Business intelligence

Nous l’entendons sans arrêt, la data est le nouvel or noir des entreprises.
Certains parlent même de l’intégrer au bilan, sous la forme d’un actif !

Mais pourquoi est-elle si importante ?
Pourquoi l’analyser ?
A quoi cela va-t’il me servir dans le pilotage de mon entreprise ?

On vous dit tout dans ce dossier 👇

A quoi ça sert ?

La business intelligence (BI – intelligence économique en français) est l’utilisation de la data pour soutenir la prise de décision.
Grâce à elle, vous êtes en mesure de prendre de meilleures décisions, au moment le plus opportun.

Elle regroupe l’ensemble des techniques de collecte, de transformation, de visualisation et d’analyse de la data.

Parmis ses plus grands avantages :

• Elle fait gagner énormement de temps à vos collaborateurs, grâce à l’automatisation du reporting.
• Elle vous donne une visibilité en temps réél sur la situation de l’entreprise.
• Elle agrège des informations de toutes les sources de donneés de l’organisation.

La business intelligence, ça fonctionne comment ?

La BI utilise de toutes les sources de données à disposition de l’organisation, afin de soutenir la prise de décision.
Elle intervient ainsi dans la reflexion stratégique et dans la gestion financière mais elle ne s’y limite pas. Elle peut, par exemple, accompagner les équipes commerciales ou l’optimisation des chaînes de production.

Premier étape – la collecte

Vous l’aurez compris, partout où il y a de la data dans l’entreprise, il y a quelque chose à faire !
Et de l’information, vous en avez partout dans votre SI (c’est dans le nom : système d’informations) : le logiciel de gestion (ERP), la gestion de la relation client (CRM), votre site web et vos bases marketing en sont quelques exemples. Le moindre fichier excel peut s’avérer une source de données très précieuse.

Mais cela va encore plus loin !
Nous pouvons aussi capter la donnée externe à l’entreprise.
De plus en plus de sources existent pour compléter la data issue de votre SI. Que l’information souhaitée soit disponible via l’open data (bases de données mises à disposition sur l’espace public), via des plateformes de données privées telles que societe.com ou pappers ou encore via des fichiers que vous auriez acheté, votre outil de BI doit pouvoir intégrer la donnée.

Dans cette première étape, nous allons chercher toutes ces données, directement à la source.
Cela fonctionne, que la source soit hébergée sur votre infrastucture (un serveur local par exemple – on premise) ou qu’elle soit délocalisée (hébergement cloud).

Dans nos projets, nous profitons de cette étape pour tenir le catalogue de vos données à jour.
Ce document, essentiel pour tout projet data, référence toutes les informations relatives à vos données :

Deuxième étape – la transformation

Il arrive que la donnée récupérée depuis les différentes sources soit directement exploitable dans les applications.

Mais c’est très rare !
Bien souvent, il est nécessaire de la nettoyer, de la transformer et de la convertir avant de pouvoir l’analyser. Et cette transformation passe par plusieurs étapes :

• Standardisation : la donnée en provenance de plusieurs sources différentes (ou d’une source sans formattage) doit être formatée et typée afin de pouvoir être utilisée et comparée.
• Dé-duplication : les redondances et autres doublons sont purgés pour éviter les erreurs ;
• Vérification : les données sont vérifiées selon les anomalies connues ou détectables ;
• Agrégation : lorsque les données unitaires ne sont pas nécessaires, elles sont agrégées pour optimiser le stockage et les traitements ultérieurs ;
• Tri : de même, les informations sont triées afin d’optimiser les opérations futures ;
• Autres : selon les cas, d’autres transformations peuvent s’avérer nécessaires.

Troisième étape – le stockage

Nos données sont à présent prêtes à être analysées.
Pour garantir les meilleurs performances, il faut un système robuste et adapté. Qu’il soit hebergé sur votre infrastructure ou dans notre cloud, il doit répondre à plusieurs critères d’importance !

