L’intelligence opérationnelle consiste à capitaliser sur les flux d’informations des processus automatisés. Grâce à des capteurs de données, il devient possible d’étendre le champ de l’analyse prédictive, en complément des approches décisionnelles traditionnelles.
Les analystes du cabinet Gartner pour 2012 ont révélé les priorités des DSI, à la fois sur le plan business et sur celui des technologies. Côté business, soutenir la croissance de leur entreprise, attirer et fidéliser les clients et réduire les coûts figurent dans le trio de têtes des priorités.
Côté technologies, les investissements vont se porter en priorité vers le décisionnel et les technologies analytiques. Si l’on mixe ces deux priorités, on obtient ce que les consultants de Gartner appellent IBO, pour Intelligent Business Operations, ou que ceux d’IDC nomment « Business Navigation ».
Au-delà de la terminologie, de quoi s’agit-il ? D’introduire des mesures en temps réel dans tous les processus métiers. L’intelligence opérationnelle serait ainsi la résultante de la combinaison d’exigences d’agilité et de besoins d’analyses en temps réel. A mesure que les biens intègrent de plus en plus de composants immatériels et que les services se numérisent, les volumes d’informations générés explosent : il devient alors intéressant, et moins coûteux, d’analyser ces masses de données.
Pour les analystes de Gartner, qui ont publié en 2011 une étude sur ce thème, quasiment toute opération business peut être scrutée avec des outils d’analyse en temps réel. Les technologies sont disponibles et matures, et cette étude conclut les organisations qui disposent de capacités d’analyse en temps réel de leurs activités sont plus performantes que les autres.
Dès lors que l’on introduit une dose plus ou moins massive d’intelligence dans les processus opérationnels, avec des capteurs à chaque étape pour détecter tel ou tel type d’événement, il devient possible de savoir ce qui se passe à tout moment, de consolider l’information, de prendre de meilleures décisions (voire d’automatiser en partie le processus de prise de décision), ou encore d’initier une démarche d’amélioration continue, de manière à rendre les processus encore plus intelligent. En allant plus loin, on perçoit la dimension prédictive de l’intelligence opérationnelle.
Ainsi, l’intelligence opérationnelle, loin de remplacer les approches décisionnelles classiques les améliorent et sont complémentaires. Autant la Business Intelligence a pour principal objectif de faciliter la prise de décision de nature stratégique, s’appuie sur des données récupérées dans divers systèmes et bases de données (avec une ancienneté variable) et retraitées dans des logiciels d’analyse décisionnelle, à destination d’un public de managers et des directions générales, autant l’intelligence opérationnelle a pour objectif d’accélérer la prise de décision basée sur l’analyse d’événements individuels, avec des données collectées en temps réel et pour des collaborateurs qui sont au plus proches des clients.
Cette composante temps réel fiabilise l’analyse prédictive, d’une part en augmentant les volumes de données prises en compte et, d’autre part, en permettant de détecter plus rapidement les signaux faibles annonciateurs, par exemple, qu’un client risque de partir à la concurrence, qu’une chaîne logistique risque de subir des dysfonctionnements, qu’une rupture de stocks se profile ou encore qu’une présomption de fraude se déclenche…