La quantité de données compilées par une entreprise peut être écrasante et, par conséquent, de nombreuses sociétés peinent à organiser, analyser, définir, protéger et exploiter leurs données. Cela s’explique en partie par l’absence d’une stratégie de données clairement définie ou par le fait de ne pas savoir comment en élaborer une qui soit la mieux adaptée à l’entreprise.
Si votre approche actuelle de la gestion de vos données ne fonctionne pas ou si vous n’avez pas du tout élaboré de stratégie de données exhaustive, cet article est fait pour vous. Nous y présenterons une approche fondée sur « quatre piliers », qui vous aidera à mettre en œuvre une stratégie de données exhaustive et efficace.
Nous définirons le rôle que doit jouer chaque pilier lors de l’élaboration et du déploiement de votre stratégie de données, et nous montrerons comment celle-ci vous aidera à prendre de meilleures décisions commerciales.
1. Format
Généralement, dans une feuille de calcul ou un rapport de BI, les données sont souvent organisées de manière désordonnée en de multiples lignes et colonnes sur une page. Cela oblige à examiner manuellement chaque ligne et chaque colonne, selon des méthodes dépassées et chronophages. Lorsque l’on cherche à identifier des informations critiques, cela peut s’apparenter à chercher une aiguille dans une botte de foin.
C’est pourquoi la meilleure façon de mettre en forme vos données et de leur donner véritablement vie consiste à les visualiser graphiquement. Vous disposerez ainsi immédiatement d’une visibilité sur les valeurs aberrantes, les tendances et/ou les problèmes qui nécessitent une résolution.
La visualisation des données permet à chacun de comprendre plus facilement ce qu’elles montrent, en particulier à une époque où la capacité d’attention ne cesse de diminuer. Elle permet également à vos collègues de s’interroger sur les raisons pour lesquelles une information semble inexacte, puis d’explorer les données en profondeur afin de découvrir la cause première du problème.
2. Gouvernance
La gouvernance est le facteur le plus important à prendre en compte lorsqu’on est confronté à ce que l’on appelle « l’anarchie du reporting ». Sans source unique de vérité, les utilisateurs métier peuvent facilement perdre confiance dans les données. Et en l’absence d’une gouvernance appropriée, la logique métier est souvent dupliquée dans les rapports et manque de standardisation, ce qui rend vos données totalement ingérables.
Adopter une approche basée sur un modèle de données pour gouverner l’ensemble des données, des métriques et des relations à partir d’une source unique de vérité garantira l’exactitude des rapports et des analyses. Cette approche servira également de processus standardisé pour les développeurs et les analystes, en leur fournissant une méthodologie couvrant l’ensemble des données de l’entreprise et de la logique des formules.
Ainsi, tout le monde suivra les mêmes procédures et normes. Avec une gouvernance appropriée, la vue des données de chaque membre de l’équipe est limitée à ce qui le concerne, en fonction des règles de sécurité définies par votre organisation.
L’élaboration d’un plan de gouvernance des données fiable garantit que vos données seront extraites de la source définie. Mais ne vous arrêtez pas là. Veillez à l’associer à l’utilisation systématique de mesures et de KPI prédéfinis, car une fois les données retirées de la source et manipulées, vous ne pouvez plus avoir confiance dans les chiffres.
3. Accessibilité
Toutes les organisations sont confrontées à des difficultés lorsqu’elles cherchent à rendre leurs données et leur contenu accessibles au plus grand nombre de membres de l’équipe. C’est pourquoi le troisième pilier — l’accessibilité — est si important.
Le partage de rapports traditionnels dans des feuilles de calcul est peu pratique et entraîne d’interminables échanges d’e-mails, au cours desquels plusieurs versions sont envoyées dans un sens puis dans l’autre. Selon le volume de données contenu dans une feuille de calcul, il peut être difficile de la partager efficacement avec d’autres membres de l’équipe. Se pose également la question de transmettre les données à la bonne personne — c’est-à-dire au contrôleur financier, au chef de projet, au commercial, etc. — dans le bon format. Les rendre pleinement accessibles aux membres de l’équipe qui occupent ces différents rôles est extrêmement difficile.
Rendre les données accessibles à tout moment et en tout lieu, sur n’importe quel appareil, offre de nombreux avantages quantifiables. Les managers peuvent accéder rapidement à leurs principaux indicateurs et à leurs analyses de données sur leur smartphone ou leur tablette, en quelques secondes. Les analystes peuvent créer des rapports en quelques minutes à partir d’un modèle de données gouverné. Des alertes individuelles peuvent être configurées pour signaler les mises à jour de rapports critiques pour l’activité, sans que personne n’ait à se connecter à une application et à générer lui-même les rapports.
