Panorama et perspectives sur les outils de management de la performance dont disposent les banques à Luxembourg, leur permettant de s’adapter, et au premier rang desquels figure la Business Intelligence, avec un focus particulier sur les Open Source Software (OSS / BI)

1. BUSINESS INTELLIGENCE
MARKET RESEARCH REPORT
« Nous entrons dans la décennie de l’intelligence »
Version du 31-08-10

2. Objectifs?
L’objectif de cette étude est de dresser un panorama mais aussi donner
des perspectives sur les outils de management de la performance dont
disposent les banques à Luxembourg, leur permettant de s’adapter, et
au premier rang desquels figure la Business Intelligence, avec un focus
particulier sur les Open Source Software (OSS / BI)
1

3. 1 Résumé sur le marché de la BI ?
2

4. Résumé sur le marché de la BI dans les banques
à Luxembourg ?
 Les banques à Luxembourg sont encore peu présentes sur le marché de la
BI, qui au niveau mondial est en pleine expansion
 Les banques n’utilisent principalement que des solutions propriétaires
destinées au reporting
 Il existe nous semble-t-il un potentiel de développement très important
avec la généralisation de la BI à l’ensemble des activités d’une banque
 Ainsi la BI devrait constituer à terme l’outil de pilotage de la mutation
stratégique des banques à Luxembourg
 De plus l’utilisation accrue des applications OSS / BI devrait également
contribuer à cette évolution en raison de ses nombreux atouts (ROI, avance
technologique, service offert, proximité utilisateur, etc..)
3

5. 2 Quelle définition pour la BI ?
4

6. Quelle définition pour la BI ?
 C’est un système d’information décisionnel
 Portant sur l’ensemble de la structure décisionnelle
 Mesurant la performance dans ses multiples dimensions
 Permettant le pilotage du changement et du « business model »
 Afin de réguler les ressources pour atteindre les objectifs stratégiques
5

7. 3 Quelle méthodologie pour cette étude ?
6

8. Quelle méthodologie pour cette étude ?
Positions
43%
36%
Value
14%
7%
Other
Directors / CEO
Managers
Administrators
Functions
Managing
50%
43%
Value
7%
0%
Finance
Other
Technology
Information
Business
 Entretiens en « face à face » auprès
d’un échantillon d’une trentaine de
banques à Luxembourg entre mars et
mai 2010
 Données anonymes et confidentielles
 Informations recueillies à plus de 50%
auprès de dirigeants
7

9. 4 Quel est le « profil type » de la banque
analysée ?
8

10. Quel est le « profil type » de la banque analysée ?
Main Business areas Staff
47%46% 33%
30%
27%
20%20% 20% 20%
Value
17% 17%
Value
18%19%
12% 12% 12% 12%
6% 10%
2%
Retail
Funds
Other
Private
Corporate
50 <
> 500
50 -100
100 -
200 -
200
500
SAMPLE MARKET SAMPLE MARKET
 Vu la taille de la population des banques à Luxembourg, une démarche de type qualitative a
permis de dégager un « profil type »
 Le « profil type » est une banque dont le métier principal est le Private Banking, avec un effectif
compris entre 50 et 100 personnes, un total de Bilan compris entre 1 et 10 milliards €, utilisant
« Olympic » comme « Core Banking System »
 Les tendances dégagées par cette étude s’appliqueront particulièrement bien pour ce « profil
type » de banque
B/S Core Banking System
32% 31%
60% 27% 27%
50% 24%
18% 18%
Value
Value
30%
23% 25% 9%
8%
5%
10%
0% 2%
T24
Olympic
Other
Midas
house
1b <
> 50b
1b - 10b
10b -
In-
50b
SAMPLE MARKET
SAMPLE MARKET
9

11. Le marché de la Business Intelligence
5.1 Principales caractéristiques
10

12. Le marché mondial de la BI ?
Le marché mondial de la BI est en pleine expansion, avec 48 milliards $ prévus pour 2015,
et une croissance régulière de +10% l’an. Pourquoi ? :
 Une croissance exponentielle du volume des données produites (1.000 exabytes en 2010)
 La BI est le domaine par excellence de création de valeur
 Apporte une réponse à la complexité croissante de l’environnement
 La BI constitue une « avancée majeure » par rapport aux systèmes classiques (slide suivant)
 Parmi tous les projets IT, les projets BI sont classés comme prioritaires
11

