Etes-vous une entreprise data driven ?

Et si la solution se concrétisait par une plateforme d’analyse de data en libre-service pour les employés ?

Les entreprises modernes sont généralement surchargées de gros volumes de données hétérogènes provenant de sources multiples.
Elles investissent massivement dans des technologies et des architectures telles que les datamarts, les data warehouses, les data lakes avec en plus des systèmes de Business Intelligence, d’analytique et de prédictif sophistiqués.
Néanmoins, les données et la technologie ne garantissent pas de meilleures décisions à moins qu’une composante supplémentaire ne soit ajoutée à cet assortiment : la culture data.

Le “Data driven” implique ici bien plus que de la technologie et des données. Cela implique qu’il faut une mentalité spéciale. Une attitude de leadership. Cela permet à votre entreprise de prendre des décisions éclairées en utilisant systématiquement les données pour améliorer la performance de l’entreprise.

La culture axée sur les données

On voit beaucoup d’entreprises lutter pour mettre en place ce que l’on appelle la “culture de la gestion des données”.

Dans plusieurs cas, même les entreprises dotées d’entrepôts de données sophistiqués n’ont pas réussi à intégrer les professionnels-clés dans la boucle de l’analyse des données, ce qui a mis en péril l’initiative, en raison du manque de préparation et de l’absence d’adoption par des leaders ou des équipes spécifiques.

Pour mener une culture axée sur les données, les entreprises doivent d’abord établir un flux de data propres, exactes, fiables et actives reflétant toutes les principales activités de l’entreprise. Toutes ces qualités sont essentielles pour que les employés puissent faire confiance aux données, à la technologie et aux outils – toute limitation peut s’avérer être le seul point d’échec dans la réalisation de la vision guidée par les données.

En supposant que les principes de base sont là, les employés doivent commencer à ressentir les avantages d’être guidés par les données. Il est important pour eux de comprendre qu’en utilisant les données, ils peuvent améliorer leurs décisions. Leurs emplois peuvent être plus efficaces et avoir un impact significatif et mesurable sur l’ensemble de l’entreprise.

Voici plusieurs façons de pousser les employés dans cette direction :

  • Partager l’information et les connaissances sur les modèles de données, les outils, les rapports et les idées par le biais de sessions de démarrage rapide.
  • Partager systématiquement des points de vue et des résultats de données intéressants avec un suivi éventuel afin de demander des interprétations et des idées/propositions sur la manière de les rendre réalisables.
  • Partager des histoires de réussites réelles sur la façon dont l’utilisation des données a permis des décisions intelligentes avec de réels gains financiers pour l’entreprise.
  • Partager la vision et la stratégie de données de l’entreprise. Demander des idées, des propositions, des demandes.
  • Demander un retour d’information sur l’expérience globale guidée par les données. Capturez les besoins et les demandes de nouveaux rapports, de nouveaux points de données ou de nouvelles capacités d’analyse de données, de nouveaux modèles de données et de nouvelles visualisations.
  • Exécuter des mini-hackathons avec des modèles connus, cachés dans vos données (artificielles ou réelles) et demander aux équipes de les découvrir.
  • Organiser des séances de formation structurées sur les outils d’analyse des données et de production de rapports.
  • Faire de l’analyse de données un must pour toutes les propositions d’affaires, idées et analyses de rentabilisation.


Le magasin en libre-service insights

Chaque collaborateur doit pouvoir comprendre facilement la performance de l’entreprise, les concurrents, l’environnement économique local et mondial et la dynamique du marché.
Les employés doivent prendre l’habitude de consommer des tableaux de bord bien définis (et bien conçus) qui présentent la performance de l’entreprise, les tendances, les signaux sociaux et d’autres points de vue, ainsi que les résultats de décisions d’affaires particulières.

Au fur et à mesure que les employés prennent conscience des données et que la complexité des données augmente, une nouvelle classe de systèmes s’impose: une plate-forme libre-service pour permettre aux utilisateurs d’exploiter, d’analyser et de visualiser leurs propres informations, de soumettre des questions, de consommer des tableaux de bord et des rapports prédéfinis, de générer dynamiquement des rapports via des interfaces utilisateur simples, de définir facilement leurs scénarios de simulation et d’obtenir des réponses instantanées.

Bien que les data warehouses et les data lakes typiques ciblent des catégories particulières d’utilisateurs (comme les analystes et les data scientists), le libre-service sera ouvert à tous les employés autorisés – aucune compétence particulière n’étant requise.
Il s’agit d’une surface d’analyse de données facile à utiliser (utilisée par une gamme de technologies de données, de moteurs d’analyse et de rapports) où les idées et les analyses sont exposées sous une forme modulaire en tant que widgets actifs, réutilisables et éléments de rapports connexes.

Ce magasin de connaissances en libre-service pourrait prendre la forme d’un système de tableau de bord configurable et adaptable basé sur une gamme évolutive ou des widgets d’aperçus actifs prédéfinis. Cela pourrait éventuellement devenir un référentiel d’idées où les nouveaux widgets sont déployés et deviennent utilisables par les employés grâce à des tableaux de bord personnalisés et des scénarios d’intégration : les employés peuvent facilement réutiliser ces widgets et les combiner dans des tableaux de bord personnalisés et nommés qui répondent mieux à leurs besoins d’affaires.

Expériences personnalisées

Les histoires interactives d’aperçus de data fournissent un moyen moderne d'”emballer” et de communiquer des résultats de données et des modèles intéressants au sein de l’entreprise. Qu’elles soient générées manuellement ou automatiquement par l’IA, les histoires de données peuvent présenter un aspect particulier de l’entreprise, l’impact de certaines décisions ou les résultats d’expériences en ligne à grande échelle.
L’accent est mis sur l’expérience utilisateur afin que l’histoire soit présentée de manière fluide et interactive avec de multiples dimensions et points d’entrée, en tenant compte du point de vue d’utilisateurs particuliers selon leur rôle, leur ancienneté et leur département au sein de l’organisation.

Expérience avec des bâtiments intelligents (smart buildings)

Les bâtiments intelligents pourraient être directement connectés au magasin de connaissances libre-service afin d’accéder aux widgets en « liste blanche » (adaptés à une exposition à l’intérieur du bâtiment) et de visualiser les connaissances commerciales à travers le réseau d’écrans publics dans les bâtiments de l’entreprise.
Cette expérience pourrait être contextuelle (à l’espace, à la saisonnalité, à l’équipe) et apporter des idées pertinentes aux bons utilisateurs au bon moment. Par exemple, les écrans publics dans le domaine de l’équipe de vente présentent des indicateurs de performance commerciale tandis que dans le domaine informatique, ils font l’expérience des KPI d’utilisation du réseau.

 

Article traduit d’une intervention sur Medium par George Krasadakis, Product Architect

La rédaction
La rédaction
La rédaction est composée de plusieurs collaborateurs du Groupe Altares qui sont spécialisés dans leurs domaines respectifs (data science, data marketing, data intelligence, etc.) et qui partagent l'envie de faire part de leur passion de la Data à nos lecteurs.

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