Historique
Avant l'ère du numérique, les entreprises devaient puiser les informations hétérogène de façon non-automatisée. De plus, les outils de l'époque ne permettaient pas d'effectuer des calculs poussés afin d'analyser les données recueillies. Les décisions d'affaire étaient prises principalement sur la base de l'intuition du corps exécutif.
Au fur et à mesure, les compagnies ont commencé à automatiser le processus de collecte de données, et l'information commençait à s'accumuler. Toutefois, l'organisation de ces données étaient précaire en raison d'un manque d'infrastructure de stockage et d'incompatibilité entre les différents systèmes. L'analyse des données était pénible et demandait un temps considérable, et elle était réservée pour observer les tendances à long terme. Les décisions imminentes reposaient encore une fois sur l'intuition.
Avec les progrès informatiques, la collecte des données est devenue abordable, et des entrepôts de données sophistiqués (Data warehouse) sont apparus. Des outils spécialisés (ETL) ont été conçus pour alimenter ces entrepôts. Les techniques de génération de rapports et d'analyse de données sont devenus plus performants. Aujourd'hui, l'art de l'informatique décisionnelle réside dans la manipulation et l'extraction d'information pertinente à partir d'un volume de données gigantesque. Les outils décisionnels actuels, permettent d'analyser, d'extrapoler et de rapporter des données. Certains outils modernes permettent aux utilisateurs d'effectuer des croisements de données et de faire des recherches poussées sur un secteur d'activité particulier.
En 1989, Howard Dresner, un rechercheur au Gartner Groupe, a popularisé le terme « Business Intelligence », équivalent anglophone de l'informatique décisionnelle. Il l'a décrit comme étant un ensemble de concepts et de méthodes pour améliorer la prise de décisions en utilisant des systèmes s'appuyant sur des données concrètes et réelles.
25.06.2007. 16:01
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