Qu'est-ce que l'intelligence opérationnelle (OI) ?

De cette façon, les solutions d’OI peuvent devenir extrêmement détaillées et complexes, délivrant des renseignements métier toujours plus utiles et exploitables, grâce à l’incorporation de myriades de sources de données.

Quel est le lien entre l’intelligence opérationnelle et l’intelligence commerciale, ou business intelligence (BI) ?

Les concepts qui sous-tendent la business intelligence ont émergé dans les années 1990 et sont devenus les outils bien définis qu’utilisent aujourd'hui des entreprises de toutes les tailles. Mais au cours de ces dernières années, nous avons vu apparaître des technologies plus sophistiquées qui ont permis le développement de systèmes d’intelligence opérationnelle. L’intelligence opérationnelle est souvent décrite comme la nouvelle génération de la business intelligence, en référence à l'héritage commun de ces deux écoles d'analyse.

La principale différence entre ces deux technologies réside dans leur temporalité. Pour le dire simplement, la business intelligence s'appuie sur des données historiques telles que les logs de serveurs, les rapports financiers et les analyses industrielles. Elle a été conçue pour assimiler de grandes quantités d’informations et les présenter sous une forme plus réduite et utilisable. Des technologies telles que l’exploration de données ont été développées pour récolter des renseignements opérationnels et métier dans de vastes entrepôts de données, mais ce type d'analyse prenait du temps. De ce fait, les grandes entreprises ne pouvaient les réaliser qu’à intervalles définis, obtenant ainsi des clichés ponctuels plutôt qu’une image continue de la situation.

À l’opposé, les outils d’intelligence opérationnelle sont conçus pour être exécutés en temps réel, en utilisant les informations telles qu’elles sont enregistrées pour améliorer constamment l’analyse. Les entreprises ne sont plus dépendantes des logs archivés et des informations statiques. Avec l’OI, elles collectent des données en temps réel et capturent les informations au fil de leur génération, pour obtenir des renseignements métier utiles et à jour.

L’intelligence opérationnelle est-elle plus performante que la business intelligence ?

L’OI n’est pas forcément meilleure que la BI, mais elle apporte des avantages distincts. Les renseignements en temps réel de l’OI permettent aux entreprises de passer immédiatement à l'action face aux opportunités et aux menaces. Un outil de business intelligence risque d’être moins éclairant ou pertinent s’il n'analyse que des rapports de vente trimestriels et des statistiques industrielles annuelles ; les renseignements qu’il en tirera seront dépassés de plusieurs mois au moment où ils arriveront entre les mains de l’utilisateur final.

De nombreux utilisateurs sont insatisfaits des outils de business intelligence qui leur disent ce qu’ils savent déjà depuis des semaines ou des mois. Ils peuvent alors se tourner vers des solutions OI capables de leur donner une visibilité en temps réel sur la situation. Mais ça ne veut pas dire que les données et les analyses historiques sont sans valeur, car elles peuvent avoir un impact important sur l’avenir d’une entreprise. La BI et l’OI fonctionnent souvent main dans la main, combinant les vastes analyses historiques de la BI à la visibilité en temps réel de l’OI pour offrir une vision plus complète et stratégique de l’entreprise et du marché.

Qu’est-ce que la business intelligence en temps réel ?

La business intelligence en temps réel (RTBI) est antérieure à l’OI. À l’origine, le concept a été élaboré pour rendre les solutions de BI plus pertinentes. Si la BI est, par définition, tournée vers le passé, le principe de RTBI consiste à fournir à une solution de business intelligence une source de données plus actuelle. La RTBI utilise toujours une source de données historiques pour produire des renseignements, mais elle examine une base de données à jour plutôt que des logs âgés de plusieurs mois. Dans un contexte de RTBI typique, toute information secondaire (provenant de rapports industriels par exemple) n’est pas considérée comme une source de données valables si elle n’est pas à jour.

Quels sont les avantages clés de l'intelligence opérationnelle ?

Les avantages des solutions d'intelligence opérationnelle sont nombreux : surveillance en temps réel, tableaux de bord et visualisations, systèmes d'alertes en temps réel, analyses spécifiques au secteur, production de rapports à la demande, capacités de traitement du big data et du machine learning, opérations de correction automatique et évolutivité infinie.

La supervision en temps réel est l’ADN de l’intelligence opérationnelle. Toutes les solutions d’OI surveillent leurs sources de données en temps réel. Que les données soient extraites des capteurs des machines d’une usine, des flux de vente d’une boutique ou des alertes générées lorsqu’une application déployée chez des clients est sur le point de tomber en panne, le grand avantage de l’OI est de fournir les analyses et les alertes au moment où le problème survient, bien souvent dans les secondes qui suivent la création des données d'événement.

