Les 10 termes les plus importants en BI

1. Base de données

Une base de données est un système organisé pour collecter, stocker et gérer des données. Les données sont généralement organisées en champs, enregistrements et tables de manière à être faciles à trouver et à utiliser.
Par exemple, une telle base de données peut stocker une liste de clients avec leurs coordonnées afin que les employés de l’entreprise puissent rapidement récupérer les informations de contact en cas de besoin.
Les bases de données jouent un rôle central dans le monde de la BI, car elles forment la base du stockage et de la récupération des données sur lesquelles les outils de BI sont construits.
Différents systèmes de gestion sont utilisés pour gérer les bases de données. Ceux-ci sont appelés DBMS (Database Management System). Ils stockent les données dans une base de données et offrent un moyen d’interagir avec les données.

Voici quelques exemples de systèmes de base de données largement utilisés :

• Systèmes de bases de données relationnelles (SGBDR) : systèmes tels que MySQL, PostgreSQL, Oracle Database et Microsoft SQL Server, basés sur le modèle relationnel.
• Bases de données NoSQL : systèmes tels que MongoDB, Cassandra et Redis, optimisés pour des cas d’utilisation spécifiques et non basés sur le modèle relationnel.
  Les systèmes de BI sont généralement basés sur des systèmes de bases de données relationnelles.

2. SQL

SQL (Structured Query Language) est un langage de programmation spécialisé développé pour communiquer avec les bases de données relationnelles. Il permet aux utilisateurs de créer et de gérer des bases de données et d’effectuer des requêtes. SQL est utilisé pour récupérer, mettre à jour, insérer et supprimer des données, ainsi que pour définir et manipuler des objets de base de données tels que des tables, des index et des vues. Il permet également de formuler des requêtes complexes pour sélectionner, filtrer et analyser des ensembles de données spécifiques.

3. ETL / ELT

ETL (Extract, Transform, Load) est un processus fondamental qui extrait des données de diverses sources, les transforme, puis les charge dans un système cible, tel qu’un entrepôt de données ou une base de données.

• Extraction : Les données sont extraites de diverses sources comme des bases de données, des fichiers ou des API. Cela peut inclure des données structurées provenant de bases de données relationnelles, des données non structurées provenant de fichiers texte, ou même des données semi-structurées provenant de services web.
• Transformation : Les données extraites sont transformées pour être prêtes pour l’analyse et le stockage. Cela implique souvent de nettoyer les données, de supprimer les doublons, de personnaliser les formats de données et d’ajouter des calculs ou des agrégations.
• Chargement : Les données transformées sont chargées dans le système cible où elles peuvent être utilisées pour l’analyse et le reporting. Cela peut se faire dans un entrepôt de données, un lac de données ou une autre plateforme de base de données.

Dans un processus ELT (Extract, Load, Transform), l’ordre est inversé de sorte que les données brutes sont d’abord chargées dans le système cible et ne sont transformées qu’à cet endroit, tirant parti de la puissance de calcul élevée des entrepôts de données modernes et des plateformes de big data.

4. Clé primaire

Une clé primaire est une colonne ou un groupe de colonnes dans une table de base de données qui identifie de manière unique chaque élément de données dans cette table. La clé primaire possède deux propriétés importantes : l’unicité et l’immutabilité.

• Unicité : Chaque valeur de la clé primaire doit être unique et ne doit pas se répéter dans la table. Cela signifie que chaque élément de données peut être identifié de manière unique.
• Immutabilité : La valeur de la clé primaire d’un élément de données ne doit pas changer tant que l’élément de données existe. Cela garantit la cohérence de l’identification.

La clé primaire joue un rôle important dans la gestion de la base de données, car elle garantit l’intégrité des données et fait office de référence unique aux enregistrements. Dans les bases de données relationnelles, la clé primaire est souvent accompagnée d’un index afin de rendre l’accès aux données plus efficace. Cela permet de s’assurer que les relations entre les enregistrements restent correctes.

