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Que signifient réellement la BI et l’analytique modernes en libre-service ?

La Business Intelligence (BI) en libre-service est souvent présentée comme la réponse à vos besoins en matière d’analyse de données. Bien que ce soit le cas, comprendre ce qu’elle est et comment la réaliser devrait être votre première tâche avant d’appuyer sur la gâchette d’une solution analytique.

Lisez ce qui suit pour comprendre ce qu’est la BI en libre-service, pourquoi elle pourrait être la bonne solution pour votre organisation, et comment la mettre en œuvre et la réaliser avec succès.

Définition de la BI en libre-service

En bref, la Business Intelligence en libre-service peut être définie comme suit : permettre aux utilisateurs finaux, sans formation technique ni connaissance approfondie de l’analyse des données, d’accéder aux données et de créer ou de personnaliser leurs propres rapports et analyses.

Malheureusement, si sa définition est assez simple, elle est souvent plus facile à dire qu’à faire.

L’agilité dans l’analyse

L’agilité de l’analyse est un impératif sur le marché actuel.

La première étape pour parvenir à la BI en libre-service est de s’efforcer de créer un environnement analytique agile. Il existe des méthodologies agiles bien établies, adoptées par les sociétés de logiciels les plus célèbres d’aujourd’hui. La plupart d’entre elles ont un certain nombre de points communs :

  • Simplicité. Évitez la paralysie de l’analyse. Prototypez rapidement de nouvelles idées.
  • Petites versions, itératives et fréquentes, reflétant les besoins des utilisateurs.
  • Communication et collaboration. Les professionnels et les techniciens travaillent ensemble (ce point nécessite quelques éclaircissements dans le contexte de la BI et de l’analytique – voir ci-dessous),
  • Processus. Ne prenez pas trop au pied de la lettre l’expression « Individus et interactions plutôt que processus et outils » du manifeste Agile. Oui, il peut s’agir d’un processus léger, mais vous en avez besoin.

Un environnement analytique agile vous donnera la flexibilité de déployer un outil de BI en libre-service qui s’adresse à l’ensemble de votre public, qu’il s’agisse d’équipes internes, de partenaires externes ou de clients.

BI moderne et logiciels grand public

Pour réussir la mise en œuvre de la BI moderne, il est important de distinguer sa différence avec les logiciels grand public. Contrairement au développement de logiciels grand public, la distinction entre les utilisateurs professionnels et les développeurs BI est floue.

Lorsque vous utilisez Google pour faire des recherches sur Internet, c’est clair : vous êtes l’utilisateur, tandis que les gens de Mountain View portant des t-shirts, des jeans et des tongs sont les développeurs. Avec la BI, le clivage est plus compliqué.

Par exemple, que se passe-t-il si vous êtes l’utilisateur d’une application d’analyse d’entreprise et que vous avez une certaine connaissance des données ? Vous n’avez pas besoin d’être un développeur BI ou un data scientist. Vous pouvez tout de même réaliser des rapports ad hoc ou des analyses de données, et vous pouvez créer des prototypes de rapports et de tableaux de bord qui méritent d’être partagés. Bien sûr, tout le monde n’est pas comme vous, et c’est pour cette raison qu’il est bon de commencer vos efforts d’analyse en libre-service par des personas d’utilisateurs.

Personas analytiques

Vous maîtrisez peut-être les données au point de pouvoir créer des prototypes prometteurs, mais vous pouvez facilement passer à côté d’un ou deux détails. La dame de l’équipe marketing est peut-être au top lorsqu’il s’agit de données provenant de systèmes de marketing numérique, mais elle est peut-être un peu perdue en ce qui concerne la télémétrie des produits. La réceptionniste n’est peut-être pas la bonne personne pour créer un tableau de bord de prévisions de ventes, et le PDG non plus ; il se peut qu’il ait les connaissances nécessaires mais pas le temps.

Enfin, vous disposez d’un ingénieur ou d’un scientifique des données qui peut croquer les données pour obtenir des informations dont vous ne soupçonniez pas l’utilité. Ou, plus important encore, la discipline d’un ingénieur lorsqu’il s’agit de veiller à la qualité des données, de tester les choses et d’en assurer la maintenance. Toutefois, leur intuition peut être quelque peu limitée lorsqu’il s’agit de déterminer quelles informations sont réellement utiles pour la gestion de votre entreprise.

La véritable agilité se produit lorsque tous ces personas obtiennent le bon niveau de puissance analytique et peuvent travailler ensemble dans un environnement de collaboration bien défini.

Les trois principes de la BI agile en libre-service

Le secret le mieux gardé de la Business Intelligence agile en libre-service réside dans ces trois principes :

  • Donner aux bonnes personnes le bon ensemble d’outils et de capacités.
  • Créer un environnement collaboratif
  • Créer un processus qui régit la manière dont cette collaboration conduit à l’amélioration continue de vos analyses.

Si ces principes sont respectés, chacun de vos personnages – comme le responsable marketing, le PDG ou l’ingénieur en données – peut utiliser l’analyse et la BI avec succès.

Le responsable marketing dispose des outils dont il a besoin pour analyser les données pertinentes et les utiliser pour améliorer le fonctionnement de son équipe. Le PDG peut se référer à des informations de haut niveau sans se laisser submerger par des données plus détaillées au niveau de l’équipe. Un collaborateur individuel plus avisé en matière de données peut facilement créer de nouveaux aperçus, de nouveaux calculs ou même télécharger de nouveaux ensembles de données pour prototyper ce dont le patron a besoin. Enfin, un administrateur doté d’une discipline d’ingénieur et d’un sens de la gestion du cycle de vie des logiciels s’assure que les bonnes idées sont mises en production rapidement et dans les délais, tout en respectant certains critères de qualité.

Ensemble, chacun de ces personnages distincts peut utiliser la BI pour améliorer ses propres performances, celles de son équipe et, idéalement, celles de son organisation dans son ensemble.

Comment y parvenir ?

Votre approche pour obtenir une expérience de BI en libre-service rationalisée doit être double :

  • Acquérir un outil de BI capable d’atteindre les résultats que vous vous efforcez d’obtenir, à court et à long terme.
  • Développer une culture agile de l’analyse des données en libre-service où chaque utilisateur reçoit juste ce dont il a besoin – c’est-à-dire éviter une approche unique.

Il existe un ensemble minimum évident de capacités d’analyse pour une plateforme de données qui vous aidera à réaliser ce type d’environnement agile en libre-service (en plus des fonctions de base comme la visualisation des données, les tableaux croisés dynamiques ou les tableaux de bord) :

  • Couche sémantique – permettant aux utilisateurs professionnels d’articuler des requêtes de données puissantes sur plusieurs ensembles de données de manière simple.
  • Un contrôle d’accès fort basé sur les rôles – donnant le niveau approprié de droits de gestion de contenu aux bonnes personnes.
  • Gouvernance des données – un cadre pour empêcher le chaos de prendre le contrôle de votre solution.
  • Prise en charge de la personnalisation – permet aux utilisateurs professionnels d’étendre la couche sémantique conservée en téléchargeant leurs données ou en créant leurs propres calculs tout en les distinguant de l’ensemble des données conservées.
  • Support de prototypage – permettant aux utilisateurs expérimentés de cloner des artefacts ou des environnements d’analyse existants pour prototyper de nouvelles capacités.

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