Cette semaine, nous allons nous pencher sur le processus de mise en place et d’automatisation d’un rapport de business intelligence dans votre société.
Il existe plusieurs types d’analyses de données :
- les rapports récurrents : quotidien, hebdomadaire, mensuel, trimestriel, annuel, etc…
- les rapports à destination de certaines équipes : commerciaux, comptabilité, stock, centre de coût, etc…
- les rapports croisant des data de plusieurs horizons (nous verrons ce point-ci dans le prochain article)
Normalement, des analyses basiques sont fournies avec les logiciels d’origine dans la plupart des SI. Ceci afin de vous faciliter la réception et la transmission de ces informations.
Ici, nous voulons surtout montrer le travail réalisé lors de la création d’un rapport qui n’existe pas au préalable.
La création de rapport
Dans le cas le plus général, on crée une nouvelle analyse de données car le besoin s’en fait ressentir.
En reprenant l’exemple de l’article précédent :
J’ai un rapport provenant des ventes de mon entreprise et à destination de mon équipe commerciale.
Je peux décider d’utiliser cet état pour créer des objectifs pour mes équipes de vente. Je peux aussi, en connaissant la saisonnalité de mes ventes, prévoir des stocks de matières premières, ou des embauches, afin de soutenir certaines périodes plus importantes.
Ces analyses de data peuvent se créer assez rapidement avec très peu de caractéristiques. Pour plus de détails, je vous invite à consulter mon article de la semaine dernière, dans lequel je n’utilise que la date de vente, le commercial, et le montant vendu.
Comprendre les rapports
Si vous avez de la chance, ces rapports sont soit déjà réalisés automatiquement, ou alors quelqu’un d’autre l’a déjà mis en place pour vous. C’est important de bien connaître non seulement les informations que l’on traite dans un rapport, mais aussi le langage métier utilisé, les dimensions, les métriques créés à cette occasion.
Premièrement, si une seule de ces informations n’est pas comprise, revoyez la définition du rapport. En effet, une information mal interprétée peut mener à des erreurs de jugements, et une information inutile ne va que fausser ou polluer votre rapport. Il se peut même que vous ayez trop d’informations à montrer au sein d’un même rapport.
Deuxièmement, en pratiquant cette mise en place du rapport, vous aurez la connaissance sur :
- l’extraction des informations nécessaire pour ce rapport
- la vérification des données : Afin d’éviter certaines entrées d’informations non probantes ; de corriger certaines entrées erronées dues à des erreurs humaines ou à des automatismes. Cela peut même faire l’objet d’un rapport à part entière.
- L’application des règles métier
- L’utilisation d’axes d’analyse bien précis
- La création des métriques avec des définitions bien pensées et bien comprises
- La création des graphiques pour mettre correctement en forme ces informations
Cet exercice est important, car c’est le même travail qui est réalisé pour toute création de rapport, que l’on excelle avec un simple tableur, ou que l’on ait un simple clic à faire pour obtenir ce rapport.
La différence la plus importante sera le temps passé sur chacune de ces étapes : extraction, vérification et application de règles métier, création de votre rapport (dimensions, mesures, graphiques) puis enfin, l’analyse a proprement dit de ce rapport.
L’automatisation
Une fois votre rapport créé de toute pièce, vous en êtes fier. Car il montre exactement ce dont vous ou vos utilisateurs avez besoin. Mais ce rapport vous prend trop de temps, à vous ou vos équipiers.
L’étape suivante est d’automatiser autant que possible :
- Vos données viennent toujours de la même source.
- Certaines vérifications peuvent être remplacées avec quelques formules, et peuvent même écarter des entrées non conformes.
- Les règles métiers peuvent être aussi automatisées de manière plus ou moins simple.
C’est en général cette partie qui prendra le plus de temps à automatiser. - Une fois que vos graphiques, axes d’analyse et mesures sont créés, vous ne devriez plus les modifier. Ceux-ci doivent pouvoir prendre en compte l’ajout de data dans votre outil.
Il ne restera plus que l’analyse en elle-même, mais celle-ci est difficilement automatisable.
Grâce à vos outils de business intelligence, vous vous poserez les bonnes questions et prendrez les décisions nécessaires.
Ou retrouvez nos autres articles de la série La BI dans tous ses états.