Les informations doivent être accéssibles aisément par les consommateurs de la donnée, partout et à n’importe quel moment pour faciliter toute prise de décision.
Et nous sommes convaincus qu’elles doivent être partagées au plus grand nombre pour faciliter la communication et l’innovation transversale au sein de votre organisation.

Les volumes de données sont très importants. Les tendances montrent que les entreprises génèrent et stockent des quantités toujours plus grandes d’informations.
Et elles ne sont pas toujours utilisées.
Quoiqu’il en soit, pour les analyser, il faut pouvoir exploiter ces volumes très importants !

Pour croiser les données, les recouper entre les différentes sources et naviguer à travers elles, il faut un système multi-dimensionnel. C’est également essentiel pour pouvoir appliquer de nombreux filtres et explorer librement la data.

Enfin, il faut pouvoir visualiser rapidement l’information dans sa globalité et en isoler les renseignements essentiels.
Puis être en mesure d’approfondir l’analyse par des affinements successifs de contexte (approche drill down).

Quatrième étape – la visualisation

Enfin ! La data est prête pour les analyses métiers.
Là encore, une conception rigoureusement réflechie permet au mieux de répondre aux besoins.

Dans les projets d’automatisation, la priorité est de reproduire les reportings existants, généralement presque à l’identique.
Mais une fois que cette première version est déployée, il est souvent demandé de l’améliorer ou de la compléter.

Qu’il s’agisse d’améliorer un reporting ou de concevoir une toute nouvelle application d’analyse de données, tous les outils de visualisation sont à notre disposition.
Tableaux de données brut, graphiques, diagrammes et filtres… ici tout est permis, mais pas n’importe comment. Chaque visualisation a un but précis, des avantages et des inconvénients. Il faut faire les bons choix pour mettre au mieux en valeur l’information.

Les outils les plus sophistiqués permettent même de faire appel aux dernières technologies – telles que l’intelligence artificiel et le machine learning – pour proposer automatiquement les visualisations les plus adaptées en réponse à une requête utilisateur.
Par exemple, il est possible de poser simplemenet la question : Quelles sont mes meilleures ventes de produits en France l’année dernière ? Et la solution proposera l’information sous plusieurs angles pour comprendre quels sont ces produits, comment se répartissent les ventes et quels sont les facteurs de succès de ces ventes.

Pourquoi analyser la data ?

La business intelligence aide à prendre de meilleures décisions, au moment le plus opportun.
Concrètement, quels sont les avantages qu’elle confère au sein de l’entreprise ?

Des gains à travers toute l’organisation

La data est un formidable support de communication. Elle met en évidence, de manière indéniable, des relations entre des faits issus de l’activité.

En encourageant son utilisation transversale dans les organisations, on constate qu’elle permet de communiquer plus aisément et plus librement entre les collaborateurs, mais également entre les services.
A l’aide de référentiels communs, en s’appuyant sur des faits avérés et en comprenant comment chaque équipe contribue à la création de valeur, il est toujours plus aisé de se comprendre et de s’aider.

Certaines entreprises ont même remarqué que cette communication libérée faisait émerger de nouvelles innovations, qu’elles soient techniques ou organisationnelles.
Ainsi, certaines de ses organisations ont constaté une augmentation significative – et surprenante – des performances. Tandis que d’autres ont tout simplement révolutionné certains processus métiers ou ont créé de nouveaux produits.

L’outil de pilotage du dirigeant

Plus besoin d’attendre le reporting mensuel !
(qui arrive toujours en retard, de toutes façons…)

Les dirigeants disposent désormais de leur outil de pilotage, mis à jour en temps réél, avec les données internes, mais aussi avec celles du marché. Ainsi, toutes les informations pertinentes sont consolidées au sein d’un seul et même outil.
Avec ces précieux renseignements, il prend de meilleures décisions, au moment le plus opportun.

