Le domaine décisionnel, au sens Système d’Information du terme, correspond à un des moyens qui permet à l’entreprise de répondre à ses besoins d’Intelligence économique, il couvre la partie « data », la partie données quantitatives par opposition à la partie « explication », à la partie qualitative du discours.

Le domaine décisionnel devient critique pour les entreprises et de plus en plus d’entreprises ont besoin de pouvoir accéder 24h sur 24, 7 jours sur 7 à leurs données historiques.

Le domaine décisionnel a été historiquement peu et mal pris en compte par les DSI qui ont toujours considéré le domaine opérationnel du Système d’Information comme prioritaire. D’une façon générale, les applications du type ERP ont été prioritaires par rapport aux entrepôts de données et à l’intérieur d’un thème fonctionnel comme celui de la gestion des clients, l’automatisation des canaux a été prioritaire par rapport à la partie analytique.

Le domaine décisionnel concerne tous les thèmes fonctionnels de l’entreprise, mais les besoins sont très différents d’une fonction à l’autre, en termes de volumes de données, de profondeur d’historique nécessaire, de nombre d’utilisateurs, de complexité des questions.

Les utilisateurs du domaine décisionnel sont très variés et ont besoin d’outils différents :
• Les spécialistes de l’analyse de données, déploient des outils spécifiques (big data, data mining, …), pour explorer sans hypothèse a priori leurs données pour travailler des sujets comme : la rétention des clients, la propension à acheter, définir des modèles de réponse, analyser des paniers,
• Les analystes métiers mettent en œuvre des outils statistiques et partent de quelques hypothèses faibles pour mettre au point : la tarification, des packages produits, le marketing événementiel, les ventes croisées,
• Les super-utilisateurs d’une fonction utilisent des outils multidimensionnels et partant d’hypothèses analyse les risques, les ressources, les promotions, …
• Les utilisateurs de base d’une fonction (Marketing, Contrôle de Gestion, ….) se servent de requêtes plus ou moins préprogrammées en fonction d’hypothèses fortes pour : analyse des résultats, faire des comparaisons, des comptages, …

Le domaine décisionnel a été couvert dans les entreprises de façon hétérogène et anarchique, avec une multiplication de moyens. Dans de nombreuses entreprises les mêmes données sont gérées plusieurs fois dans des bases différentes, il n’existe le plus souvent aucune vision d’ensemble et de nombreuses analyses souhaitables sont infaisables ou nécessitent des délais et des coûts rédhibitoires.

Cependant quelques grandes entreprises expérimentent avec succès des voies nouvelles (entrepôt de données d’entreprise intégré, plateforme de découverte, lac de données, moteur CEP (Complex Event Processing) et s’ouvrent ainsi un large champ de perspectives économiques et techniques.

Quoi qu’il en soit les compétences informatiques à mobiliser sont nombreuses variées et compte tenu de l’évolution des offres, les besoins de formation sont très importants.

Enfin, il est certain que le décisionnel est complexe et qu’il est absolument nécessaire d’avoir une approche d’urbanisation qui permet d’envisager un projet d’entreprise dans ce domaine en définissant un cadre cohérent, stable et modulaire dans lequel peuvent venir s’insérer les développements d’applications analytiques.