Vous souhaitez :
- Améliorer le pilotage de votre activité,
- Déployer rapidement une application de Business Intelligence (BI), sans développement informatique lourd pour :
- Analyser et segmenter rapidement de grands volumes de données provenant de sources multiples et hétérogènes
- Croiser vos données avec des sources externes
- Simplifier la lecture et permettre l’appropriation de données complexes
- Diffuser rapidement et simplement des tableaux de reporting
- Démultiplier la puissance du reporting avec de la cartographie
- Fiabiliser le calcul d’indicateurs de performance avec des règles partagées
- Définir un langage commun notamment en termes de dimensions analytiques
La mise en œuvre de votre projet peut être simple mais aussi devenir très compliquée.
Vous trouverez ci dessous 5 conseils pour vous faciliter la tâche :
1. La qualité d’un BI dépend avant tout de la qualité de la donnée
- Cette qualité n’est pas innée.
- Dans la plupart des organisations, la DSI n’assure pas la responsabilité de la qualité de la donnée car elle n’a pas la main sur sa saisie.
- Quant aux Directions métiers, elles n’ont pas, que rarement, les compétences pour accéder aux applicatifs et gérer dans le temps à la fois les volumes, la qualité des données et les référentiels associés.
2. Les sources périmètres et règles de calcul utilisées par l’outil de BI doivent être explicites et faire l’objet d’une communication
- Les organisations matricielles favorisent la création d’indicateurs à la maille des Business Unit qui ne se consolident pas et dont les règles de calcul ne sont pas homogènes.
- Les utilisateurs ont une tendance naturelle à rejeter un outil au motif que les chiffres présentés sont différents de ceux qu’ils utilisent au quotidien sans forcement comprendre que ce sont les règles de calcul ou les périmètres qui diffèrent.
3. Il y a des bonnes pratiques universelles
- La compréhension de l’organisation et des processus métiers pour que le BI soit aligné avec la vision des utilisateurs.
- Un audit de la qualité des données et des référentiels pour mesurer le seuil à partir duquel la fiabilité des analyses est engagée.
- Un travail par itération en commençant par des analyses simples et rassurantes où chaque utilisateur retrouve son référentiel de valeur.
- L’intégration dans l’architecture du BI des référentiels internes et externes pour anticiper les évolutions et rester pérenne.
- Des interfaces co-construites avec les utilisateurs tant en requêtes qu’en restitutions pour faciliter une prise en main intuitive.
4. Mieux vaut anticiper certains risques
- La remise en cause d’idées reçues, d’informations considérées comme acquises par tous.
- La perte de pouvoir de ceux qui détenaient l’information avant qu’elle ne soit partagée.
- L’absence de règles et bonnes pratiques en matière d’utilisation de données en masse et par conséquent sensibles.
5. Mais il y a aussi des accélérateurs pour en faire accepter l’idée
- La simplicité d’utilisation des outils de BI comme Qlikview, PowerBI, Tableau…
- Les coûts de mise en œuvre peu élevés
- L’open data qui démultiplie la valeur de vos données
- La généralisation de son usage notamment dans les applications grand public
- La compétition dans le monde des affaires qui oblige les dirigeants à prendre rapidement des décisions éclairées.
Et en cas de besoin, il y a toujours des consultants pour vous aider…
Dibs (www.dibs.fr) traite de la donnée depuis plus de 25 ans.
Nous mettons en œuvre des outils de BI en quelques semaines.
Notre clientèle est constituée à la fois des directions métiers et des DSI d’organisations complexes.
Notre expertise nous permet de proposer des solutions clés en main, simples, fiables, robustes tout en restant évolutives et adaptées à chaque organisation.