Comment le modèle de maturité BI renforce votre petite entreprise

Vous souhaitez profiter des avantages tant vantés des logiciels de business intelligence, mais vous avez un problème : vous ne savez pas par où commencer.

Vous avez encore tant de questions. Que savent vos employés sur les données ? Quel type de données devez-vous collecter ? Êtes-vous même prêt à envisager une solution logicielle de BI ?

N'ayez crainte, il existe un moyen de savoir où vous en êtes.

C'est ce qu'on appelle le modèle de maturité de l'intelligence d'affaires (BI), et il vous indiquera à quel niveau de maturité vous vous trouvez. Bien que ce ne soit pas la fin de tout, c'est un excellent point de départ ou d'amélioration de votre stratégie d'analyse.

Une fois que vous savez d'où vous partez, vous vous rapprochez un peu plus de la maturité de l'informatique décisionnelle et un pas de plus vers l'orientation données, c'est-à-dire l'utilisation des données que vous collectez pour prendre des décisions judicieuses. L'augmentation de la maturité de votre intelligence d'affaires rendra votre entreprise plus axée sur les données, plus intelligente et plus rentable.

Ci-dessous, je parlerai de plusieurs façons dont votre petite entreprise peut accroître la maturité de votre intelligence d'affaires et de la façon dont les logiciels d'intelligence d'affaires peuvent vous aider.

Qu'est-ce que le modèle de maturité BI ?

Le modèle de maturité de l'informatique décisionnelle est une échelle à cinq niveaux qui vous indique le degré de maturité de votre stratégie de données et d'analyse. Il existe en fait plusieurs modèles de maturité de l'informatique décisionnelle (j'en compte au moins huit), mais l'un des meilleurs modèles est certainement celui de Gartner.

Modèle de maturité de l'intelligence d'affaires de Gartner, extrait de "How to Accelerate Analytics Adoption When Business Intelligence Maturity Is Low" (contenu disponible pour les clients de Gartner)

Le bas de gamme du modèle de maturité de l'informatique décisionnelle ressemble à ceci : vos données sont dispersées dans des feuilles de calcul et des documents différents et déconnectés. Les employés peuvent vouloir des informations, mais ils les demandent de manière aléatoire et ponctuelle. De plus, personne n'est en charge de la gouvernance des données.

Le haut de gamme du modèle de maturité BI ressemble à ceci : vous avez un CDO (Chief Data Officer), ou au moins quelqu'un en charge de gérer vos données. Vos données sont organisées et accessibles car vos sources de données sont connectées à un logiciel d'informatique décisionnelle. Les employés vérifient les données lorsqu'ils veulent prendre une décision, à tel point que les données orientent la prise de décision.

3 étapes pour vous aider à gravir les échelons du modèle de maturité BI

Le modèle de maturité de l'informatique décisionnelle est comme les roues stabilisatrices d'un vélo : les roues stabilisatrices vous aident à vous équilibrer, mais vous devez éventuellement apprendre à vous équilibrer par vous-même.

De même, le modèle de maturité de l'informatique décisionnelle peut donner à votre entreprise un certain équilibre initial, mais votre stratégie à long terme ne doit pas dépendre du modèle de maturité. Une fois opérationnelle, votre stratégie de données et d'analyse devrait dépendre davantage de ce que font vos concurrents et de la façon dont vous les égalez (et les surpassez).

En d'autres termes, le modèle de maturité de l'informatique décisionnelle vous oriente vers le même bon sens commercial solide que vous utilisez normalement. Vous avez besoin du modèle de maturité de l'informatique décisionnelle pour comprendre comment ce bon sens général s'applique aux spécificités des données et de l'analyse, mais soyez assuré que le modèle s'appuie sur le muscle mental que vous avez déjà.

Alors, comment utiliser le modèle de maturité de l'informatique décisionnelle, sans le laisser vous utiliser ?

Melody Chien, analyste chez Gartner, a abordé cette question et ses conseils peuvent vous aider à naviguer en utilisant le modèle de maturité de l'informatique décisionnelle (recherche complète disponible pour les clients de Gartner).

1. Mettre en place une stratégie à court terme

Chien vous recommande de commencer par mettre en place une stratégie de données et d'analyse à court terme. Dans ce cas, courte portée signifie un an. Vous devez avoir des jalons précis à l'esprit pour cette première année et fixer des moments auxquels vous vous attendez à ce qu'ils soient terminés.

Votre stratégie doit se concentrer sur des gains rapides : des projets gérables qui peuvent démontrer à l'ensemble de l'entreprise la valeur que le logiciel de Business Intelligence peut tirer de vos données.

Les gains rapides comme celui-ci relèvent de ce que Gartner appelle une approche de mode 2 des données et de l'analyse : une approche rapide et agile de l'informatique décisionnelle. En d'autres termes, c'est la façon dont les petites entreprises fonctionnent déjà et la façon dont vous devez configurer votre programme de BI.

