L’approche self-BI et ses défis 

Qu’est-ce que la self-BI ?  

La Self-BI, ou Business Intelligence en libre-service, a émergé il y a une dizaine d’années avec l’apparition de technologies plus conviviales et accessibles à des utilisateurs non techniques. Contrairement aux approches traditionnelles où la BI est souvent limitée au département informatique, la self-BI donne les moyens aux utilisateurs de générer, analyser, visualiser et interpréter leurs données, en autonomie, sans intervention systématique d’experts IT. 

Elle répond à des cas simples comme le suivi de l’avancement d’un projet, mais aussi à des cas plus complexes tels que la segmentation de la clientèle fonction de la fréquence d’achat, de la zone géographique, du panier moyen, etc. Adaptée à des besoins très variés, son utilisation s’étend de la gestion opérationnelle quotidienne à la prise de décision stratégique. 

Quel intérêt à mettre en place de la self-BI ? 

La self-BI participe à la démocratisation de la data au sein des organisations, ce qui répond au besoin croissant d’utiliser la donnée comme levier de transformation. En effet, 78% des organisations sont déjà engagées dans une démarche de valorisation de leurs données, mais 21% seulement l’utilisent comme véritable levier de transformation (étude Odoxa x Opendatasoft 2023). En rendant la donnée plus accessible et manipulable, la self-BI favorise l’émergence d’une culture d’entreprise où la data n’est plus seulement un sujet dédié aux experts. 

Parmi les bénéfices majeurs de la self-BI, on compte :  

• Le gain en efficacité et agilité : La self-BI ouvre la possibilité d’effectuer des analyses personnalisées, instantanément, sans rédiger de spécifications et sans dépendre de roadmaps IT. En découlent trois avantages : l’accélération de la prise de décision, la favorisation de décisions éclairées par des données factuelles, tangibles, implacables, et la réduction de la charge de travail des équipes IT.  
• L’autonomisation des métiers : Avec la self-BI, les utilisateurs sont maîtres de l’exploitation de la donnée. Cela renforce la responsabilité des métiers autour de la data, par exemple l’importance de saisir la donnée au bon endroit, selon le bon niveau de détail et avec les bonnes unités.  
• La transversalité : Les outils de self-BI mettent à disposition de rôles transverses des données partagées, permettant d’obtenir une vision holistique de l’organisation. Par exemple, le suivi du départ des colis depuis un entrepôt est essentiel pour les métiers de la logistique, mais a aussi un intérêt pour les points de vente. 

Quels défis la self-BI demande de relever ? 

Nous l’avons compris, la self-BI présente de nombreux avantages. Malgré tout, elle pose plusieurs défis : 

• La structuration de la data gouvernance : Afin de garantir la qualité, la sécurité et la confidentialité des données, il est nécessaire de définir des politiques claires ainsi que les rôles & responsabilités au sein de l’organisation pour extraire, stocker, gérer, partager, contrôler les données. L’objectif est de trouver le bon équilibre entre autonomie utilisateur et responsabilité organisationnelle. 
• La qualité de la donnée : L’exactitude et l’exhaustivité de la donnée sont des conditions sine qua non à la production d’analyses fiables. Un effort de vigilance doit être maintenu, à la fois par les métiers responsables de la complétude et la propreté de la donnée, et par les équipes informatiques garantes de l’intégrité de la donnée. 
• La formation : La self-BI exige des utilisateurs de monter en appétence / compétence sur le plan technologique. Par exemple, comprendre l’interface utilisateur d’un outil tel que PowerBI, ou encore maîtriser les bonnes pratiques de visualisation des données. Elle nécessite également de se former à la compréhension des données, leur signification, leur contexte, afin de les interpréter correctement, et en tirer leur plein potentiel. Avec l’émergence d’assistants IA et même de fonctionnalités IA dans les outils de BI, cette formation peut être accélérée, par exemple avec des recommandations automatiques de visualisation sur un set de données. 

Ce qu’il faut retenir 

La Self-BI est une tendance forte du moment, et présente de nombreux avantages, notamment celui de démocratiser la data au sein des organisations. Néanmoins, il est nécessaire avant de l’implémenter de se questionner sur le besoin auquel elle répond. Par exemple, en règle générale, une BI traditionnelle aura plus d’intérêt dans un cas d’analyse complexe, précis et pérenne, puisqu’elle répondra à des exigences définies très finement, et traduites par de véritables experts du code. Pour la suite, il ne reste plus qu’à trouver le bon outil !