13. La BI comparée aux Systèmes classiques ?
Orientations Traditionnels BI Système
 Multiples (MIS, Reporting, Risk, Clients,  Unique et aligné (objectifs, niveaux
SYSTEME People, Budget, Investissement, Stratégie) décisionnels, indicateurs de performance,
 Rapports mono-dimensionnel cohérence du business modèle, etc…)
 Souvent purement financiers  Ciblé sur les indicateurs clés
 Rarement : activité, productivité, qualité,  Equilibré (client, finance, personnel,
INDICATEURS processus, environnement,...)
etc..
 Absence de modélisation de la performance  Dashboard du business modèle multi
dimensionnel
 Focalisés sur l’optimisation des  Crée un environnement culturel et
performances par Dpt, ou comportemental
PERFORMANCE fonctions(“silos”)  Crée une organisation pilotée par le
 Risque de freins au changement changement
 Focalisés sur la valeur à court terme  Crée le travail en équipe
 Trop souvent des utilisateurs avec des  Permet la communication Tp/Dw-B/Up
résultats différents  Crée un langage commun
COMMUNICATION  Trop de données, trop d’indicateurs, pauvres  Donne de la visibilité
en décisionnel
 Manque de transparence, trop technique  Permet un reporting simple et pertinent
 Statique, Dynamique et Prospectif
12

14. Ce qui est nouveau dans la BI ?
Databases
Reporting & Analysis
Platforms
Data Integration
Predictive Analytics
Les systèmes BI se trouvent en pleine mutation, la BI se « régénère » elle-même.
Pourquoi ?
 Les suites BI sont constituées de modules (ETL, DWH, reporting, datamining, etc..),
ayant eux-mêmes leur propre cycle de vie
 Les nouveaux outils BI sont « user friendly to parameterize, implement and utilize »
 Les « consommateurs » des nouveaux outils BI deviennent des « acteurs »
13

15. Le marché de la Business Intelligence
5.2 Intrusion de la OSS / BI
14

16. L’intrusion des OSS / BI
15

17. Qu’est ce c’est OSS ?
16

18. Quelques caractéristiques du marché de la
OSS / BI
 Part de marché actuel de l’ordre de 5 %
 Croissance du marché + 100 %
 D’après GARTNER le marché devrait x5 au cours des quelques
prochaines années
17

19. Les avantages de la OSS / BI
18

20. OSS / BI une fraction de l’investissement
19

21. Les bénéfices de la OSS / BI
20

22. Les avantages de la OSS / BI
 Lower TCO
 More flexibility (componentized architecture)
 Unlimited users
 Professional support
 Pay as you go model
 Lower risk with vendor relationship aimed at success
21

23. Le « professional support » …
 Dans son rapport portant sur le « Quadrant Magique » concernant la BI, le
GARTNER indique que des sociétés OSS / BI atteignent des niveaux de
satisfaction très élevés concernant le niveau de satisfaction de services à
la clientèle, bien au-delà de ceux obtenus par les sociétés proposant des
solutions propriétaires !!!
 Un réseau de partenaires
 De larges capacités de formations
 Un modèle économique conçu « support oriented business model »
22

24. BI tools
Les leaders du marché
Analytics tools
Data Integration tools
Source BeyeNETWORK and THIRD NATURE 2009
 Leaders in OSS / BI
 OSS / BI with full BI suite
 Enterprise oriented customers
23

25. La OSS / BI : Technologie
 Components, and modular elements
 Service-implemented architecture (AJAX and WEB services)
 Java 2 EE server, scalable
 Web-based, thin-client, user interface
 Graphical design interface
 Embedded process workflow engine
24

26. La OSS / BI transforme le BI market ?
 20% des coûts de licences propriétaires
 50% des coûts de développement
 architecture « scalable »
 modulaire, intégrable,
 ETL intégré, modélisation, visualisation, etc…
25