Tableaux de bord et visualisations : autre atout essentiel de l’OI, sa capacité à assimiler des informations complexes et à les présenter sous une forme facile à comprendre. Les tableaux de bord sont couramment employés pour cela : ils représentent les informations sous une forme graphique qui rend intelligibles de grandes quantités de données. Dans un système OI performant, les tableaux de bord sont également personnalisables en fonction de l’utilisateur. Un contrôleur financier et un développeur produit vont tous les deux utiliser les informations de l’OI mais les décisions qu’ils ont à prendre sont extrêmement différentes. La possibilité de personnaliser l'apparence des tableaux de bord et des visualisations, ainsi que les données présentées, est une fonctionnalité indispensable.

Systèmes d'alertes en temps réel : l’intelligence opérationnelle est également conçue pour avertir l’utilisateur en cas d'événement important. L’utilisateur peut définir des conditions et des seuils spécifiques qui déclencheront une notification. Cette alerte est ensuite affichée sur le tableau de bord et/ou poussée à l'utilisateur par e-mail ou par notification mobile, lui permettant de réagir immédiatement.

Analyses spécifiques aux secteurs : les solutions OI sont adaptées à un large éventail d’industries, de la fabrication aux services financiers en passant par le commerce de détail, mais les besoins de ces différents types d’utilisateurs varient. Une entreprise de télécommunications ne fait pas face aux mêmes défis qu’une chaîne de magasins nationale ou un établissement de santé. Les tableaux de bord peuvent être configurés en fonction du secteur de l’entreprise afin de présenter à l’utilisateur final les informations les plus importantes et les plus pertinentes.

Génération de rapports à la demande : le tableau de bord en direct est utile pour répondre aux situations dans l’instant, tout comme les rapports sont précieux pour présenter des informations à d'autres personnes et élaborer une vision plus globale de l’environnement actuel. Les meilleures solutions d’OI proposent des fonctionnalités de rapport accessibles à l’utilisateur profane et pas seulement aux data scientists experts.

• Capacités de prise en charge du big data et du machine learning : l’OI tire profit de l’intelligence artificielle et applique des modèles et des algorithmes sophistiqués pour produire du sens à partir de vastes entrepôts de données. Une solution d’OI compétente doit être capable d’indexer des centaines de téraoctets de données chaque jour, de les traiter et de les analyser pour prédire en continu des résultats potentiels et mettre au jour de nouvelles opportunités de marché.
• Opérations de correction automatique : que se passe-t-il quand votre solution d’OI identifie un problème ? Elle peut vous alerter ou prendre des mesures pour le corriger elle-même. La correction automatique est une fonctionnalité révolutionnaire de l’OI : des scripts puissants permettent d’effectuer certaines réparations automatiquement au moyen d’opérations algorithmiques.
• Évolutivité infinie : Les besoins en stockage des données et en traitement augmentent de façon exponentielle, et une solution d’OI doit pouvoir se maintenir à la hauteur pour rester utile. Des technologies d’OI correctement conçues doivent pouvoir évoluer sans limite, simplement par l’ajout de puissance de calcul à la volée au moyen d’une infrastructure cloud.

Quels secteurs d'activité sont les plus avantagés par l’intelligence opérationnelle ?

L’intelligence opérationnelle est d’un grand intérêt pour les nombreuses industries où il est indispensable que les niveaux de service soient constamment optimaux. Voici quelques grands secteurs où l’OI exerce le plus d'impact :

• Services financiers : dans la finance, l’OI est utilisée pour surveiller les marchés et garantir la disponibilité des systèmes financiers critiques, dans un environnement où n’importe quelle coupure peut coûter des millions.
• Télécommunications : l’OI peut surveiller l'état du réseau et détecter les erreurs avant qu’elles ne se transforment en coupures majeures. L’OI joue également un rôle vital dans la détection des failles de sécurité des réseaux.
• Fabrication : dans tous les environnements de fabrication, le maintien du fonctionnement des lignes et des machines est crucial. En surveillant les capteurs des machines et autres données générées dans les ateliers, l’OI permet de superviser un site de production à toutes les étapes de la création et de la livraison d'un produit.
• Commerce de détail : pour assurer la disponibilité d’un site de e-commerce ou analyser les ventes pour y détecter des tendances, l’OI se montre extrêmement utile dans le commerce de détail dépendant des fluctuations du marché.
• Transports : les aéroports et autres grands lieux de voyage utilisent l’OI pour gérer la circulation des passagers et des véhicules, afin de minimiser les incidents et de fluidifier l’expérience de déplacement pour tous.
• Santé : les outils d’OI permettent de surveiller une large gamme d’opérations, comme l'arrivée et le tri des patients, ou la gestion de l’inventaire pharmacologique.

Comment prendre un bon départ avec l’intelligence opérationnelle ?