5. Entrepôt de données / Lac de données

Un entrepôt de données est une base de données centrale conçue spécifiquement pour l’analyse et le reporting. Il stocke les données de divers systèmes opérationnels et sources externes sous une forme structurée et cohérente. L’entrepôt de données extrait régulièrement des données, les valide, les nettoie, les formate et les compare aux informations existantes. Cela permet de réaliser des requêtes et analyses complexes, soutient la prise de décision et fournit des données historiques pour les analyses de tendances. Les données sont stockées dans un format structuré, tel que des tables, et sont régulièrement mises à jour à l’aide de processus ETL.
En comparaison, un lac de données stocke de grandes quantités de données brutes sous leur forme native, y compris des données structurées, semi-structurées et non structurées.

6. OLAP

OLAP (Online Analytical Processing) est le cœur de la BI car il s’agit d’une technologie qui permet aux utilisateurs d’analyser rapidement et de manière interactive de grandes quantités de données multidimensionnelles. Les systèmes OLAP supportent des requêtes complexes et permettent de visualiser les données sous différents angles en les organisant en cubes contenant différentes dimensions (par exemple, le temps, la géographie, le produit). Cette structure facilite la reconnaissance des tendances, des schémas et des anomalies, et aide à prendre des décisions éclairées. Les opérations OLAP typiques comprennent le regroupement (roll-up), le détail (drill-down), le filtrage (slicing) et la rotation (pivoting) des données.

7. Data Mining

Le data mining est un processus qui permet de découvrir des motifs, des tendances et des résultats dans de grandes quantités de données en utilisant des méthodes statistiques et de machine learning. Le data mining vise à identifier des connexions et des relations cachées entre les données qui peuvent aider à faire des prédictions ou à améliorer les processus de prise de décision. Les applications typiques de l’exploration de données comprennent la segmentation des clients, la prédiction des tendances, la recherche de modèles dans les données comportementales ou la détection d’anomalies ou de valeurs aberrantes. L’exploration de données est souvent utilisée en combinaison avec d’autres techniques d’analyse, telles que l’apprentissage automatique et l’analyse statistique, afin d’obtenir des informations précieuses à partir des données.

8. Tableau de bord

Un tableau de bord est une interface graphique utilisateur qui affiche des données consolidées, des indicateurs clés et des indicateurs de performance en temps réel ou mis à jour périodiquement. Les tableaux de bord sont utilisés pour visualiser les données et soutenir la prise de décision. C’est pourquoi elles sont généralement conçues pour donner aux utilisateurs un aperçu rapide et intuitif de l’état actuel et des performances d’une entreprise ou d’une division spécifique. L’affichage sous forme de graphiques et de diagrammes permet d’identifier très facilement les relations, les modèles, les tendances ainsi que les progrès réalisés au fil du temps. En regroupant des données provenant de différentes sources, les tableaux de bord peuvent fournir aux utilisateurs une vue d’ensemble complète. Les tableaux de bord peuvent être personnalisés en fonction des besoins des utilisateurs.

9. KPI

Un KPI (Key Performance Indicator) est un indicateur mesurable qui quantifie et évalue la performance d’une entreprise, d’un département ou d’un processus. Les KPI sont utilisés pour suivre les progrès vers les objectifs commerciaux, identifier les tendances de performance, reconnaître les forces et les faiblesses, et évaluer le succès des initiatives ou des stratégies. Les KPI peuvent être utilisés dans différents domaines d’une entreprise, tels que les ventes, le marketing, les finances ou la production, et sont généralement visualisés dans des tableaux de bord ou des rapports afin de permettre aux décideurs de suivre rapidement et facilement les performances.

10. Analyse de données

L’analyse de données est le processus d’examen systématique des données pour obtenir des informations utiles et des insights. Des analyses descriptives, qui décrivent les événements passés, aux analyses diagnostiques, qui aident à identifier les causes des événements, en passant par les analyses prédictives, qui prédisent les événements futurs, et les analyses prescriptives, qui fournissent des recommandations d’action, les systèmes de BI permettent une variété d’analyses. Vous trouverez ici des informations détaillées sur les différents types d’analyse.

Conclusion

La business intelligence améliore la prise de décision basée sur les données dans les entreprises en utilisant divers concepts et technologies. La connaissance de termes tels que base de données, SQL, ETL/ELT, clé primaire, entrepôt de données/lac de données, OLAP, data mining, tableau de bord, KPI et analyse de données aide à utiliser efficacement les logiciels de BI. Ces termes forment la base de la collecte, de l’intégration, de l’analyse et de la visualisation des données qui aident les entreprises à obtenir des insights précieux et à prendre des décisions éclairées.
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