Comment les professionnels de l'informatique peuvent mettre en œuvre les meilleures pratiques d'analyse de données dans leur organisation

En collectant, organisant et analysant des ensembles de données, un processus connu sous le nom d'analyse de données, les organisations peuvent prendre des décisions intelligentes en fonction de l'histoire racontée par leurs données. Des équipes marketing aux initiatives de transformation numérique, chaque aspect des opérations d'une entreprise peut bénéficier de l'analyse des données.

Malgré cela, selon les recherches de Gartner, seulement 20 % des informations analytiques jusqu'en 2022 produiront des résultats commerciaux ^[1] . Pourquoi est-ce qu'avec toutes les données disponibles pour les organisations aujourd'hui, il y a encore un manque d'analyse de données perspicace ?

Souvent, le coupable est un manque de meilleures pratiques régissant l'utilisation des données dans une organisation. Les équipes fonctionnent en silos, les données sont désordonnées et les équipes informatiques sont mises à rude épreuve alors qu'elles tentent de répondre aux demandes d'analyse.

C'est là que les professionnels de l'informatique doivent mettre en œuvre les meilleures pratiques d'analyse de données pour créer une approche rationalisée de la gestion des données, résultant en des données plus propres, des ressources optimisées et des rapports perspicaces.

Dans le guide ci-dessous, nous présentons une approche étape par étape pour mettre en œuvre les meilleures pratiques d'analyse de données dans votre organisation. À chaque étape, vous pouvez transformer la façon dont votre entreprise aborde les données et apporter une nouvelle valeur à votre organisation.

L'une des premières choses à établir lors de la mise en place des meilleures pratiques d'analyse de données est la manière dont votre organisation abordera la collecte, l'organisation et l'analyse des données. Dans toute votre entreprise, il existe de grands ensembles de données dans de nombreux endroits.

Sans une approche congruente, ces données peuvent être perdues, difficiles d'accès ou stockées sans paramètres appropriés. Le résultat final est que lorsque vient le temps d'analyser vos données, une quantité importante de temps est gaspillée simplement à essayer de localiser et de nettoyer des ensembles de données.

En déterminant comment votre organisation abordera les données, vous mettez tout le monde sur la voie du succès. Il existe trois styles courants d'approche des données à prendre en compte :

• Décentralisé : Une approche décentralisée permet aux équipes ou aux départements individuels de gérer leur propre gestion des données. Lorsque vous adoptez cette approche, il est essentiel de définir des paramètres sur la manière dont les données seront collectées, stockées et analysées. Vous devrez également vous assurer que des directives claires sont en place sur la manière dont l'analyse des données interdépartementale se déroulera.
• Centralisé : De nombreuses grandes organisations investissent dans un système de gestion de données centralisé, où les données de chaque unité commerciale sont stockées dans un lac de données unique. À partir de là, l'analyse est effectuée par des équipes de données dédiées. Cette approche facilite des ensembles de données plus propres, car l'équipe des données est responsable de la maintenance et du catalogage des données. Cependant, cela peut avoir des limites si l'équipe est encombrée de demandes d'analyse de données. Sans personnel suffisant, cette approche peut rapidement devenir un goulot d'étranglement, ralentissant le processus d'analyse et de reporting.
• Hybride : Pour certaines entreprises, l'équilibre se trouve dans une approche hybride. Cette stratégie comprend une gestion centralisée des données tandis que les équipes conservent leurs propres ensembles de données et ont la possibilité d'effectuer des analyses départementales. Cette approche peut aider les équipes à résoudre leurs propres besoins en données tout en garantissant l'accès aux données dans l'ensemble de l'organisation.

Gardez à l'esprit que quelle que soit l'approche de stratégie de données adoptée par votre organisation, les exigences de sécurité des données doivent toujours être centralisées. Ceci est essentiel pour protéger votre organisation et garantir la conformité des données.

La meilleure approche pour votre organisation dépend fortement de sa taille, ainsi que des cas d'utilisation métier spécifiques.

L'analyse des données doit toujours être guidée par des objectifs commerciaux clairs. Sans objectifs clairs, votre organisation risque de manquer la collecte de données critiques. Des informations peuvent être perdues car les équipes ne savent pas quelles données favorisent l'objectif à atteindre.

D'un autre côté, vous pouvez vous retrouver enterré dans trop de données non pertinentes, ce qui peut entraîner un gaspillage massif de ressources au moment de nettoyer les données.

Pour éviter de perdre du temps et de l'argent, travaillez avec les principales parties prenantes pour déterminer l'objectif final des données de votre organisation. À partir de là, vous pouvez identifier et mettre en œuvre les outils nécessaires pour collecter ces données, les organiser et, en fin de compte, fournir une analyse approfondie.

En fin de compte, l'analyse des données consiste à résoudre des problèmes. Le fait que vos équipes définissent les problèmes qu'elles souhaitent résoudre et les données dont elles ont besoin pour effectuer cette analyse à l'avance peut garantir que votre équipe fonctionne efficacement dès le départ.

Trop souvent, les organisations s'appuient uniquement sur leur service informatique et leurs data scientists pour la gestion et l'analyse des données. Cette approche cloisonnée pose de nombreux problèmes.

Il est difficile d'avoir une vue d'ensemble lorsque des équipes demandent une analyse unique sans collaborer avec des équipes apparentées. De plus, cette approche peut faire perdre du temps, car des équipes cloisonnées soumettent souvent des demandes ou effectuent la même analyse.

Pour une meilleure adhésion de tous les départements, donnez à chaque personne de votre organisation les moyens d'aborder son travail quotidien avec une méthodologie basée sur des hypothèses. Chaque équipe doit réfléchir aux problèmes qu'elle doit résoudre et à la manière dont les données peuvent l'aider à trouver les réponses qu'elle recherche. Au-delà de cela, les équipes doivent travailler en collaboration entre les départements pour rassembler une analyse globale.

La construction de ce type de culture axée sur les données commence par l'éducation, et les équipes informatiques doivent commencer par le haut. S'assurer de l'adhésion des membres de la suite C aide à créer des organisations où les initiatives sont pilotées par les données. Lorsque la direction fait pression sur ses équipes pour qu'elles soutiennent les stratégies et les efforts avec des données, cela a un effet d'entraînement.

Au lieu de compter uniquement sur les équipes informatiques et les scientifiques des données, chaque équipe peut travailler ensemble pour contribuer à une culture où les données propres et l'analyse intelligente sont une priorité.

Différents outils de données sont construits avec différents objectifs en tête. Le choix du bon outil fera une différence essentielle dans la facilité avec laquelle votre équipe pourra mettre en œuvre les meilleures pratiques dans toute votre organisation.

Lorsque vous comparez les options de logiciels d'analyse de données, posez-vous les questions suivantes :

Sources

1. Nos meilleures prévisions de données et d'analyses pour 2019, Gartner