Idéal pour faire face à notre contexte actuel fragile, anxiogène, non linéaine et incompréhensible…

De la serennité dans les finances

Dans certaines entreprises, les équipes financières passent plus de temps à générer les rapports qu’à les analyser. A peine le reporting du mois est-il fini qu’il faut démarrer celui du mois suivant !

L’automatisation des rapports règle définitivement ce problème !
Ces mêmes équipes peuvent alors employer le temps dégagé à réaliser les tâches pour lesquelles ils ont le plus de valeur ajoutée – et qui sont bien plus épanoussates ! – l’analyse et le conseil.

De plus, l’information dispensée par les outils est disponible à tout moment, claire et compréhensible par tous !

La plus-value pour le DSI

Fini, les données éparses et segmentées d’un SI en silo (ou en plat de spaghettis).

Les outils d’analyse de données peuvent agréger toutes les données du système d’information au sein d’une interface conviviale, évolutive, flexible et performante.

Comment choisir son outil de business intelligence ?

Une fois que l’entreprise a décidé de lancer son projet, il reste une épineuse question.
Parmis les différents outils du marché, comment sélectionner le plus adapté pour répondre aux enjeux et problématiques de l’organisation ?

Les outils possèdent tous des avantages et des inconvénients.
Il exsite plusieurs éléments clés auxquels il faut être vigilant lors de votre choix.

Fonctionnalités

Les solutions proposent des fonctionnalités différentes.
Pour choisir judicieusement, il faut évaluer les possibilités de chaque outil et les comparer avec vos besoins. En cas de conflit, certaines fonctionnalités s’avèreront certainements plus importantes que d’autres pour vous.
Parmis les fonctionnalités les plus importantes figurent la capacité à intégrer les données issues de toutes vos sources (logiciels, bases de données, fichiers, etc.), les capacités de visualisation, l’analyse prédictive, les fonctionnalités de reporting et les possibilités offertes par les tableaux de bord.

Bien entendu, certains outils sont plus polyvalents que d’autres.

Performances

Les outils d’analyse de données traitent souvent des volumes très important d’informations.
Et cette tendance s’accentue avec le temps : plus l’entreprise vit et développe ses outils, plus elle traite de données. De surcroît, lorsque l’on goûte à la business intelligence, on veut toujours créer de nouvelles analyses.

Les solutions du marché ne stockent et ne traitent pas les données de la même façon. Et l’infrastructure sur laquelle ils sont installés joue également un rôle déterminant dans les performances.

Attachez-vous à sélectionner une offre suffisemment efficace et véloce pour vous donner satisfaction.

Accessibilité

Il est important d’identifier qui pourra accéder aux données et aux analyses.
Pour cela, il faut avant tout déterminer les types de données qui seront analysées, la compléxité des analyses et leurs objectifs.
Cela déterminera si vous avez besoin d’une solution en libre-service ou d’une solution avancée, qui ne pourra être utilisée que par des experts.

Chez Mace Solutions, nous sommes convaincus que la data doit être démocratisée pour tous au sein de l’entreprise.

Ergonomie

Que vos utilisateurs soient novices ou experts, la facilité d’utilisation et de création de nouvelles analyses est cruciale.

La solution doit être ergonomique et conviviale pour encourager la démocratisation de l’outil, vecteur de performance et d’innovation.

Même si vous choississez de limiter l’accès aux seuls utilisateurs expérimentés, leur capacité à enrichir l’existant avec de nouvelles analyses dépendra de ce critère.

Sécurité

Vos données sont une richesse pour votre entreprise. Car elles donnent de préciseuses informations sur votre activité.
La sécurité de vos données est donc primoriale, pour assurer qu’elles ne courent aucun risque. Et aussi pour vous garantir qu’elles resteront confidentielles.

Assurez-vous de porter votre choix sur une offre suffisement sécurisée.
Les points d’attention sont l’hébergement, la gestion des autorisations et des rôles utilisateurs. Bien entendu, il faudra également veiller à sécuriser les accès (notamment à l’aide de mots de passe renforcés).

