La révolution de l’Analytics ne s’opère pas uniquement à travers le volume de données disponibles, ou la technologie utilisée pour les analyser.
La révolution de l’Analytics s’opère également dans la consommation que les utilisateurs en font:
L’Analytics se démocratise
C’est devenu une habitude, nous cherchons à accéder aux données qui nous aideront à prendre une décision, à optimiser notre budget ou à démontrer la contribution de notre campagne marketing au business.
Et pour ce faire, nous nous sommes mis en mode self-service : Depuis l’application de notre banque sur notre smart phone aux outils de BI intelligence de notre entreprise, nous pouvons accéder aux données comme nous le souhaitons, quand nous le souhaitons, d’où nous le souhaitons .
Finie la longue attente du développement et du déploiement informatique, nous utilisons des technologies « user friendly ». En un clic, nous réorganisons la visualisation, inutile de savoir « faire du code », nous sommes autonomes ! Et nous pouvons contextualiser les données pour répondre aux besoins immédiats.
Pourtant, quand nous dépassons le cadre de notre compte bancaire, les données restent encore bien souvent obscures :
- « Je me demande si les données sont fiables »,
- « Sur quoi se base ce calcul »,
- « Quelle est ta source ? »
font partie des nombreuses questions qui m’ont été posées.
Vive la Gouvernance des Data!
Comme il en a été question dans le webinar TDWI de ce début de semaine intitulé « Getting to the next level with Visual Anlaytics and Governed Data Discovery », la data Governance est nécessaire à bien des niveaux :
Tout d’abord, il est nécessaire de s’assurer de la fiabilité des données : vérifier qu’elles soient bien préparées, transformées, validées et enfin, point à ne surtout pas négliger, définies dans un glossaire ! On rassure l’utilisateur et on évite toute sorte de confusion.
Ensuite, pour protéger l’entreprise d’un usage erroné des data, il est utile de définir leur utilisation : Qui utilise quoi, qui communique sur quoi, qui valide quoi et quand ? Une mauvaise utilisation des données peut avoir un effet néfaste sur la réputation et la performance de l’entreprise.
Le choix de la technologie est crucial. Il faut trouver un outil qui offre le meilleur des deux mondes : simplicité et puissance. Un outil que chaque service peut s’approprier selon son niveau d’expertise et d’exigence. Qui peut se connecter en direct aux systèmes sources. Qui peut pousser l’information rafraichies aux utilisateurs au bon moment. Il également important de vérifier les outils qui se développent parfois en dehors du contrôle de l’IT ouvrant la porte au chaos, à la duplication d’information, à l’impossible consolidation des données. Sans parler des questions de sécurité et de confidentialité que cela engendre.
Enfin, il est essentiel d’accompagner l’utilisateur : en plus du glossaire déjà mentionné plus haut, on pourra
- définir des templates basiques,
- créer des workflow
- apprendre aux utilisateurs à raconter une histoire derrière les chiffres en utilisant le « story telling »
- recueillir les besoins des différents services pour fournir des vues adaptées,
- assurer des formations, et les guider pour une utilisation réussie de leurs données
- …
Les utilisateurs prennent confiance, s’approprient les données et deviennent plus curieux et plus agiles. Et par conséquent, cela fait croître leur connaissance et leur crédibilité.
Selon le 5ème rapport annuel Gouvernance de l’information numérique, publié par le groupe Serda, et téléchargeable ici , près de 7 entreprises sur 10 sont aujourd’hui engagées dans une démarche de gouvernance de l’information.
Adieu les Opérations ?
Avec tout ça, vous pensez que c’est peut-être la fin des super analystes ou des Opérations (Sales Ops, Marketing Ops)?
Bien au contraire, ils ont été au centre de cette révolution.
Ils ont orchestré, facilité, et sont officiellement passés du statut de « casse- pied » qui contraint à celui de « sauveur » qui enlève une épine du pied ! Enfin 😉 !
