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Tableaux de bord intelligents | Abdoul K. TRAORE | BF |

Définition

Les tableaux de bord intelligents sont un moyen efficace d’analyses dans lesquels les données sont présentées sous forme de tableaux interactifs et/ou dynamiques. L’évolution des nouvelles technologies de l’information et de la communication a vu l’essor du marketing digital dans lequel la collecte et l’analyse se font au travers des moyens électroniques.

Rester au sommet de ce flux infini de données provenant de tant de sources de business intelligence peut être un grand défi. Les enregistrements transactionnels, l’intelligence économique compétitive, les données de flux de clics, les actualités, les blogs, les tweets, les réglementations gouvernementales et les affaires juridiques se combinent dans un déluge de surcharge d’informations.

Comme un avion ou un tableau de bord de voiture avec ses cadrans, jauges et autres affichages de données en temps réel, le tableau de bord organise et résume les informations vitales pour rester informé des parties les plus utiles qui aideront à prendre la bonne décision.

Objectif

L’objectif principal est de permettre l’analyse et de présenter des résultats en utilisant les outils d’aide à la décision. Ces résultats obtenus sous forme de tableaux facilitent la prise de décision et rend les décideurs proactifs.

Conception

Pour être efficace, la conception d’un tableau de bord doit être pensée en adéquation avec la politique de l’entreprise. En effet, les choix sur le type de tableau (stratégique, budgétaire et opérationnel) permettent de définir les sources et l’affichage des données.

Fig1 : Principe de l’ETL

Une des techniques généralement utilisée est la forme d’ETL (Extract Transform Load) (voir fig1) pour réaliser les tableaux dynamiques dont le processus est le suivant :

Extract : cette procédure consiste à pomper les données à partir des sources dont dispose l’entreprise. Ces sources peuvent être des fichiers CSV, une base de données ou d’un site web.

Transform : les données extraites des sources subissent une transformation pour être compatible avec le format (JSON, CSV, SQL) géré par l’outil (voir outils) qu’on aura choisi pour l’analyse.

Load : les données transformées sont ensuite envoyées pour affichage.

Diffusion

Pour une bonne visibilité, la diffusion peut se faire à travers un portail web qui sera accessible à travers un navigateur comme Chrome, Edge, Firefox ou Safari. Si les moyens ne le permettent pas, un affichage local est envisageable.

Quelques outils

Il existe un nombre élevé d’outils permettant de réaliser des tableaux dynamiques. Cependant, certains sont gratuits et d’autres payants. On peut citer parmi ces outils :
• Elasticsearch + filebeat + Kibana : Elasticsearch permet de faire des recherches sur tout type de document. Il possède une architecture adaptable, fait des recherches quasiment en temps réel et peut s’organiser en multi-entité.
Tableau
Quickbooks
• Orange
• Microsoft PowerBi
Talend
• …

Exemple de scenario

Un manager souhaite suivre les inscriptions et la fréquentation des séminaires hospitaliers ainsi que les résultats des évaluations en ligne que chaque participant est invité à effectuer. Un tableau de bord combine ces mesures avec des graphiques mis à jour montrant les clics pour ses annonces par mots clés et le nombre de visiteurs uniques sur les pages Web qu’il a conçues à cet effet.

References

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    Evans, D., Vila, J., Giradot, M.J. & Schwarz, M.M. 2013, ‘Virtual dashboard’, Google Patents.
  • Fernandez, A. 2020, Le Tableau de bord de la Business Intelligence, viewed April 9, 2020, <https://www.piloter.org/business-intelligence/tableau-de-bord-business-intelligence.htm>.
  • Few, S. 2006, Information dashboard design: The effective visual communication of data, O’Reilly Media, Inc.
  • Kannan, P.J.I.J.o.R.i.M. 2017, ‘Digital marketing: A framework, review and research agenda’, vol. 34, no. 1, pp. 22-45.
  • Sharma, R., Mithas, S. & Kankanhalli, A. 2014, ‘Transforming decision-making processes: a research agenda for understanding the impact of business analytics on organisations’, Taylor & Francis.
  • Tiago, M.T.P.M.B. & Veríssimo, J.M.C.J.B.h. 2014, ‘Digital marketing and social media: Why bother?’, vol. 57, no. 6, pp. 703-8.
  • Verbert, K., Duval, E., Klerkx, J., Govaerts, S. & Santos, J.L.J.A.B.S. 2013, ‘Learning analytics dashboard applications’, vol. 57, no. 10, pp. 1500-9.

L’Auteur

Abdoul K. TRAORE (Profil Linkedin) est burkinabè et diplômé de la National Tsing Hua University. Cyberspace Security Engineer, Abdoul est un Professeur certifié en Big data analysis, Intelligent web design et Network design. Depuis plus de 8 ans il est professeur au sein au sein du MJIFIP au Burkina Faso.

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