Coût

Les éditeurs des solutions de business intelligence pratiquent des politiques de tarification différentes.
L’impact peut être considérable !

Soyez vigilant aux différentes licences dont vous aurez besoin et à l’impact des options, des outils complémentaires (notamment pour l’intégration des données) et des volumes de données.

Partenaire

Enfin, l’un des choix les plus déterminants est celui du partenaire.

Lorsque vous confiez un développement à une agence, il faut avant tout s’assurer qu’elle aura a cœur de vous assurer le meilleur service. Et qu’elle sera en capacité de le faire.
C’est d’autant plus vrai que les projets de business intelligence ont une forte dimension stratégique.

Mais vous pouvez également choisir de traiter les développements en interne.
Dans ce cas, n’oubliez pas de bien sélectionner vos candidats et de les faire accompagner par un chef de projet, maitrisant tant les enjeux de la data que vos processus métiers.
Il faudra également choisir un éditeur qui vous offre une assistance technique rapide et efficace pour vous accompagner dans vos développements.

Comme pour tout nouvel outil, finalament, l’adéquation de l’outil à vos besoins spécifiques est essentielle.
Chaque entreprise possède ses spécificités et tous les outils n’y répondent pas.
Faites attention à ces différents facteurs et faites le choix le plus éclairé !

Hébergement : Cloud ou On premise ?

Lorsque l’on met en œuvre un nouvel outil digital, il existe en général deux possibilités pour l’hébergement du logiciel.
Dans cette partie, nous étudions en détail les caractéristiques de ces deux modes de fonctionnement.

L’hébergement On premise

On premise signifie sur site en anglais.
C’est l’offre historique pour les systèmes d’informations. Car il y a plusieurs années, toutes les entreprises hébergeaient leurs propres serveurs dans leur locaux, avec toutes leurs bases de données et l’ensemble de leurs logiciels.

Cette solution existe toujours. Elle est d’ailleurs plébiscitée par certaines entreprises, qui veulent conserver la main-mise sur l’ensemble de leurs outils, ou dans certains secteurs d’activités (comme les activités bancaires).
En revanche, l’hébergement des serveurs physiques offre bien plus de flexibilité qu’à l’origine. Aujourd’hui, ils peuvent être décentralisés sur plusieurs sites ou même confiés à des professionnels du métiers, qui se chargent – au choix – uniquement de la maintenance du matériel ou également des systèmes logiciels.

Dans tous les cas, cette gestion implique généralement :

• Un contrôle total pour l’entreprise : elle maitrise (directement ou par le biais d’un tiers) l’ensemble des aspects (équipements, systèmes & logiciels, données). Cela lui permet de sélectionner les outils qui répondent le mieux à ses besoins spécifiques ;
• Une maitrise de la confidentialité et de la sécurité : elle choisit la politique de protection et de sauvegarde des systèmes la plus adaptée à ses enjeux ;
• Des équipes dédiées : puisqu’elle gère son infrastructure, elle fait appel à des équipes (internes ou prestataire) pour une gestion optimale ;
• Des coûts initiaux plus importants : l’acquisition des matériels et des licences génèrent des factures très importantes à l’installation. Toutefois, sur le long terme, les coûts totaux sont généralement plus faibles.

L’hébergement Cloud

Avec l’avènement du cloud (nuage en anglais), des serveurs décentralisés et des évolutions technologiques (notamment en terme de connectivité), nous avons vu apparaître les offres cloud et les fameuses solutions as a service.

La proposition de valeur de ce type d’hébergement est finalement très simple. L’entreprise cliente ne s’occupe plus que d’utiliser son nouvel outil, moyennement un abonnement plutôt qu’un achat.
L’utilisation de la nouvelle solution peut alors démarrer très vite, voire immédiatement si aucune personnalisation n’est requise.