27. Résumé concernant la OSS / BI
Cette intrusion majeure est caractérisée par :
 Une croissance du secteur de + 100% l’an
 De vastes projets de déploiement, en particulier dans le secteur bancaire
 Une offre « professionnelle » proche du modèle économique traditionnel
 Une politique axée vers le support (classée N°1 par Gartner)
 Des réductions de coûts entre 50 et 90% (Third Nature survey)
 Une avance technologique
26

28. Le marché de la Business Intelligence
5.3 Quelle présence de la BI dans les
banques à Luxembourg ?
27

29. Types de plateformes utilisées
BI Platform
55%
Value
25%
10% 10%
0%
SaaS
Other
Source
Internal
Proprietary
Open
 55% des banques utilisent des solutions propriétaires, 25% ont développé leur propre solution en
interne, et 10% utilisent des solutions OSS / BI
28

30. Plateformes propriétaires utilisées
Proprietary Plateform
33%
Value
17% 17% 17%
11%
6%
HYPERION
COGNOS
ORACLE /
SAP / BO
SAS
Other
Server BI
IBM /
SQL
 Les principales solutions propriétaires utilisées sont à 33% BO, les autres solutions comme SAS,
COGNOS, HYPERION représentent entre 11% et 17 %
29

31. Modules techniques BI mis en oeuvre
Technical Components
33%
30%
21%
Value
12%
3%
RDBS
OLAP
ETL
Other
Reporting
 Dans les solutions BI utilisées 33% représentent des modules de reporting, 30% des modules de
Datawarehouse et 21% portent sur les modules interfaces ETL
30

32. Résumé sur les Plateformes BI
 Les banques utilisent principalement des solutions propriétaires
 BO est la solution utilisée principalement
 Le reporting est l’utilisation de base
31

33. Les utilisations de la Business
Intelligence
6.1 Sur un plan général
32

34. Les utilisations de la Business Intelligence ?
Sur un plan général
 Suivi du risque opérationnel
 Accroitre la valeur de la relation client
 Suivi de la performance et mise en cohérences des KPI à travers
l’organisation
 Répondre à la complexité et faire face à un environnement de plus en plus
volatil
 Redéfinir la structure de l’entreprise et son modèle économique
 Améliorer de façon significative le pilotage des données financières
33

35. Les utilisations de la Business Intelligence dans le
domaine bancaire
 Disposer d’un avantage concurrentiel en affinant la tarification par une
meilleure connaissance des coûts de revient
 Définir une vision par une analyse dynamique et prospective
 Réaliser une analyse de rentabilité prenant en compte le coût du risque
afin d’adapter la politique commerciale
 Quantifier des risques de différentes natures afin d’en évaluer l’impact
financier sur le coût des opérations
 Constituer un outil de management du changement et d’adaptation des
moyens ou ressources
34

36. Les utilisations de la Business Intelligence dans le
domaine bancaire (suite)
 Permettre de générer de la croissance en développant le fonds de
commerce et comprendre les besoins de la clientèle
 Faciliter l’optimisation des ressources, tout en assurant la satisfaction des
besoins des clients et en maximalisant la qualité de service
 Piloter l’utilité et l’efficacité des activités existantes
35

37. Les utilisations de la Business
Intelligence
6.2 Utilisations par les banques à
Luxembourg ?
36

38. Ceux qui consomment
BI users
33%
29%
21%
Value
17%
CEO
Staff
managers
Managers
Middle
 Les principaux utilisateurs sont à 33% des managers, à 29% des CEO, le middle management ne
représentant que 21%, avec 17% pour le staff
 Résultat qui peut paraître logique concernant l’information décisionnelle
 Dans l’avenir cet éventail devrait s’ouvrir plus largement pour répondre au besoin de démocratisation
du décisionnel
37

