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Data

Et si on simplifiait
l’exploitation de la data ?


Sophie Ianiro

le 7/11/2016
aucun commentaire

La donnée est au cœur de notre métier, de tous nos projets et son exploitation en est devenue l’enjeu principal pour nos clients. La même question revient souvent : comment l’exploiter sans perdre de temps ?

L’enjeu principal de la data est bien là : son exploitation.

Trop souvent, nous constatons que l’attention portée par les entreprises aux données consiste principalement à en agréger le plus possible. Pourtant, la question pertinente doit se recentrer sur le potentiel de ces données : Que faire avec cette multitude de données ? Comment bien les exploiter pour prendre les bonnes décisions et passer rapidement à l’action ?

 

Le processus d’exploitation : plus important que les données  ?

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L’analyse des volumes massifs de données nécessite avant tout deux éléments indispensables : la mise en œuvre d’une méthodologie précise d’exploitation des données (de la collecte jusqu’à la prise de décision) et la constitution d’une équipe à même d’interpréter des informations et de proposer des recommandations.

L’essentiel ne se situe pas dans les données collectées, ni même dans leur analyse, mais dans le time-to-insight (délai entre la collecte et l’exploitation des données). Nous l’avons nous-même observé à travers nos missions d’accompagnement de collecte, de visualisation et d’analyse de la donnée.

 

Maximiser l’exploitation des données

Il y a, d’un côté, cette masse de données et de l’autre, des prises de décision que celle-ci doit permettre. Entre ces deux mondes, nous retrouvons les phases de reporting et d’analyse. Lumière sur ces deux notions souvent victimes d’amalgame :

Le reporting est un processus d’organisation des données en informations chiffrées (ratios, tableaux, graphiques) afin de surveiller les indicateurs de performance de l’entreprise.
Les rapports convertissent les données brutes en informations. Ils aident les entreprises à surveiller leurs activités et les alertent lorsque les données se situent en dehors des plages prévues. Un bon rapport devrait permettre aux observateurs finaux de soulever des questions sur l’entreprise.

L’analyse est une phase d’exploration des rapports afin de transformer les données et l’information en enseignements, lesquels peuvent être utilisés pour mieux comprendre et améliorer la performance de l’entreprise.
Le but de l’analyse est de répondre à des questions en interprétant les données à un niveau plus avancé et de fournir des recommandations concrètes. Grâce à l’analyse, vous pouvez trouvez des réponses, soulever de nouvelles questions et identifier des hypothèses qui peuvent être testées.

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Ce n’est bien sûr pas l’un ou l’autre : de bonnes analyses ne peuvent découler que de données intègres et de rapports bien pensés en amont. Cela passe par une réflexion sur des KPIs spécifiques en rapport avec son organisation et par des data visualisations pertinentes aidant à l’interprétation des chiffres.

A l’instar de nos clients, nous constatons aujourd’hui que les données sont trop souvent sous-exploitées : 80% du temps est passé à collecter la donnée et seulement 20% à l’analyser. Le « simple » fait de récolter des données intègres prend souvent plus de temps que le processus d’analyse

C’est pourtant l’analyse qui est génératrice de valeur car elle permet une prise de décision rationnelle.

 

Optimiser la récolte et la diffusion d’information permettant les prises de décision

Pour que les données puissent apporter un éclairage utile, il est nécessaire de les transformer en informations précises, exhaustives et facilement accessibles :

#1 Les rapports doivent être multiples et personnalisés en fonction du périmètre d’intervention de chaque collaborateur.
#2 Les rapports doivent pouvoir être modulables et évolutifs pour suivre les problématiques mouvantes des équipes métiers.
#3 Tout temps de retraitement doit être évité pour maximiser le temps d’analyse : en automatisant la récolte et le formatage des données, et l’envoi direct dans les outils sur lesquels les analyses et les interprétations sont réalisées (PowerPoint par exemple).
#4 Les données et les rapports bien formatés doivent idéalement arriver en push afin de maximiser leur lecture.

 

Souvenez-vous : 80% du temps est passé à collecter la donnée et seulement 20% à l’analyser. Le « simple » fait de récolter des données prend davantage de temps que de l’analyser !

Le challenge ici est d’inverser cette tendance et de permettre aux analystes, mais aussi à l’ensemble des équipes, de bénéficier d’informations pertinentes permettant l’analyse et donc la prise de décision.

Dans un monde idéal, vous et vos collaborateurs reçoivent régulièrement des données personnalisées et mises en forme de manière à permettre des analyses et ainsi accélérer les prises de décision afin de passer à l’action.

Pour répondre à ce besoin, nous avons développé Reeport. Reeport est un outil SaaS qui permet d’automatiser la diffusion de données multi-sources au sein de votre organisation afin d’optimiser le temps d’analyse.

 

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Pour en savoir plus : rendez-vous sur www.reeport.io ou Contactez-nous si vous souhaitez vous lancer.

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