Là encore, ce type d’offre possède de nombreux avantages :

• Une évolutitivité incomparable : l’entreprise n’a plus besoin de se soucier de mettre à jour l’outil, puisque ce dernier, géré par le tiers, est perpetuellement mis à jour, de manière automatique et sans nécessiter d’intervention ;
• Une flexibilité permanente : l’offre s’adapte en parmanence à l’évolution des besoins internes (stockage, trafic, nombre d’utilisateurs, etc.) ;
• Une disponibilité sans précédent : de par son infrastructure décentralisée, la solution est disponible partout et tout le temps (à condition de disposer d’une connexion internet) ;
• Une sécurité accrue : l’infrastructure est gérée par des professionnels qui maitrisent l’ensemble des enjeux liés à l’outil. Cela leur permet de déployer des mesures de sécurité parfaitement adaptées ;
• Un coût lissé : le système d’abonnement échelonne les coûts (mensuellement ou annuellement). ll est ainsi plus simple de mesurer le retour sur investissement à l’utilisation de l’outil.

Alors, on choisit lequel ?

Les deux systèmes offrent des avantages et possèdent leurs limites. Ils répondent à des enjeux différents. Il est primordial de sélectionner celui qui répondra au plus juste aux besoins spécifiquent de l’entreprise.

En fonction de l’outil de BI sélectionné, les spécifications de l’hébergements varient beaucoup.
Les coûts en SaaS, par exemple, peuvent changer de manière assez importante selon l’éditeur. D’ailleurs, certains ne proposent qu’un seul type d’hébergement. En revanche, d’autres proposent des solutions hybrides.
Il arrive également que certains outils nécessaires aux besoins de l’entreprises n’existent que pour un type d’hébergement (notamment en terme d’intégration des données).

Il convient donc de mener une réflexion globale sur les deux sujets (choix de l’outil et hébergement) pour faire le choix le plus avisé.
Là encore, faire appel à un prestataire qui saura comprendre vos enjeux peut s’avérer capital.

Pour conclure cette partie, précisions que la tendance est favorable aux solutions cloud. Les éditeurs préfèrent ce modèle qui leur assure des revenus récurrents et prévisibles. Afin de convaincre leurs clients de sélectionner ces offres, ils proposent souvent des avantages très intéressants.

Comment se déroule un projet de business intelligence ?

En mode agile, bien entendu !
C’est la seule manière de faire efficacement face au contexte actuel et aux changements rapides et incessants qu’il cause au sein des entreprises.

L’agilité dans un projet de BI

Construire un projet en mode agile, c’est utiliser une méthode itérative et incrémentale.
C’est se donner les moyens d’aller au bout, avec le budget le plus approprié, mais surtout avec un outil qui répond parfaitement aux enjeux finaux du projet, même s’ils ont évolué depuis le lancement.
C’est donc s’assurer tant le meilleur délai de livraison que le ROI le plus important.

Dans un projet de BI, comme pour tout autre projet, cela consiste à alimenter un backlog, la liste de toutes les fonctionnalités attendues dans le projet. Cette liste est priorisée selon l’importance, le temps nécessaire, le ROI dégagé, etc.
Puis, tout au long du projet, les équipes réalisent des sprints. D’une durée limitée dans le temps (1 à 4 semaines), chacun d’eux prévoit de traiter la livraison de plusieurs points du backlog, convenus par l’ensemble des parties.
Ainsi, le projet avance de manière régulière, et les livraisons peuvent être testées et validées au fil de l’eau.
Bien entendu, le backlog n’est pas figé et est amené à évoluer dans le temps.

D’autres astuces pour un projet réussi

Voici quelques autres astuces que nous avons dégagées de nos projets réussis.

• Commencer par des sujets à fort ROI : en initiant la mise en place d’un outil de business intelligence avec d’importants retours sur investissement, on peut féderer plus vite les équipes autour des sujets de la data (y compris la direction) ;
• Un sujet prioritaire pour de nombreuses organisations est l’automatisation du reporting. Aujourd’hui, trop de collaborateurs consacrent un temps considérable à l’élaboration des tableaux de bord internes. Sans la moindre valeur ajoutée quand ils sont traités par un humain, ces sujets peuvent aisément être automatisés ;
• Apportez votre pierre à l’édifice. Le projet se construit avec vous et pour vous. Votre expertise et votre connaissance métier feront la différence ;
• Si vous ne savez pas par où commencer, demandez à votre partenaire ce qu’il peut vous recommander comme axe de départ. Chez Mace Solutions, par exemple, nous proposons notre diagnostic data, pour dresser un plan d’action sur mesure.