39. Principales fonctionnalités
Main functionalities
38%
30%
27%
Value
5%
0% 0% 0%
Other
Financial
Financial risk
modeling
Business
reporting
relationships
resource
strategy
Human
Data
Client
 La BI est utilisée principalement pour effectuer du reporting financier (38%) ou effectuer le pilotage
du risque financier (27%), la gestion de la relation client est un autre domaine important (30%)
 Il s’agit plutôt d’une utilisation statique (reporting) plutôt que dynamique (business model change
management)
38

40. Types de solutions fonctionnelles
Type of BI System
34%
29%
22%
Value
12%
2%
0%
DQM
CRM
Datamining
MIS
Other
Dashboard
 34% des solutions fonctionnelles sont des dashboard, 29 % portent sur les MIS, et 22% concernent
les CRM, et 12% pour le datamining
 Faible utilisation de la BI pour le DQM, alors qu’il s’agit sans doute d’un domaine privilégié pour la
création de valeur
39

41. Réponses aux questions du Business
BI enables
20%
18%
17% 17%
12%
Value
6%
5% 5%
Top 10
Total AuM
clients
Net margin
Transaction
Client net
New / Lost
Employees
Costs per
products
products
turnover
clients
number
AuM
 La BI répond aux questions du business sur la gestion des actifs clients(20%) (actifs sous gestion,
évolution des actifs, etc...), les activités transactionnelles (17%) (nombre de transactions, clients
nouveaux, clients perdus, etc..), le domaine de la comptabilité analytique ne représente que 6 %
(performance par client, coût par produit, marge nette par produit, etc…), très peu d’informations sur
la gestion des RH (5%) (people turnover, etc..)
 Une forte potentialité de développement en Comptabilité analytique, gestion de la qualité, gestion
des process, people management, etc..
40

42. La BI répond elle aux attentes ?
Initial Objectives
67%
Value
27%
7%
Other
absolutely
Yes partly
Yes
 Malgré un niveau de développement qui reste limité (couverture de besoins ponctuels au niveau d’un
département), les objectifs sont satisfaits à 94% totalement ou partiellement,
 Avec ce résultat remarquable, pourquoi la BI n’est-elle pas généralisée à l’ensemble de la banque ?
Est-ce une question de risque ? de manque de ”commitment“ ? ou de budget ?
41

43. Et le ROI ?
ROI
79%
Value
21%
0%
No
Other
Yes
 Le résultat précédent est confirmé avec un ROI pour les projets BI qui est atteint dans 79% des cas
42

44. Le niveau de satisfaction de la BI
Satisfaction
67%
Value
27%
7%
0% 0%
Other
level
Satisfied
Low
satisfied
satisfied
Very
Not
 Les applications BI mises en place procurent un niveau de satisfaction qui atteint 74% avec des
clients satisfaits ou très satisfaits
43

45. Le support fournit pour la BI
Support
73%
Value
13%
7% 7%
0%
Other
level
Satisfied
Low
satisfied
satisfied
Very
Not
 Le niveau de satisfaction des services fournis par les prestataires externes atteint 80 % des cas avec
des clients satisfaits ou très satisfaits
44

46. Pour quels enjeux d’investissement
Investment
33% 33%
27%
Value
7%
0% 0% 0%
100 K€ <
1.000 K€
100 K€ -
250 K€ -
500 K€ -
> 1.000
750 K€ -
Other
250 K€
500 K€
750 K€
K€
 Dans 66% des cas le niveau d’investissement dans des projets BI est inférieur à 250 K€
 Ce chiffre semble sous-estimé d’autant que 27% des banques ne se prononcent pas
45

47. Résumé sur l’utilisation de la BI
 Les banques à Luxembourg utilisent essentiellement la BI pour le reporting
financier et les tableaux de bords
 Elles sont dans l’ensemble extrêmement satisfaites par leurs applications
BI
 La BI reste cependant cantonnée à un domaine limité (périmètre et champs
fonctionnel)
 La raison en est-elle le risque ? le manque de ”commitment“ ? ou de
budget ?
46

