Pourquoi les tableaux de bord ne sont plus la finalité du processus analytique ?
Comment réussir à rendre les données disponibles en entreprise intelligibles et actionnables par les équipes métiers, non expertes en data analyse ?
L’histoire de la business intelligence (BI) a démarré il y a maintenant un peu plus de trente ans avec des outils de BI permettant le suivi de métriques et KPI au travers d’un reporting d’entreprise bien gouverné. Cependant, le manque de flexibilité de ces outils, dit de première génération, a conduit à l’émergence d’une seconde génération de solutions il y a une vingtaine d’années pour mettre à disposition en “self service” la donnée auprès des différentes équipes métiers, non expertes data. Toutefois, de par leur mode de fonctionnement, ces solutions bien que plus agiles ont remis en question la gouvernance des données que proposent les outils de première génération. L’enjeu est donc aujourd’hui de pouvoir continuer cette démocratisation de la donnée en entreprise à travers l’agilité du self-service BI/Analytique souhaitée par le métier tout en s’assurant que la donnée manipulée soit bien gouvernée et sécurisée.
Comment mettre la donnée en action ?
On constate aujourd’hui une nécessité de l’opérationnalisation de la data dans les processus métier : les reportings et tableaux de bord ne doivent plus être une finalité mais un moyen pour transformer la donnée en information actionnable. Il s’agit de pouvoir être en mesure de déclencher manuellement ou de façon automatique une action grâce à l’analytique.
On peut ainsi donner pour exemple la mise à jour automatique du prix d’une sélection de produits sur un site web en fonction de la demande ou des stocks disponibles, ou encore celui de l’envoi automatique d’un ordre de production ou d’un message pour prévenir d’un retard de livraison …
Looker : des expériences plus intelligentes grâce aux données !
La solution Looker couplée à la plateforme d’analyse de données de Google Cloud permet de proposer des tableaux de bord en temps réel pour baser ses décisions et actions sur des données récentes et fiables parce que gouvernées et sécurisées. Ce dispositif facilite également l’unification des données lorsque de nouvelles informations sont intégrées. En plus d’être capable d’apporter la BI/Analytique là où il est le plus pertinent pour le métier d’utiliser les insights et KPI souhaités, il est également possible de créer des applications data personnalisées avec Looker.
La data visualisation soutient ainsi des prises de décision rapide sur la base de l’exploitation de données sources qui sont transformées en informations actionnables. Reste un point important tout de même à rappeler : celui de la qualité et de la fiabilité des données utilisées.
Tribune signée Lova Bockomba, Looker Specialist, Google Cloud
Revivez la prise de parole de Lova Bockomba à l’occasion de la journée de la data, ici.