Chien, avec un autre analyste de Gartner, Nigel Shen, le recommande lorsqu'ils disent "sur les fruits à portée de main pour obtenir des gains rapides et renforcer les compétences, obtenir l'adhésion des entreprises et étendre progressivement la portée d'un impact commercial plus important". (Recherche complète disponible pour les clients de Gartner.)

Où les roues d'entraînement se détachent : Ne laissez pas votre stratégie à court terme devenir votre seul objectif. Les gains rapides que vous recherchez devraient contribuer à l'objectif à long terme des employés axés sur les données.

De plus, votre stratégie ne doit pas être uniquement liée à l'achat ou non d'un logiciel d'informatique décisionnelle. Cela devrait être lié à la question de savoir si votre achat vous a aidé à atteindre les objectifs commerciaux solides que vous aviez avant de commencer à envisager une stratégie de BI. Bien que vous ayez besoin d'un logiciel de business intelligence, sachez pourquoi vous en avez besoin. Si vous achetez le logiciel sans un objectif clairement défini, vous vous retrouverez avec plusieurs milliers de dollars gaspillés.

2. Constituez une équipe BI virtuelle

Qu'est-ce qu'une équipe BI virtuelle ? Celui qui fonctionne au besoin. (Dans ce cas, au moins - "équipe virtuelle" a d'autres significations ailleurs.)

Une équipe virtuelle est organisée autour d'objectifs définis plutôt que de rôles définis. Au lieu d'un département d'intelligence d'affaires défini, qui prendrait du temps et de l'argent à assembler, une équipe virtuelle de BI est composée d'intervenants provenant de tous les départements préexistants de l'entreprise, tant du côté commercial que du côté informatique.

Votre équipe virtuelle existe pour mettre en place votre stratégie BI, puis la faire décoller. Leur objectif est de s'assurer que votre programme de données et d'analyse répond aux besoins des services de l'entreprise, afin que les employés soient disposés et capables d'agir de manière axée sur les données.

Où les roues d'entraînement se détachent : votre équipe virtuelle ne doit pas devenir un nouveau centre de pouvoir ou un nouveau département. Au lieu de cela, leur objectif devrait être de construire une stratégie qui encouragera l'intérêt et l'implication de la base dans l'analyse.

À cette fin, lorsque vous magasinez pour un logiciel d'informatique décisionnelle, assurez-vous d'en rechercher un avec des capacités de libre-service. Le libre-service signifie que n'importe quel "moi" dans l'entreprise, indépendamment de ses connaissances technologiques, peut utiliser le programme. Consultez YouTube, les forums de produits et les avis des clients pour savoir si le programme semble facile à utiliser. Si le logiciel a une version d'essai gratuite, téléchargez-la et jouez.

3. Mettre en place un cadre de base de gouvernance des données évolutif

La mise en place d'un cadre de gouvernance commence par la détermination des données dont vous disposez. Déterminez quelles données vous collectez et où elles se trouvent. À partir de là, la mise en place de votre stratégie de gouvernance signifie que vous avez un plan pour vous assurer que vos données sont propres, précises, utilisables et sécurisées.

Si le cadre de gouvernance n'est pas établi dès le départ, il est difficile de le faire rétrospectivement. Cela peut également signifier configurer votre logiciel de business intelligence de sorte que les utilisateurs aient accès à ce dont ils ont besoin, mais pas à toutes les données.

Où les roues d'entraînement se détachent : personne n'aime qu'on lui dise ce qu'il peut et ne peut pas faire. Gardez cela à l'esprit lors de l'élaboration de votre stratégie de gouvernance des données.

La recommandation de Chien est que "la gouvernance des données ne doit pas être traitée comme une restriction mais plutôt comme un accord et une influence".

Si votre stratégie de gouvernance est élaborée de manière collaborative, les employés sont plus susceptibles de considérer la gouvernance comme une coopération que comme une coercition.

L'analyste de Gartner Joao Tapadinhas fait écho à ce conseil. Les cadres de gouvernance doivent être mis en place « par un travail collaboratif où les unités commerciales partagent leurs meilleures pratiques » et travaillent avec l'informatique pour faire de la gouvernance une entreprise partagée. (Recherche complète disponible pour les clients de Gartner.)

Où en êtes-vous du modèle de maturité de l'intelligence d'affaires ?

Votre petite entreprise est-elle passée de l'immaturité de l'informatique décisionnelle à la maturité ? Si oui, faites-le moi savoir dans les commentaires ci-dessous!

Si vous êtes davantage intéressé par la façon dont votre petite entreprise peut mûrir avec l'intelligence d'affaires, consultez l'un de ces excellents articles Capterra :

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