48. Les utilisations de la Business
Intelligence
6.3 Les attentes des banques à
Luxembourg ?
47

49. La perception de la BI
BI Character
29% 29%
Value
16%
13%
10%
3%
0%
Other
technical
Decision
Complex
dimension
management
management
Performance
making
Highly
Strategic
system
Change
 La BI est bien perçue par 29% comme un outil de gestion de la performance, ou d’aide à la décision
29 %, mais son caractère spécifique relatif à la gestion du changement ne l’est qu’à 16%, et à la
gestion stratégique qu’à 13%
 La gestion du changement et la gestion stratégique sont à des niveaux très faibles, alors qu’il s’agit
des dimensions essentielles de la BI
 Le coté technique et complexe perçu par 13% des banques joue certainement un effet rebutant
48

50. Les besoins des utilisateurs BI
Functional Needs
38%
30%
Value
15% 15%
3%
Other
Reporting
Information
Modelization
Communication
analysis
 Les banques expriment de nombreux besoins fonctionnels à couvrir notamment au niveau reporting
(38%), sans doute parce que le reporting actuel ne répond pas aux besoins des utilisateurs
d’informations décisionnelles (cf slide suivant)
 Les capacités d’analyse de l’information (OLAP) doivent être fortement développées pour 30% des
banques
 Le système BI doit constituer un vecteur de communication dans les banques (15%) (ce qui ne
semble pas actuellement le cas) et les besoins semblent également sous-évalués (cf slide suivant,
avec des utilisateurs qui deviennent consommateurs d’informations)
 La modélisation, axe central du changement, est également sous représentée à 15 %, car il s’agit du
vecteur de développement du futur pour les banques
49

51. Que veulent les utilisateurs d’informations
(extract from a recent US business survey by Donna Burbank)
 Direct access to information
 Shifting from “end of day” to “real time” operational business decision information
 Effective KPI (right information at the right time)
 Make sure that “Data Quality” is managed
 Use new IT capabilities (Web, Mobility, etc.)
50

52. Risques liés à la BI
Specific Risks
35%
25%
Value 15% 15%
10%
unavailability
Other
Unauthorized
Security
Broadcasted
defect
System
data
users
 Le risque de non-contrôle de la distribution ou de la diffusion d’une information à haute valeur
ajoutée constitue sans doute le frein majeur du développement de la BI dans les banques (35%)
 Cette situation est sans doute accentuée à Luxembourg où l’on connaît l’importance de la
confidentialité des informations. A noter que la BI ne concerne pas uniquement des données
banques, mais peut également porter sur des données clients.
 Quand aux autres facteurs de risques auxquels est soumis la BI, ils ne sont pas spécifiques à ce type
d’application
51

53. Quels sont les domaines de développement ?
Priority Requirements
31%
28%
22%
19%
Value
0% 0%
High Quality
Other
Technology
Data growth
information
management
Strategic
Change
level
 Le développement de la BI dans les banques à Luxembourg doit constituer un élément de réponse
pour faire face à la croissance des données (31%), tout en accroissant la qualité de l’information
(DQM) (28%), et en produisant une information stratégique pertinente (22%), le change management
ne représentant que 19%.
 Ces différents domaines de développement pour la BI semblent raisonnables, cependant la BI ne
saurait se limiter à être une réponse en termes de moyens, mais au contraire constituer le vecteur de
la réponse aux changements stratégiques du secteur.
 Le change management piloté par la BI devrait ainsi constituer l’axe de développement principal, les
autres domaines venant en appui comme composants supports
52

54. Les projets des banques concernant la BI
Planned upgrades
53%
Value 24%
18%
6%
Other
functionalities
Plateform
performance
change
Increase
Add
 Les banques à Luxembourg ont des projets de développement de leur système BI, pour 53% elles
souhaitent ajouter de nouvelles fonctionnalités, 24% souhaitent changer de plateforme BI, et 18%
veulent accroître les performances de leur système
 A noter que l’âge moyen des plateformes BI est de 3.5 ans
53

55. Les besoins exprimés par les banques ?
(Par ordre de fréquence)
 Comptabilité analytique :
 Revenus nets par produits, par clients, par responsable de compte, par
service
 Coûts des opérations, des produits
 Contrôle des coûts
 Calcul de la profitabilité par clients
 Analyse prédictive
 Détermination de clients potentiels
 Développement de nouveaux produits
 Simulation tarifaire
 Simulation P&L
 Simulation sur la réallocation de ressources
54

