Définition de Intelligence économique (BI)

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L’intelligence économique (Business Inteliggence) fait référence à l’infrastructure procédurale et technique qui collecte, stocke et analyse les données produites par les activités d’une entreprise. La BI est un terme général qui englobe l’exploration des données, l’analyse des processus, l’étalonnage des performances et l’analyse descriptive. L’intelligence économique est une stratégie d’entreprise qui analyse toutes les données générées par une entreprise et présente des rapports, des mesures de performance et des tendances faciles à digérer qui éclairent les décisions de gestion.

Origines de la BI

La nécessité de la BI découle du concept selon lequel les gestionnaires disposant d’informations inexactes ou incomplètes auront tendance, en moyenne, à prendre de moins bonnes décisions que s’ils disposaient de meilleures informations. Les créateurs de modèles financiers reconnaissent que c’est une situation où « les déchets entrent, les déchets sortent ». La BI tente de résoudre ce problème en analysant les données actuelles qui sont idéalement présentées sur un tableau de bord de mesures rapides conçu pour soutenir de meilleures décisions.

Le domaine en pleine croissance

Pour être utile, la BI doit chercher à accroître l’exactitude, l’actualité et la quantité des données. Ces exigences impliquent de trouver davantage de moyens de saisir les informations qui ne sont pas encore enregistrées, de vérifier les informations pour détecter les erreurs et de structurer les informations de manière à permettre une analyse plus large.

Dans la pratique, cependant, les entreprises disposent de données non structurées ou sous divers formats qui ne facilitent pas la collecte et l’analyse. Les entreprises de logiciels fournissent donc des solutions d’intelligence économique pour optimiser les informations glanées à partir des données. Il s’agit d’applications logicielles d’entreprise conçues pour unifier les données et les analyses d’une entreprise.

Bien que les solutions logicielles continuent d’évoluer et deviennent de plus en plus sophistiquées, il est toujours nécessaire que les spécialistes des données gèrent les compromis entre la vitesse et la profondeur des rapports. Certaines des idées qui émergent des grandes données font que les entreprises se démènent pour tout saisir, mais les analystes de données peuvent généralement filtrer les sources pour trouver une sélection de points de données qui peuvent représenter la santé d’un processus ou d’un secteur d’activité dans son ensemble. Cela peut réduire la nécessité de tout capturer et reformater pour l’analyse, ce qui permet de gagner du temps d’analyse et d’augmenter la vitesse de reporting.