Quelles sont les erreurs à éviter dans son projet ?

Comme dans tout projet, il y a des pièges à éviter.
Certains sont des classiques des projets SI, mais d’autres sont propres à la business intelligence. Pour éviter ces écueils, la meilleure solution reste encore de prendre les bonnes mesures en amont !
En voici quelques exemples.

Définir une stratégie trop vague

Ou pas de stratégie du tout.
Le drame pour un projet qui doit accompagner la prise de décision !

Pour éviter de se perdre en route ou de construire une machine-à-gaz, il faut définir des objectifs clairs dès le début du projet. Ces derniers doivent répondre à des besoins avérés de l’organisation. Les résultats attendus en réponse doivent, eux aussi, être bien définis.
Autrement, comment appréhender l’impact du projet et surtout, comment adapter la stratégie globale en conséquence ?

Oublier les utilisateurs finaux

Ce sont finalement eux les véritables clients du projet. Ils se serviront du résultat au quotidien.
D’ailleurs, bien souvent, ils manipulent déjà les données de l’entreprise (avec ou sans outil).

Pour conduire correctement le changement, conserver leur motivation mais également pour assurer un outil pertinent, il est primordial de les associer aux travaux dès la réflexion. Et de maintenir leur engagement tout au long du processus et particulièrement lors de la recette.

Oublier la data

Pour analyser les données, il faut … des données !
Et des données propres, qualifiées et de qualité. Sans cela, le projet va droit dans le mur.

Bien entendu, certains besoins en données seront identifiés en cours de route. Mais il est inutile d’initer des travaux de business intelligence si les outils digitaux de l’entreprise ne sont pas utilisés ou si les informations y sont renseignées n’importe comment.

Dans le cas contraire, outre une perte de temps phénoménale pour l’équipe projet, l’outil présentera des résultats inexacts et les utilisateurs perdront toute confiance en lui.

Choisir la mauvaise technologie

Il existe de nombreux outils techniques. Ils se déclinent en plusieurs offres, avec des options différentes.

Chaque solution possède ses avantages et ses inconvénients.
Et chaque projet a ses spécificités.
Il est donc très important de bien étudier comment les premiers peuvent répondre aux seconds.

Autrement, l’organisation peut s’exposer à d’importants surcoûts, des retards de livraison voire une impossibilité technique ou une perte de confiance dans l’outil.

Bacler la formation

Nous l’avons dit plus haut, certains utilisateurs seront amenés à utiliser l’outil au quotidien.
Certains pourront même le faire évoluer : intégrer de nouvelles sources de données, mettre en place de nouvelles analyses, …

Oui mais pour que ces mêmes utilisateurs aient envie de mettre les mains dans le cambouis, il leur faut une formation.
Dispensée au bon moment. Par des professionnels.

D’ailleurs, nos outils ont beau être très ergonomiques et pensés spécifiquement pour le métier qui va les utiliser, il faut tout de même former les experts métier à l’utilisation. Pour les doter des bonnes habitudes et leur donner les petites astuces qui leur feront gagner un temps précieux.

Comment democratise-t-on la data au sein de l’organisation ?

Grâce à la culture data.
La culture data consiste à diffuser et analyser les données, dans une optique d’amélioration, d’accélération et de fluidification de la prise de décision, à travers toute l’organisation.
C’est donc un ensemble de valeurs et de comportements communs dans l’entreprise. Elle repose beaucoup sur l’humain et fédère les collaborateurs autour de reflexions et d’actions communes.