56. Les besoins exprimés par les banques ?
(Par ordre de fréquence) (suite)
 Budget / Benchmark
 Benchmarking du coût des produits, transactions
 Operational Risk Management
 Corrélations erreurs / charge de travail
 Réallocation des ressources et mesure du risque
 Reporting
 Reporting performant (aligné, pyramidal, explicite, etc…)
55

57. Résumé sur les attentes des banques à Luxembourg
dans le domaine de la Business Intelligence ?
 La gestion de la performance reste une attente de base, alors que la
gestion du changement et la gestion stratégique sont à des niveaux très
faibles, bien qu’il s’agisse de dimensions essentielles
 Il faut noter cependant que les banques à Luxembourg dans 30% des cas
souhaitent développer fortement les capacités d’analyse de l’information
(OLAP) de leur système
 Les différents domaines de développement pour la BI restent classiques,
cependant la BI ne saurait se limiter à être une réponse en termes de
moyens, mais au contraire constituer le vecteur de la réponse aux
changements stratégiques du secteur
 La prise en compte des facteurs de risques liés à la BI doit faire l’objet
d’une attention toute particulière
56

58. 7 Considérations sur l’implémentation
d’un projet BI ?
57

59. Le cycle de vie de la BI ?
 A titre de rappel des « well-
established best proactices »,
le cycle de vie de la BI
représente le cadre
méthodologique complet dans
lequel un projet BI s’implémente
58

60. Comment implémenter un projet BI ?
 Cette spirale méthodologique montre les itérations successives ainsi que
le feedback continu obtenu auprès des utilisateurs
(d’après TDWI The Datawarehousing Institute)
59

61. Recommandations concernant l’implémentation
d’un projet BI ?
 Nécessité de mettre en place une approche pragmatique du type Bottom-
up / Top-down:
 Visualiser les KPI (définir des indicateurs)
 Manager la performance (utiliser les indicateurs pour mesurer)
 Conduire la stratégie (adapter et rendre cohérents les indicateurs)
 Ne pas sous-estimer les efforts nécessaires afin de définir des KPI précis
et corrélés avec l’activité
 Obtenir l’adhésion des acteurs, qui perçoivent ainsi la valorisation de leurs
activités
 Enfin suivre les best practices permettant de définir des KPI
(cf TDWI The Datawarehousing Institute)
60

62. 8 Considérations sur les risques liés à la
Business Intelligence pour une banque ?
61

63. Quels sont les risques liés à la Business Intelligence
 Risque de dispersion et de perte de contrôle sur les informations et les
applications
 Nécessité d’une gouvernance IT renforcée, permettant de prendre en
compte le nouveau rôle du consommateur acteur
 Risque d’accès illégitime à l’intelligence de l’entreprise, soit sous forme de
fraude interne soit d’attaque externe
 Risque d’interruption du service, nécessitant de renforcer le plan de
continuité des activités (BCP)
 Risque financier accru, dans la mesure où la BI augmente la valeur des
actifs incorporels de l’entreprise
62

64. 9 Conclusions sur la BI dans les banques
à Luxembourg ?
63

65. Notre vision concernant la BI dans les banques
 Les banques devraient dans le futur passer au stade de la « banque
intelligente » avec un système BI étendu à l’ensemble de ses activités
 Le change management piloté par la BI devrait en constituer l’axe de
développement central (simulation, modélisation, prédiction, datamining),
les autres domaines (DQM, data management, strategic analysis) venant en
appui comme composants supports
 La banque deviendrait aussi une entité communiquante favorisant la
démocratisation de l’information
 Avec un système BI répondant à 100% aux besoins des utilisateurs (cf
slide précédent : Que veulent les utilisateurs d’informations ?)
64

66. Michel NAMY
Business Consultant
Office : 00 352 26 101 311
Mobile : 00 352 621 29 87 49
Tata Consultancy Services
Mailto: michel.namy@tcs.com
Website: http://www.tcs.com
65