L’analytique à la portée de chacun : la solution unique n’existe pas

A l’ère de la transformation digitale, la collecte et l’analyse des données sont une des priorités des entreprises. Il est donc important de mettre des outils d’analyse à disposition du plus grand nombre. Trois raisons motivent cet intérêt : les entreprises veulent tirer plus d’enseignements à partir des données, réduire les délais de rentabilisation (time to value) et intégrer une approche en libre-service.

Les entreprises se doivent d’être de plus en plus réactives. Or, seules des analyses de qualité permettent de prendre des décisions efficaces en temps réel. Il ne suffit pas d’avoir une vision claire des performances passées. Les bonnes décisions se fondent sur ce que nous savons déjà, mais aussi sur des prévisions. Il y a bel et bien une différence entre les outils décisionnels classiques, permettant uniquement de regarder en arrière, et les outils novateurs dont les fonctions analytiques et statistiques garantissent des prévisions fiables.

 

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Pour gagner en agilité, les entreprises misent également sur des outils plus souples. Ce n’est pas un hasard si les méthodologies telles que Scrum ont actuellement le vent en poupe. Elles comblent en effet les lacunes des systèmes traditionnels, notamment les longs cycles d’implémentation. Les utilisateurs veulent que les données d’entreprise se comportent comme les moteurs de recherche, qui répondent quasi instantanément aux questions grâce à la richesse d’Internet. Dès qu’une question se pose, le but est de plancher sur la réponse sans avoir à émettre une demande de changement (RFC).

La volonté d’adopter « l’analytique accessible à tous » est également liée aux coûts des projets de Business Intelligence classiques. L’exploration en libre-service des données permet de réduire les coûts informatiques, mais aussi de tirer davantage d’enseignements de ces données et de réduire les délais de rentabilisation. En matière de connaissance, les professionnels ont une idée précise de ce qu’ils veulent explorer et découvrir dans leurs données.

 

Plate-forme analytique intégrée « in-memory »

 

Les plates-formes intégrées « in-memory » associant l’environnement décisionnel classique et des fonctionnalités prédictives et descriptives — comme SAS® Visual AnalyticsTM et SAS® Visual StatisticsTM — répondent aux besoins de tous les utilisateurs. Elles garantissent une plus grande autonomie et une gouvernance efficace des données, à tous les niveaux.

Le premier niveau est celui du décisionnel classique. Nombre d’utilisateurs, en interne et en externe, ont accès à des informations sur le passé de l’entreprise. Les tableaux de bord avec graphiques et indicateurs en sont l’illustration parfaite : ils peuvent être consultés dans le cloud et sur les terminaux mobiles, ainsi que de manière interactive dans la suite Microsoft Office (Excel, PowerPoint, etc.).

Au deuxième niveau, les utilisateurs peuvent extraire les informations qui les intéressent le plus et ajuster les graphiques et tableaux de bord en fonction des besoins. Ce niveau en libre-service écourte les délais de réponse aux clients en interne ou en externe.

Le troisième niveau, celui de la découverte des données, permet aux analyses métier d’identifier de nouvelles corrélations dans le jeu de données de l’entreprise. Avec les techniques d’exploration, rien ne leur échappe. Les diagrammes de Sankey et les arbres décisionnels font partie des méthodes très efficaces à ce niveau.

Les véritables data scientists trouveront leur bonheur au quatrième et dernier niveau, dédié à la modélisation analytique à partir de techniques comme la classification. Les nouvelles classes identifiées peuvent à leur tour être réutilisées dans l’environnement de reporting classique.

 

Comment se lancer dans l’analytique accessible à tous ?

 

On ne se lance pas dans l’analytique accessible à tous dans le simple but de remplacer ses outils décisionnels. L’analytique accessible à tous requiert une transformation de la culture de l’entreprise et un changement des mentalités. Il est donc primordial de démarrer cette activité dans une division ou un domaine novateur de l’entreprise. Il convient en effet de tester le projet à petite échelle avant de l’étendre à l’ensemble de l’organisation. De plus, une division axée sur l’innovation est plus ouverte et réceptive aux idées non conformistes. Nous constatons que nos plates-formes uniques, intégrées et analytiques servent souvent à enrichir le jeu de données de nouvelles informations Open Source, telles que les prévisions météorologiques et les données sociales. Le but est en effet d’appliquer les données plus rapidement à la demande du marché, d’améliorer les performances ou de développer de nouveaux business models. Prenons l’exemple d’une société de recouvrement qui utiliserait notre solution « in-memory » pour ajouter des informations externes (comme celles du cadastre) dans son jeu de données. En évaluant précisément les fonds et ressources des individus lourdement endettés, et en couplant ces informations aux analyses de leurs comportements passés, cette société peut définir sa méthode de travail. Si dans certains cas, un coup de fil peut suffire à inciter les gens à payer, dans d’autres la seule solution envisageable sera de mandater un huissier.

Autre élément important : l’intégration de l’analytique accessible à tous dans l’entreprise. Pour ce faire, il peut être très utile de désigner un Chief Data Officer ou responsable des données, mais aussi de créer un service Innovation. En général, ces étapes sont gages de meilleurs résultats pour les entreprises. En effet, plus la réflexion sur la valeur de l’analytique est abordée tôt dans le processus, plus l’exploitation des données est efficace.

Par ailleurs, les avantages de la visualisation et de la découverte des données sont largement sous-estimés. Si les feuilles Excel sont considérées comme fiables et collectent bien les informations, ce sont les outils de visualisation qui révèlent tout le potentiel des données. Un atelier de quelques heures sur la visualisation des données peut, en ce sens, provoquer un déclic.

 

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