Fournir aux utilisateurs finaux un accès mobile aux rapports de données est désormais une nécessité sur le lieu de travail. Dans de nombreux secteurs, les utilisateurs qui ont besoin d’un accès aux données en temps réel passent de plus en plus du travail au bureau au télétravail au cours de leur journée. Les chefs de projet du secteur de la construction, par exemple, passent une grande partie de leur journée à analyser des feuilles de calcul et des données, puis s’appuient sur leurs conclusions pour prendre d’importantes décisions commerciales sur le terrain.
Veillez à ce que, quel que soit leur lieu de travail, ces utilisateurs finaux puissent utiliser n’importe quel appareil pour consulter les données en temps réel et « explorer » les détails des transactions. Cette accessibilité leur permettra d’identifier les tendances, les corrélations et les valeurs aberrantes, ce qui devrait entraîner des améliorations quantifiables des processus métier. Elle leur permettra également de prendre des décisions critiques en temps réel, lorsque cela est nécessaire.
4. Actualité
Éviter les longues phases de préparation et d’actualisation des données constitue un défi permanent pour de nombreuses entreprises. Consacrer plusieurs jours par mois à extraire les données d’une feuille de calcul et à les transmettre aux utilisateurs finaux ne prend pas seulement beaucoup de temps, cela entraîne également des retards inutiles dans la prise de décision. Et comme pour bien des choses dans la vie, le timing est essentiel !
Sans modèle de données centralisé et gouverné, par exemple à la clôture mensuelle, plusieurs rapports peuvent devoir être actualisés à plusieurs reprises, ce qui nécessite d’innombrables heures supplémentaires de traitement.
C’est là que l’actualité des données s’impose clairement comme le quatrième pilier. Le chargement incrémentiel des données et la mise en place d’un calendrier d’actualisation court garantiront une approche stratégique et organisée de manière cohérente. Le partitionnement des données signifie que seules les données qui évoluent au cours de la ou des périodes en cours sont mises à jour.
Pourquoi ? Parce que les données historiques n’ont pas besoin d’être actualisées en permanence tout au long de la journée. Un cycle d’actualisation — en quelques minutes — peut mettre à jour des centaines de rapports et de tableaux de bord en une seule fois, fournissant des mises à jour immédiates à tous les utilisateurs sans qu’ils aient à actualiser chaque rapport individuellement.
En définitive, tout rapport de données dont l’exécution prend des jours, voire des heures, est inacceptable en 2021. Les entreprises performantes et compétitives doivent pouvoir examiner les données et prendre rapidement des décisions stratégiques. La clôture mensuelle connaîtra des améliorations spectaculaires en matière de gain de temps grâce au passage de l’analyse et de la génération manuelles des rapports à leur automatisation. Aujourd’hui, un processus qui prenait autrefois des semaines peut être réalisé en quelques heures, ce qui permet à l’équipe dirigeante d’examiner plus rapidement les conclusions et les résultats et de prendre des décisions commerciales critiques.
L’utilisation d’un outil qui extrait les données de la source, s’appuie sur des mesures et des métriques définies et améliore les performances des rapports fournit à la direction les informations dont elle a besoin pour faire progresser l’entreprise en toute confiance.
Élaborer une stratégie de modélisation des données
Pour les entreprises qui cherchent à prendre de meilleures décisions commerciales, plus rapidement, le processus d’extraction, d’analyse et de génération de rapports à partir des données doit être simple d’utilisation et innovant. Appuyez-vous sur ces quatre piliers pour élaborer une stratégie de modélisation des données. Compléter votre stratégie avec la solution logicielle adéquate vous fournira les fondations et le cadre nécessaires pour aider votre entreprise à exploiter ses données comme un actif stratégique.
En offrant un accès en libre-service à vos données essentielles grâce à la business intelligence, les utilisateurs métier pourront tirer des informations clés, explorer des hypothèses et générer rapidement et facilement des rapports et des tableaux de bord analytiques. Donner à votre organisation les moyens de devenir véritablement axée sur les données et collaborer avec un fournisseur innovant de solutions d’analyse de données et de business intelligence permettront d’améliorer l’efficacité opérationnelle et d’accroître la rentabilité ainsi que la croissance du chiffre d’affaires.
À propos de l’auteur :
Paula Fredericksen, Customer Success Director, Preferred Strategies