Lancez votre initiative d’intelligence opérationnelle avec ces sept étapes, en commençant par les objectifs et en progressant jusqu’au projet pilote :

1. Comprenez vos objectifs : le champ d'application de l’OI est vaste, et vous devez identifier dans quels domaines il aura le plus d’impact. Identifiez les problèmes que l’OI peut résoudre en localisant les difficultés de l’organisation, puis en vous demandant comment les analyses de données pertinentes et utiles produites par l’OI pourraient permettre de les résoudre.
2. Constituez une équipe : une fois que vous avez reconnu vos défis, il est temps de mettre sur pied une équipe chargée de sélectionner, construire et administrer la solution OI. Cette équipe est généralement dirigée par un membre de la direction (directeur informatique, technique ou numérique, directeur financier ou marketing), selon les spécificités du problème à résoudre. Dans le cas d'une initiative OI visant à améliorer la disponibilité du réseau, le directeur technique sera sans doute le mieux placé, tandis qu’un projet de surveillance des tendances de fréquentation dans le commerce de détail pourrait être dirigé par le directeur marketing.
3. Rassemblez vos données opérationnelles : l’OI a besoin de données pour être efficace. Vous devez donc comprendre quelles sont vos données avant de tenter de les incorporer dans une solution d’OI. L’OI ne peut fonctionner si les flux de données sont insuffisants, ou si les données opérationnelles ne sont pas accessibles. Réalisez un audit de vos dépôts de données pour déterminer la nature des données générées, leur emplacement et la façon dont elles sont actuellement analysées.
4. Améliorez vos données : vous découvrirez sans doute qu’une partie de vos données sont en quantité insuffisante, de qualité médiocre, obsolète ou les trois. Nettoyez vos flux de données avant de lancer une initiative d’OI, sans quoi la mauvaise qualité des données se répercutera sur celle des analyses et, à terme, celle des décisions. Le nettoyage des données sera certainement une entreprise complexe nécessitant de mettre à niveau les flux de données ou de repenser l’architecture de certains systèmes. Il faudra probablement prévoir de nouveaux capteurs de données machine ou changer la façon dont les transactions importantes sont consignées.
5. Mettez des indicateurs en place : parallèlement à l'étape 4, vous avez tout intérêt à déterminer, en termes quantitatifs, les KPI que votre solution d’OI est destinée à améliorer. Il peut s'agir de faire passer les interruptions de 0,1 % à 0,01 %, réduire le temps d'attente moyen des clients de 2 minutes ou augmenter les ventes de 5 %. Dans tous les cas, il faut déterminer un progrès pertinent et mesurable.
6. Sélectionnez une solution d’OI : il est maintenant temps de choisir la solution ou l’outil d’OI. Nous parlerons des points importants à rechercher chez un fournisseur d’OI dans la prochaine section.
7. Commencez petit et agrandissez au fur et à mesure : comme souvent lors d’entreprises d’envergure, il faut apprendre à marcher avant de courir. Choisissez un KPI (indicateur clé de performance) particulier et lancez un projet pilote d’OI. Ensuite, ajoutez des problèmes et des indicateurs connexes à la solution. Une solution d’OI d'abord destinée à réduire le taux d’indisponibilité d’une application pourrait ensuite surveiller les avis des clients à son sujet ou déterminer la cause des pannes. Appuyez-vous sur vos réussites pour avancer à mesure que la solution d’OI donne la preuve de sa valeur.

Comment choisir la solution ou l’outil d'intelligence opérationnelle idéal ?

Votre choix dépend de votre secteur et de vos besoins particuliers. Chaque implémentation est unique, mais on peut dégager six considérations essentielles :

• Les renseignements sont-ils vraiment générés en temps réel ? Certaines solutions n’ont d’OI que le nom et ne fournissent pas de véritables analyses en temps réel.
• La solution est-elle dans le cloud ou installée localement ? Les solutions cloud offrent généralement une évolutivité bien supérieure.
• La solution est-elle utilisable par des utilisateurs métier, et pas seulement par des experts en données ? Votre outil d’OI aura bien plus de chances de réussir s’il peut être adopté par des utilisateurs de toute l’organisation.
• La solution propose-t-elle des tableaux de bord personnalisés propres à votre secteur et votre scénario d’utilisation particulier ?
• La solution complète-t-elle des outils de renseignement et autres technologies déjà en place dans votre entreprise ?
• La solution peut-elle être immédiatement connectée à vos données machine (les pilotes, API et autres technologies de connexion étant déjà disponibles) ?

En bref : l’OI peut radicalement transformer la façon dont vous travaillez

Lorsque l’analyse et les renseignements passent d'une vision rétrospective à une vision en temps réel, vous pouvez réellement transformer la prise de décision et la façon dont votre équipe contribue aux résultats commerciaux. L’OI peut transformer les données machine et autres entrées en renseignements tangibles capables d'améliorer la productivité, la sécurité et la rentabilité de votre entreprise.

Consultez le livre blanc de Splunk « La voie vers l'intelligence opérationnelle » pour en savoir plus sur la façon dont vos données existantes peuvent servir à transformer des méthodes obsolètes et réactives de résolution des problèmes en renseignements temps réel axés sur les données. Les premières étapes sont plus simples que vous ne le pensez.