De la Business Intelligence à l’activation marketing
6min • Édité le 18 juin 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
"Data is the new oil." La formule employée par Clive Humby en 2006 est devenue célèbre.
Nous n’avons jamais produit autant de données numériques. Leur volume est 11 fois plus élevé cette année qu’il y a dix ans, et même 90 fois plus qu’il y a quinze ans (Statista).
Une ressource précieuse, qu’il faut savoir exploiter. On estime aujourd’hui que deux tiers des employés disposent d’outils de Business Intelligence. Mais rares sont ceux qui parviennent à en tirer de vrais bénéfices.
Les informations à retenir :
La Business Intelligence (BI) aide les entreprises à mieux comprendre leurs données pour orienter leurs décisions.
Elle joue un rôle central dans la culture data-driven. En alignant les équipes autour d’indicateurs communs, elle favorise une approche objective et orientée résultats.
Les outils de BI font partie intégrante d’une modern data stack. Ils disposent de connecteurs natifs avec les data warehouses cloud, comme Snowflake ou Google BigQuery.
Une CDP composable est complémentaire de la BI. Elle facilite la mise en œuvre d’actions marketing ou commerciales à partir des insights produits en amont.
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Qu’est-ce que la Business Intelligence ?
La Business Intelligence (BI), ou informatique décisionnelle, regroupe les outils et méthodes qui permettent d’exploiter les données d’une entreprise pour piloter l'activité et éclairer la prise de décision.
Son objectif est de transformer des données brutes en informations utiles et actionnables.
La BI repose sur trois piliers :
Collecter des données issues de différentes sources (CRM, ERP, site web, etc.),
Analyser ces données pour identifier des tendances ou anomalies,
Restituer les résultats sous forme de rapports ou de tableaux de bord visuels.
Elle permet aux équipes de partager une vision commune orientée data. Elles peuvent ainsi prendre des décisions basées sur des indicateurs mesurables, plutôt que des intuitions.
💡 Il ne faut pas confondre la Business Intelligence avec la data visualisation, qui en est une de ses composantes. Elle va aussi au-delà de l’analytics car elle couvre tout le cycle de transformation de la donnée, de l’ingestion jusqu’à l’aide à la décision.
Fonctionnement et outils
La Business Intelligence s’appuie sur une architecture simple, grâce à laquelle les utilisateurs peuvent accéder à des données fiables et à jour. Chaque étape vise à les rendre plus compréhensibles et exploitables.
Étape | Description | Principaux outils |
|---|---|---|
Collecte des données | Les données sont extraites de sources variées (CRM, ERP, site web, etc.) grâce à des processus ETL ou ELT. | Fivetran, Airbyte, Talend |
Stockage dans un entrepôt de données | Les données sont centralisées dans un data warehouse pour être structurées et accessibles. | Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, Databricks |
Analyse et restitution via des outils BI | Les outils BI se connectent à l'entrepôt pour créer des rapports et des tableaux de bord interactifs. | Power BI, Tableau, Qlik, Metabase, Looker Studio |
Processus de Business Intelligence
Le traitement analytique en ligne (Online Analytical Processing, ou OLAP) est un concept indissociable de la Business Intelligence. Historiquement, il reposait sur des cubes précalculés, destinés à faciliter l’analyse multidimensionnelle.
Les cubes OLAP présentent l'inconvénient d’être rigides et complexes à maintenir. Les outils de BI modernes s’appuient désormais sur la puissance de calcul des data warehouses cloud pour interroger les données en temps réel.
Ces entrepôts modernes assurent à la fois sécurité, évolutivité et performance. Ils servent de socle pour offrir des informations claires aux équipes métier, sans nécessiter de requêtes complexes.
À quoi sert la BI en entreprise ?
La Business Intelligence aide à analyser les performances, identifier des opportunités et prendre des décisions data-driven. Ses usages varient selon les métiers, mais l’objectif reste le même : “faire parler” la donnée et la convertir en levier de pilotage.
Les principaux cas d’usage :
Marketing : suivi du ROI des campagnes, analyse du taux de conversion, mesure de la Customer Lifetime Value (LTV).
Ventes : performance commerciale par produit ou par canal, détection de nouvelles opportunités, évolution du cycle de vente.
Finance / gestion : prévisions budgétaires, analyse des coûts et marges par secteurs, tableaux de bord financiers automatisés.
Produit : détention d’une tendance, analyse des performances par gammes, adaptation de l’offre à la demande locale.
Direction : vision synthétique des principaux KPI, suivi de l’activité, aide à la planification stratégique.
Chaque équipe accède à des indicateurs adaptés à ses enjeux, sur une interface interactive et visuelle.
Templates Looker Studio
Dans sa version moderne, la Business Intelligence donne plus d’autonomie aux équipes opérationnelles. Elle ne se limite plus à décrire ce qu’il s'est passé, mais facilite le passage à l’action et renforce l’agilité.