Si elle se répercute au travers de toute l’organisation, elle requiert nécessairement une diffusion de la data auprès de tous les collaborateurs, quels que soient leur fonction ou leur niveau hiérarchique.
Ainsi, ils prennent des décisions éclairées basées sur les données, collaborent plus efficacement et contribuent encore davantage à la réussite de l’entreprise.

Mais comment la mettre en œuvre ?

Sensibiliser les collaborateurs

Les données sont une véritable richesse de l’entreprise.
Elles contiennent bien entendu son histoire, son fichier client et ses produits. Mais elles decrivent également son savoir-faire et ses résultats. Et elles permettent de prévoir et d’anticiper son évolution.

Les collaborateurs doivent le comprendre et être accompagnés dans leur utilisation.
Pour cela, il est possible d’organiser des formations ou des ateliers de travail afin d’expliquer l’importance de la data, son caractère à la fois opérationnel et stratégique. Et d’étudier, ensemble, comment elle peut aider chacun à prendre de meilleures décisions.

Impliquer de manière transversale

Nous avons l’habitude de le dire : pour analyser de la data, il faut … de la data. Et de bonne qualité.
Il est primordial d’impliquer les collaborateurs dans la collecte, pour assurer quantité et qualité de la donnée.
Et pour les engager correctement, quoi de mieux que de bien faire comprendre à quoi elle sert ? Il faut donner du sens. Ainsi, les collaborateurs s’approprient l’information, s’assurent eux-même de sa qualité et veulent souvent aller plus loin.

Grâce à des outils simples, collaboratifs et ergonomiques, ils pourront alors se saisir de la donnée et. identifier des axes d’analyse. C’est une approche bottom-up qui a beaucoup de sens, car les analyses viennent alors du métier et déclenche souvent des plans d’actions simples à mettre en œuvre avec un résultat rapide.

La transversalité

La data est un formidable outil pour communiquer et pour comprendre l’impact de ses activités sur les résultats de l’entreprise. Elle permet souvent de mieux comprendre ce que font les collègues et de déclencher ainsi des actions transversales.

Pour encourager cette innovation interne, l’approche proactive est la plus efficace : créer des groupes de travail transversaux. Les collaborateurs peuvent y échanger leur idée, en tester les applications entre eux et travailler ensemble à la résolution de problèmes transversaux.

La gouvernance des données

Elle est absolument essentielle pour garantir la qualité, l’intégrité, la disponibiltié et l’utilisation des données.
Elle consiste en un ensemble de processus, de politiques et de règles qui régissent la collecte, le stockage, l’utilisation, la qualité et la sécurité des données au sein d’une organisation.
Son objectif principal est de garantir que les données soient gérées de manière cohérente, transparente et efficace tout au long de leur cycle de vie, de leur création à leur destruction.

Une des premières actions à mettre en place dans le cadre de la gouvernace des données est la création d’un catalogue de données, qui répertorie et qualifie l’ensemble des informations disponibles dans l’enteprise. Ce catalogue décrit notamment la source, le format, le type, la localisation et le responsable de la donnée.
Il est donc essentiel et préalable à l’analyse.

Et la mesure !

Comme toujours, lorsque l’organisation met en place de nouvelles actions, il faut mesurer l’impact dégagé.
Il convient donc de mettre en place des KPIs (indicateurs clés de performance) globaux, ainsi que d’autres, plus précis, en fonction des plans d’actions engagés.

En encourageant la culture de la donnée, les entreprises améliorent leur capacité à prendre des décisions éclairées et utilisent au maximum les possibilités offertes par leurs données.

Notre sélection d’articles

Nous vous expliquons en détail les principes de la business intelligence dans nos différentes catégories d’articles :

• La boite à outils de la dataviz : quelles sont les différentes représentations possibles pour les données et à quoi servent-elles ?
• La BI dans tous ces états : retours d’expérience sur la mise en place de projet décisionnels, objectifs et réalisations métiers.
• L’intelligence active : état de l’art de la business intelligence.

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