Analystes: Comment gagnez du temps avec l’analyse de données?

Qui est concerné par l’exploration de la donnée ?

De l’ETI aux grands comptes, de la data est générée et aujourd’hui sa valeur est notoirement admise. Une étude du cabinet Keystone en 2016 montre que les entreprises ayant développé des projets internes d’analyse de données ont en moyenne 8% de marge supplémentaire par rapport à celles à la traîne sur les process de data management. Admettons maintenant qu’une entreprise décide de mettre en place un projet de data management, encore lui faudra-il trouver l’expertise en interne ou externe pour savoir exploiter pertinemment ce trésor de données.

C’est là que se situe la mission des consultants en data et des data analystes.

Les missions et challenges du consultant en data.

Le métier des consultants & data analystes est d’identifier des leviers d’actions, des pistes d’améliorations opérationnelles, détecter des opportunités de croissance pour l’entreprise ciblée. Sa mission se décompose en trois points :

· La collecte et la structuration des données

· L’exploration et l’analyse

· Reporting & conseil

La première étape est la collecte de données. On n’entrera pas dans les détails ici, tant les canaux qui existent pour récupérer une information sont nombreux. La collecte doit être bien ciblée, car toutes les données générées ne sont pas exploitables ou utiles à l’identification de leviers d’actions qui, ne l’oublions pas, est la finalité première. L’expert fait donc un premier tri avant de structurer la data pour la rendre explorable et analysable par la suite.

Explorer ses données, c’est mieux les comprendre et gagner du temps.

On a alors une base de données claire et structurée. Il peut s’agir par exemple d’un fichier Excel de centaines de milliers de lignes sur des données de productions, sur des clients ou les collaborateurs. Mais que faire, par où commencer, comment identifier les bons indicateurs qui seront utiles à une prise de décision opérationnelle ?

Un des challenges est alors de bien savoir quelle analyse faire et avec quelle donnée : la partie exploratoire des données est donc indispensable pour gagner du temps. Plutôt que d’essayer de repérer des tendances sur son tableau rempli de lignes et de données brutes il faut privilégier un outil de dataviz qui va donner un aperçu graphique et parlant de l’ensemble des données. En même temps la démarche va aider à se libérer de préjugés (éviter de négliger une donnée qu’on croit peu importante par exemple).

Le temps de gagné est considérable car l’analyse est plus ciblée, plus pertinente et aura vraiment un impact sur la prise de décision. De nombreux logiciels spécialisés permettent ensuite de faire la partie analyse pure, Tableau® par exemple est un des plus utilisés.

Un reporting et dashboarding efficace c’est quoi ?

Le consultant en data est un intermédiaire, en effet, il doit faire le pont entre la donnée brute et le business métier, qui n’a souvent aucune ou très peu de connaissances techniques. Pour que le business métier comprenne ses données, le plus simple reste un reporting simple et parlant, notamment sous la forme de Dashboard visuels où il pourra visualiser facilement les informations présélectionnées qui l’intéressent.

A ce niveau, jusqu’où doit aller l’analyste, quel niveau de détail ? Il faut penser à l’utilisateur final. Prenons l’exemple d’un DRH qui souhaite utiliser la data qu’il génère. Il fournit ses données collaborateurs à un analyste car il ne sait pas trop quoi faire avec.

Mais il arrive que notre DRH ne sache pas trop quoi regarder parmi les infos fournies par l’analyste. Les infos qui lui sont communiquées vont sûrement générer des idées puis soulever de nouvelles questions. Ou bien après avoir assimilé les premiers indicateurs, il demandera à en voir d’autres. Doit-il essayer d’utiliser lui-même les logiciels d’analyse pour poursuivre sa compréhension des indicateurs ?

Le 3ème frein à l’analyse de données : c’est le manque de compétences analytiques du business métier.

Rappelons qu’un des principaux freins à l’analyse de la data est le manque de compétences analytiques des business métiers. Notre DRH n’a pas forcement la formation, ni l’envie, de passer du temps sur les logiciels d’analyses complexes utilisés par les analystes. Il va plutôt revenir vers l’analyste qui doit alors créer de nouveaux dashboards et mettre à jour ses reportings. Ce manque d’autonomie entranîe une perte de temps considérable.

« On estime à 15h en moyenne le temps de perdu par semaine en entreprise à cause du gap entre business analystes et business métiers. Les dashboards permettent de suivre les activités mais pas de les explorer pour les comprendre » préviens Shankar Arul, le fondateur de JetPack Data, une plateforme d’analyse et de visualisation rapide de données.

Sans cette vision globale, notre DRH doit faire la navette avec son analyste et ça peut être très long… Trop de ressources sont utilisées pour l’analyse et finalement pas assez ne sont dédiées au conseil.

Via des solutions d’exploration de données dynamiques, simples et accessibles, l’exploration devient bilatérale et le business métier progresse dans la compréhension de sa data. Notre DRH comprend mieux les indicateurs et peut actionner des leviers d’actions opérationnels, avec du recul… et c’est plus efficace. Ce sont ces défis qui finalement créent vraiment de la valeur pour l’entreprise.

L’enjeu est grand pour le consultant.

L’enjeu latent c’est de réussir à diffuser la culture de la data à l’ensemble des collaborateurs en la rendant plus accessible et facile d’accès. Une entreprise plus data-driven devient consciente qu’elle a la possibilité d’utiliser sa data comme levier de performance et va beaucoup plus solliciter l’expertise de consultants pour l’aider à mettre en place ses projets. Une win/win situation!

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Thomas Chikhani
jetpackdata.com