Une Customer Data Platform (CDP) est un excellent complément à la BI. C’est un combo puissant pour piloter et personnaliser l’expérience client.
BI et CDP composable : deux briques complémentaires d’une modern data stack
La Business Intelligence aide à analyser les performances antérieures, piloter l’activité et prendre des décisions. Une Customer Data Platform permet d’agir en conséquence, en activant les données clients issues de multiples sources (CRM, site web, achats, support, etc).
Composante d’une Modern Data Stack, une CDP composable renforce cette synergie. Comme les outils de BI, elle s’appuie sur les informations présentes dans le data warehouse, sans duplication dans sa propre base.
Les équipes marketing et commerciales disposent ainsi d'une donnée fiable et à jour, organisée autour d’un profil client unifié.
💡 Grâce à ses fonctions no-code, la CDP composable DinMo rend les données clients actionnables en toute autonomie par les équipes métier. Elle offre un complément parfait à la Business Intelligence.
Une entreprise peut ainsi segmenter ses audiences dans notre CDP, en fonction du comportement ou de la valeur client par exemple. Ces segments sont ensuite analysés dans un tableau de bord BI pour mesurer le ROI des campagnes. L’information circule dans les deux sens, en continu.
Créer un segment sur DinMo
Cette association naturelle entre BI et CDP donne aux équipes les moyens d’adapter leurs actions rapidement, sur la base d’insights fiables et exploitables.
Les bénéfices dans un environnement data-driven
A l’heure du big data, la Business Intelligence renforce l’efficacité opérationnelle. En entreprise, elle favorise une prise de décision rapide basée sur des faits plutôt que sur des intuitions.
Les indicateurs clés sont disponibles en temps réel dans des tableaux de bord partagés. Cela réduit les silos et améliore l’agilité des équipes. Toutes s’appuient sur les mêmes sources d’information et alignent leurs actions autour d’objectifs communs.
Les outils de BI modernes sont de plus en plus accessibles. Grâce à des interfaces intuitives et à des fonctions no-code (glisser-déposer, filtres, visualisation…), chacun peut analyser les données et produire des rapports sans expertise technique.
Conclusion
La Business Intelligence est un levier indispensable pour piloter son activité. Elle transforme la donnée brute en insights concrets, partagés par les équipes.
Une Customer Data Platform composable en maximise l’impact. Les données ne servent pas uniquement à analyser la performance passée, mais aussi à mettre en place des actions ciblées, cohérentes et mesurables.
Adopter une approche data-driven implique un changement de culture et l’utilisation d’outils accessibles. La synergie entre BI et CDP offre un socle solide pour prendre de meilleures décisions et activer efficacement vos données.
FAQ
Quel est le lien entre la Business Intelligence et le Big Data ?
Quel est le lien entre la Business Intelligence et le Big Data ?
La Business Intelligence (BI) vise à transformer les données en informations exploitables pour guider les décisions. À l’origine, elle s’appuyait sur des données structurées issues de systèmes comme les ERP ou les CRM.
Le Big Data introduit des volumes massifs, souvent non structurés (logs, réseaux sociaux, IoT…), avec des caractéristiques de volume, vélocité et variété.
Les outils BI modernes se sont adaptés pour traiter ces nouvelles sources grâce aux data lakes, APIs ou entrepôts cloud. La BI rend ainsi les données massives accessibles et exploitables pour tous les métiers via des tableaux de bord ou des rapports partagés.
Quels sont les métiers associés à la Business Intelligence ?
Quels sont les métiers associés à la Business Intelligence ?
Plusieurs profils participent à la mise en œuvre de la BI : les data analysts conçoivent les rapports, les data engineers assurent l’intégration et la qualité des données, et les business analysts traduisent les besoins opérationnels en indicateurs.
Des métiers comme les product managers ou les marketeurs utilisent aussi les outils de BI pour piloter leurs actions à partir de données fiables et partagées.
Comment connecter les insights de la BI aux campagnes marketing ?
Comment connecter les insights de la BI aux campagnes marketing ?
Une Customer Data Platform (CDP) permet d’exploiter les insights produits par la BI. Les tableaux et rapports permettent d’identifier les segments les plus rentables ou les points de friction.
Ces données sont ensuite utilisées pour personnaliser les campagnes via des outils d’activation (email, ads, CRM etc). Dans une CDP composable, cela passe par des connecteurs natifs ou des fonctions de Reverse ETL.
Combien de temps faut-il pour déployer une solution de Business Intelligence ?
Combien de temps faut-il pour déployer une solution de Business Intelligence ?
Tout dépend de la complexité des données et des outils choisis. Avec une architecture cloud et des solutions BI modernes comme Power BI ou Looker, une première version peut être mise en place en quelques semaines voire en quelques jours.
Le plus long réside souvent dans la préparation des données et la définition des objectifs. Une fois connectée au data warehouse, la BI devient rapidement opérationnelle pour créer des tableaux de bord et suivre les indicateurs clés.
