Bien choisir son outil décisionnel ? Commencez par bien comprendre les besoins de vos métiers

Outils d'analyse décisionnelle : pas de solution universelle

Choisir un outil BI adapté à votre entreprise lui évitera d’être mis au placard et de faire de votre programme d'informatique décisionnelle un échec. La principale erreur des entreprises est de supposer qu'il existe un outil analytique universel. Ce qui le pousse à faire leur choix d'après une liste de fonctionnalités et non en fonction de besoins métier réels.

Critères à prendre en compte pour créer des cas d'utilisation

Voici les principales données et caractéristiques analytiques à prendre en compte pour créer vos cas d'utilisation afin de choisir les catégories et styles de BI appropriés.

• Sources de données. Vos utilisateurs utiliseront-ils des jeux de données prédéfinis, par exemple ceux d'une application métier ou d'un entrepôt de données spécifique, ou détermineront-ils les données utiles au fil de leur analyse ?
• Mesures de performances. Les mesures de performances de votre entreprise, également appelées indicateurs clés de performance ou indicateurs métier, sont-elles déjà définies et acceptées, ou vos utilisateurs professionnels devront-ils les créer à la volée ?
• Analyse périodique ou unique. Vos utilisateurs professionnels ont-ils besoin d'un instantané périodique des performances opérationnelles (quotidien, hebdomadaire, mensuel ou trimestriel) ou l'analyse sera-t-elle effectuée une seule fois ?
• DataViz. Vos utilisateurs professionnels préfèrent-ils des rapports sous forme de tableaux, des graphiques d'activité élémentaires tels que les histogrammes, les courbes ou les graphiques sectoriels, ou des représentations plus évoluées comme les cartes thermiques, les graphiques en nuage de points et les cartes géo-spatiales ?
• Utilisation des feuilles de calcul. Les feuilles de calcul sont-elles souvent utilisées pour l'analyse et le seront-elles encore à l'avenir ? Les feuilles de calcul servent-elles souvent à intégrer des données de différentes sources, à appliquer des règles métier évoluées ou à effectuer des calculs pointus ?
• Connaissance métier des données. Vos utilisateurs professionnels ont-ils une bonne connaissance des données ? Savent-ils comment les différentes sources de données sont connectées ? Et comprennent-ils les anomalies, telles que les problèmes de qualité et les lacunes de données ?
• Compétences analytiques métier. Quel est le niveau de compétence de vos utilisateurs professionnels en matière d'analyse de données ? Les utilisateurs les plus chevronnés auront une très bonne connaissance de différentes techniques d'analyse et éventuellement des compétences en statistiques, tandis que les moins expérimentés s'appuieront sur une analyse guidée limitée aux fonctions de filtre et d'exploration.

Choix de la catégorie et du style d'informatique décisionnelle

Voici des exemples types de cas d'utilisation de l'informatique décisionnelle qui pourront vous aider à choisir la catégorie et le style de BI appropriés. De nombreuses entreprises ont plusieurs cas d'utilisation. Il est donc important de bien accorder la catégorie et le style d'informatique décisionnelle avec les utilisateurs professionnels appropriés.

C'est une fausse bonne idée que de proposer tous les styles à tous les utilisateurs. Le risque est surtout de les encombrer et de les empêcher d'utiliser efficacement les outils analytiques, voire de les décourager complètement. Il faut viser le juste milieu : le logiciel doit être comme taillé sur mesure.

Cas d'utilisation : instantanés opérationnels.

L'entreprise a besoin d'un instantané périodique des performances opérationnelles sur une base quotidienne, hebdomadaire, mensuelle ou trimestrielle. Les KPI et les données à analyser sont bien définies et le travail d'analyse implique généralement des comparaisons ou des tendances de performances d'une période à l'autre. Les utilisateurs professionnels peuvent appliquer un filtre sur les données suivant des critères définis. Mais ils doivent avant tout pouvoir effectuer rapidement des analyses et retourner à leurs tâches. Pour ce faire, ils ont besoin de rapports sous forme de tableaux et de graphiques faciles à appréhender, comme des histogrammes élémentaires et des graphiques sparkline. La cohérence des données est essentielle, avec l'IT qui intègre des données en arrière-plan selon les besoins.

Catégorie et style d'informatique décisionnelle recommandés : analyse guidée/outils de reporting

Cas d'utilisation : exploration limitée.

Comme dans le cas précédent, l'entreprise a périodiquement besoin d'un jeu de données et de mesures de performances cohérents, mais ici, les utilisateurs veulent effectuer eux-mêmes un certain niveau d'exploration des données. Ils ont toujours besoin en priorité d'une combinaison de graphiques d'activité élémentaires et de données tabulaires, mais ils doivent également être en mesure d'explorer les informations pour une analyse poussée.

Cette demande peut parfaitement être satisfaite par des tableaux de bord d'informatique décisionnelle : il s'agit d'une combinaison de graphiques connexes et de données détaillées sous-jacentes accessibles aux utilisateurs, qui peuvent y appliquer des filtres et les analyser. A l'origine, les tableaux de bord étaient créés par les équipes IT, mais ils le sont de plus en plus souvent par des analystes métier qui ont recours à des outils de découverte des données (plus d'informations à venir).

Catégorie et style d'informatique décisionnelle recommandés : analyse guidée/tableaux de bord

Cas d'utilisation : applications intégrées.

Les applications de gestion de la performance d’entreprise sont conçues pour des secteurs spécifiques (par exemple : la santé) ou des fonctions métier (par exemple : la gestion financière). Les applications de gestion de la performance d’entreprise les plus courantes concernent la prévision, la planification et le budget.

