure façon d’aller de l’avant. Elle analyse des volumes de données considérables stockées dans les data warehouses ou les datamarts et les convertit en renseignements exploitables. On dit ainsi que les organisations qui mettent en place la Business Intelligence dans le processus de prise de décision adoptent une stratégie dite data-driven, c’est-à-dire pilotée par la donnée.

La Business Intelligence est donc un outil de pilotage pour le chef d’entreprise. Elle permet de communiquer avec des banquiers ou des associés. Elle permet de sécuriser les partenaires financiers et les clients, ou encore les fournisseurs, et d’optimiser la stratégie de développement.

Quels sont les outils et les acteurs de la Business Intelligence à regarder pour consolider son reporting ?

Les outils de Business Intelligence pour consolider son reporting comprennent des applications d’analyse de données, de reporting, de traitement analytique en ligne (OLAP), de mobile liés à la Business Intelligence. On trouve aussi dans ces outils la Business Intelligence en temps réel, la Business Intelligence d’exploitation, les logiciels en tant que service (SaaS) et la Business Intelligence open source. Les acteurs de la Business Intelligence sont également nombreux. Ils comprennent des entreprises telles que Microsoft, IBM, Oracle, SAP, SAS, Qlik, Tableau ou MicroStrategy.

Notons que parmi ces acteurs, Power BI se distingue particulièrement. Il développe une partie « BI augmentée », avec l’utilisation de l’outil propriétaire Azure, de Machine Learning et d’intelligence artificielle. L’objectif est de mettre en place des modèles de données en utilisant encore moins de code. Cela passe par exemple par l’offre Azure Cognitive Services ou les outils AutoML.