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L’analyse des données – qui est au cœur des processus business – n’est pas destinée qu’aux data scientists ou experts IT. Il est nécessaire que les insights qu’elle révèle soient compréhensibles par tous, des directions métiers (marketing, RH, ventes, etc.) aux opérationnels, en passant par le middle management. Une évolution qui peut être portée par les outils de data-visualisation.

Au vu de la profusion des données produites, dépasser la simple collecte pour entrer dans une phase d’analyse s’avère de plus en plus nécessaire. Encore faut-il que les data analysts disposent des clés pour les présenter leurs résultats. Car en matière de business intelligence, trouver le modèle de visualisation le mieux adapté à la nature des données que l’on veut analyser peut s’avérer complexe.

En matière de business intelligence, trouver le modèle de visualisation le mieux adapté à la nature des données que l’on veut analyser peut s’avérer complexe.

Mais cela devrait changer : d’ici deux ans, la plupart des managers devraient avoir accès à des solutions de business intelligence personnalisées en entreprise. Des outils qui pourront leur permettre un gain de temps et de précision considérable, propice à une prise de décisions efficace et rapide de la part des différents départements.

Aster Plot (graphique sectoriel), graphiques à bulles, bullet charts pour suivre la performance d’indicateurs, diagrammes Chord pour illustrer les relations entre les groupes, représentations en partitions… Les modes de visualisation proposés par des solutions comme Power BI, dont de nouvelles fonctionnalités ont été lancées en octobre, sont multiples.

A l’heure d’aborder la phase délicate de la mise en forme des données, il devient possible de :

  • Construire des tableaux personnalisés en quelques minutes, facilement partageables avec les membres d’une même équipe ou avec une large communauté en ligne ;
  • Combiner plusieurs sources de données, qu’il s’agisse de données internes ou externes, stockées dans le cloud ou non, et de les faire apparaître dans un seul et même rapport ;
  • Rassembler des données en provenance de services tiers d’analyse en ligne ;
  • Créer des data visualisations interactives, notamment à partir de simples « glisser-déposer ».

De quoi donner aux personnes impliquées dans l’analyse de données l’occasion d’en expliquer tout le potentiel pour que tous puissent enfin s’en emparer.