Un chemin vers une organisation rapide axée sur les données
Dans un monde très concurrentiel, il y a une demande croissante de données pour prendre des décisions. Au sein des entreprises établies, cela est attesté par la disponibilité de rapports tels que des rapports financiers, des rapports comptables, des rapports de marché et bien d’autres.
Cependant, dans un contexte d’analyse de données, il existe une différence significative entre « reporting » et « analytics « .
Connaître la différence permettra aux organisations d’avoir:
- informations plus précises
- temps de rotation plus long et plus rapide
- décisions commerciales plus percutantes
» Rapports » désigne les données servant à éclairer les décisions. Les demandes de rapports typiques impliquent généralement un accès répétable aux informations, qui peut être mensuel, hebdomadaire, quotidien ou même en temps réel.
La définition ci-dessus repose sur 2 hypothèses principales erronées:
- Les données sont disponibles: souvent, les données doivent provenir de systèmes sources disparates qui sont souvent fragmentés au sein des entreprises ou en dehors des entreprises
- Les données sont propres: souvent, les données doivent être traduites pour la consommation humaine et doivent être façonnées pour permettre l’analyse
» Analytics » désigne l’analyse des données brutes. Les demandes d’analyse typiques impliquent généralement une enquête de données unique.
Qui vient en premier? Rapports ou analyses
Lorsqu’une demande de rapports est transmise, des analyses doivent souvent être effectuées. Lorsqu’une demande d’analyse circule, il se peut que des rapports ne soient pas nécessaires.
Voici quelques-unes des étapes de la création d’un rapport:
- Comprendre les besoins métier
- Connecter et collecter les données
- Traduire les données techniques
- Comprendre les arrière-plans de données par différentes dimensions
- Trouver un moyen d’afficher les données pour 100 catégories et ses 5 sous-catégories (plus de 500 combinaisons!)
- Retravailler les données
- Les parties prenantes de l’entreprise se confondent
- La portée est modifiée
- Répétez les étapes
- Plus de retravaillage
- Visualisation initiale sur Excel
- Adressage des parties prenantes compréhension
- Démarrer le création du tableau de bord des rapports
- Configurer les fonctionnalités et les paramètres
- Retravailler davantage
- Tester l’expérience utilisateur
- Se conformer au guide de style de l’entreprise
- Tester l’automatisation et le déploiement des rapports
- Assurer la liaison avec la technologie ou l’équipe de production
- Configurer un processus d’actualisation et d’échec réguliers
- Processus de rapport de documents
Ce qui précède ne touche que la surface initiale
Si l’entreprise souhaite peu de points de données ou une meilleure compréhension factuelle, l’analyse serait une alternative plus efficace et efficiente.
Voici quelques-unes des étapes impliquées dans une exploration d’analyse de données:
- créer une hypothèse de données
- collecter et manipuler des données
- présenter les résultats à l’entreprise
- ré-itérer
L’entreprise obtient des résultats après très peu d’étapes.
Chemin vers une organisation rapide axée sur les données
Il est important de comprendre la différence entre » reporting » et » analytics « . Dans un paysage concurrentiel actuel, la rapidité d’accès aux informations est d’une importance cruciale.
Sur la base des explications et des étapes ci-dessus, commencer par « analytics » est souvent le meilleur point de départ. Si les informations doivent être diffusées largement et régulièrement, un rapport pourrait être élaboré. Cela allégera également la charge opérationnelle technologique associée aux processus d’automatisation réguliers.
» Si vous doublez le nombre d’expériences que vous faites par an, vous doublerez votre inventivité. »- Jeff Bezos
Comme l’a mentionné Jeff (fondateur de la société Amazon), nous avons besoin de plus d ‘ »expériences » et d’exploration de données. Nous n’avons pas besoin de plus de rapports.
Si vous êtes l’analyste d’affaires, affinez les demandes de « reporting » à l’analyse de données.
Si vous êtes l’analyste de données, suggérez un partenariat d’analyse avec l’entreprise sur les données désordonnées.
Ensemble, nous pourrions libérer la véritable valeur commerciale des données de manière rapide et durable.