Les applications de gestion de la performance d'entreprise sont souvent associées à des systèmes opérationnels spécifiques. Bien qu'il s'agisse d'un marché de niche, si l'application correspond à vos besoins, il y a de réels avantages à acheter un logiciel intégré dont les données et les processus analytiques reposent sur les « meilleures pratiques » du secteur. En contrepartie, vous souffrirez peut-être d'un manque de souplesse.

Catégorie et style d'informatique décisionnelle recommandés : analyse guidée/gestion de la performance

Cas d'utilisation : intégration des feuilles de calcul.

De nombreux professionnels utilisent des feuilles de calcul pour collecter des données de différentes sources, les intégrer, puis créer des rapports. La collecte et l'intégration sont des processus souvent chronophages, qui impliquent de nombreuses manipulations et des techniques d'intégration que ne maîtrisent pas tous les professionnels.

Les outils d'intégration de feuilles de calcul dépassent la simple importation de données, comme des fichiers CSV ou texte, en accédant aux sources de données intégrées et en activant le croisement de données. Dans ce scénario, les professionnels peuvent continuer à utiliser les feuilles de calcul comme outil d'analyse décisionnelle, mais ils s'appuient sur les outils d'intégration des feuilles de calcul pour effectuer la collecte et l'intégration, chronophages et sources d'erreurs. Les utilisateurs professionnels préfèrent souvent cette approche pour l'analyse, car ils se sentent plus productifs que s'ils devaient utiliser un outil BI différent.

S'ils sont habitués à utiliser des feuilles de calcul, il sera difficile de les faire changer d'avis et, très franchement, ils seront probablement en mesure de réaliser des analyses plus poussées qu'avec des outils d'analyse décisionnelle.

Catégorie et style d'informatique décisionnelle recommandés : analyse guidée/intégration des feuilles de calcul

Cas d'utilisation de l'informatique décisionnelle : il est impossible de connaître les données pertinentes avant l'analyse.

Dans ce cas d'utilisation, toutes les sources de données ou les mesures de performances ne sont pas prédéfinies et l'analyse est généralement effectuée une seule fois. Les utilisateurs sont des analystes métier capables d'obtenir et d'analyser les données de façon autonome : ils sont compétents en matière de données et de solutions analytiques. D'ailleurs, ils ont peut-être créé des systèmes de données pour leurs collègues et le service informatique fait appel à eux en qualité d'experts pour l'examen des systèmes de sources de données.

Ces systèmes de données parallèles (forme poussée de Shadow IT) sont des feuilles de calcul qui permettent de collecter, d'intégrer et d'analyser des données de différentes sources. De la simple feuille, ils évoluent souvent vers une application complexe impliquant des centaines de feuilles qui extraient les données et les intègrent à partir d'une myriade de sources. Des outils de recherche BI ad hoc ont été mis au point pour les analystes métier qui doivent explorer les données de façon intensive afin de connaître les données pertinentes pour leur analyse.

Catégorie et style d'informatique décisionnelle recommandés : BI en libre-service/analyse ad hoc

Cas d'utilisation : les mesures de performances ne sont pas définies avant l'analyse.

Dans ce cas de figure, il existe un ensemble de sources de données connu, mais les KPI devront sans doute être définies pendant l'analyse. Comme dans le cas précédent, l'analyse peut être unique par nature et exige généralement des analystes métier compétents. Mais ces analystes ne maîtrisent pas aussi bien les outils fondées sur des requêtes que les feuilles de calcul. Les outils qui leur conviennent le mieux sont le traitement analytique en ligne (OLAP) et les tableaux croisés dynamiques, dont le fonctionnement ressemble à celui d'une feuille de calcul.

Catégorie et style d'informatique décisionnelle recommandés : BI en libre-service/Analyse OLAP ou par tableaux croisés dynamiques

Cas d'utilisation : les sources de données appropriées et les mesures de performances ne sont pas toutes connues.

Voici un autre exemple où les sources de données appropriées et les mesures de performances ne sont pas toutes connues au début des applications analytiques. Les analystes métier devront par conséquent croiser les données et définir les KPI pendant l'analyse.

Ce faisant, ils devront peut-être se lancer dans l'exploration extensive des données, mais ils ne sont généralement pas enclins à utiliser un outil de requête ad hoc ni une solution OLAP. Ils préfèrent un outil simple, sans courbe d'apprentissage excessive, qui pointe vers des outils de datadiscovery. Ce type d'outil peut inclure des fonctions de visualisation des données. Plus généralement, il intègre des fonctionnalités de tableau de bord qui permettent aux analystes métier de fournir les résultats aux dirigeants de façon ponctuelle ou périodique.

Catégorie et style d'informatique décisionnelle recommandés : BI en libre-service/découverte de données

Cas d'utilisation : solutions analytiques orientées graphiques.

Ici, les analystes métier ont besoin de fonctions d'analyse visuelle évoluées pour analyser les données et présenter les informations. Parmi les visualisations évoluées, citons les cartes thermiques, les graphiques en nuage de points, les cartes géospatiales, les diagrammes de Gantt, les histogrammes et les graphiques en bulles.

Ce style de BI n'est généralement pas vendu séparément. Si vos utilisateurs professionnels recherchent une BI de catégorie analyse guidée, pensez aux tableaux de bord disposant de visualisations évoluées et non aux graphiques d'activité élémentaires. S'ils cherchent une BI en libre-service, les solutions de découverte des données (datadiscovery) sont les mieux adaptées.

Catégorie et style d'informatique décisionnelle recommandés : visualisation évoluée des données