L’analytique en libre-service repose sur un bon accompagnement

L’analytique en libre-service, dont la visualisation des données fait partie, est un peu comme un buffet à volonté. Les employés de cuisine (autrement dit, le personnel informatique et les analystes) préparent des plats appétissants et nutritifs, dans lesquels les utilisateurs viennent ensuite piocher ce qui leur plaît pour se rassasier.

Par Anand Chitale, Senior Manager Avant-Vente chez SAS.   

Les utilisateurs peuvent, s’ils le souhaitent, mélanger du saumon et de la crème glacée dans la même assiette. Ce ne sera sans doute pas la meilleure expérience de leur vie, mais c’est leur choix. Il est toutefois peu probable que celui qui ferait ce choix en apprécie le résultat. Il risquerait fort de se dégoûter définitivement de ces deux aliments, et plus regrettable encore, de ne plus tenter aucun mélange, voire de fuir les buffets en libre-service.

En d’autres termes, un mauvais choix peut avoir des effets durables. Les conséquences seraient-elles les mêmes pour l’analytique en libre-service ? Je pense que oui. Une mauvaise expérience dès le départ pourrait bien dissuader les utilisateurs de tenter à nouveau l’aventure. Alors comment éviter cette situation et s’assurer de leur satisfaction ?

 

Améliorer l’expérience du libre-service par une meilleure prise en charge

 

Reprenons l’image du buffet à volonté : un certain nombre de personnes auraient pu intervenir pour éviter le problème.

  • Il est possible que la personne en question ne connaisse pas les aliments choisis. Un étiquetage plus clair, éventuellement dans plusieurs langues, aurait peut-être permis d’éviter toute confusion.
  • La personne ne savait peut-être pas qu’elle pouvait prendre deux assiettes, ce que l’un des serveurs aurait pu lui préciser pour éviter le problème.
  • La personne en question a peut-être voulu faire un test. Celles qui l’accompagnaient auraient pu la féliciter, puis lui suggérer d’essayer une autre combinaison après sa première déconvenue.
  • Cette personne ignorait peut-être réellement que le mélange aurait mauvais goût. Dans ce cas, les serveurs auraient pu lui conseiller un choix plus judicieux, en fonction de ses préférences.

Les principes sont les mêmes pour l’analytique en libre-service. L’équipe analytique doit faire en sorte que les données disponibles en libre-service soient bien préparées et tenues à jour, au même titre que les employés de cuisine sont responsables de la qualité des produits proposés sur le buffet. Sa responsabilité ne s’arrête toutefois pas là. Elle joue un rôle déterminant en s’assurant que les utilisateurs bénéficieront de l’aide nécessaire pour décider correctement quelles données utiliser et comment les traiter, surtout lorsqu’ils sont encore débutants dans le libre-service et ne sont pas sûrs de la procédure à suivre.

Les concepteurs du logiciel quant à eux, doivent être certains qu’il permettra de prendre les bonnes décisions. Les utilisateurs ont en effet besoin d’assistance pour poser les bonnes questions, et la visualisation des données est un excellent moyen d’y parvenir.

 

Libre-service ne veut pas dire « débrouillez-vous »

 

Nous sommes loin du scénario où l’équipe analytique réalise une analyse à la demande d’un utilisateur, et c’est là où un service tel que SAS Results peut faire la différence. Ce service est comparable à un restaurant haut de gamme : carte soigneusement étudiée, menus bien définis, mais impossible de demander le remplacement d’un ingrédient par un autre.

Avec un buffet à volonté, l’utilisateur peut composer son assiette comme bon lui semble. Il peut tester différents mélanges, se resservir, jeter quelque chose et recommencer. Il peut ne prendre qu’un seul plat pour le goûter, ou en choisir plusieurs pour varier les saveurs. Si un assortiment ne lui plaît pas, il peut ajouter un autre produit pour l’améliorer, éventuellement sur les conseils d’un membre du personnel de cuisine. Il s’agit là du principal avantage du libre-service.

La visualisation des données se prête particulièrement bien au libre-service. Sachant qu’une image vaut mieux qu’un long discours, une représentation visuelle peut être bien plus simple à comprendre et à interpréter. Elle pourra même guider l’utilisateur tout au long du processus décisionnel. Dès lors, il est beaucoup plus facile pour les utilisateurs de comprendre ce qu’ils font. La dernière version de SAS Visual Analytics les aide ainsi à repérer plus facilement les profils de données.

 

Le libre-service repose sur un partenariat

 

Pour conclure, l’analytique en libre-service est un partenariat entre data scientists et utilisateurs. Ils ont besoin les uns des autres, et la qualité de leur relation détermine celle de l’analytique.

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Anand Chitale, Senior Manager Avant-Vente, membre de la Global Technology Practice Business Management, assume le rôle d’évangéliste technologique chez SAS. S’appuyant sur une expérience de plus de 15 ans dans le lancement de produits innovants, il s’est spécialisé dans la visualisation de données, le data management, les big data et l’Internet des objets. Son rôle consiste d’une part à collaborer avec les équipes commerciales et les clients de SAS pour mieux comprendre leurs besoins et d’autre part, à ébaucher les futures évolutions des solutions de l’éditeur ; tout en participant à des conférences dans le monde entier.

 

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En complément :

Le point (en anglais) sur le marché de l’analytique self-service par Ovum,

Et un prolongement de l’analogie gastronomique d’Anand Chitale, cette fois dans le domaine de la visualisation.