Vos données sont un trésor, nous fournissons la clé

Les cas d’utilisation métier déterminent le bon outil décisionnel

A ce jour, un outil BI est indispensable pour toute entreprise. C’est pourquoi, plusieurs entreprises, après s’en être rendues compte, ont décidé d’opter pour un outil d’analyse décisionnelle. Mais en général, dû au manque d’informations approfondies certaines entreprises choisissent un outil BI non adapté à leurs besoins et usages.

Avant de choisir un outil BI, vous devez créer des cas d’utilisation pour faire coïncider les besoins métiers avec les catégories et les styles d’outils analytiques disponibles sur le marché. Très souvent durant le choix d’un outil BI, les entreprises commettent l’erreur d’opter pour un outil aux fonctionnalités multiples qui ne leur sera en aucun cas utile durant leur processus d’analyse décisionnelle. Parce que nous comprenons la frustration que pourrait engendrer un outil BI non adapté à la situation d’une entreprise, dans cet article nous vous aideront à choisir un outil BI adapté a votre cas d’utilisation afin de maximiser son efficacité mais avant, examinons les principales données et caractéristiques analytiques à prendre en compte pour créer vos cas d’utilisation afin de choisir les catégories et styles de BI appropriés.

Données et Caractéristiques Analytiques à considérer pour créer vos cas d’utilisation

Ces critères vous aideront à créer vos cas d’utilisation afin de choisir les styles et catégories de BI qui correspondent le mieux à votre situation.

         La Source des données : Vous devez savoir si vos utilisateurs utiliseront des sources de données déjà prédéfinies comme un entrepôt de données en particulier, ou alors si le choix des données se fera au fil de l’analyse.

         L’analyse sera faite Périodiquement ou une seule fois : Vos utilisateurs auront t’ils besoins de l’analyse des données de façon périodique soit ; hebdomadaire, mensuelle, ou alors préfèrent-ils que l’analyse soit faite une seule fois.

          La Forme de Visualisation des données. Vos utilisateurs professionnels préfèrent-ils que leurs rapports soient sous forme de tableaux, de graphiques d’activité élémentaires tels que les histogrammes, les courbes ou les graphiques sectoriels, ou préfèrent-ils des représentations plus évoluées comme les cartes thermiques, les graphiques en nuage de points et les cartes géospatiales ? Tout ceci est important, car la forme sous laquelle la visualisation des données est faite, elle doit être facilement comprise et interprétée par l’analyste.

         Compétences analytiques : Connaissez-vous le niveau de compétence de vos utilisateurs quant à l’analyse des données ? Les utilisateurs avec plus d’expérience seront plus apte à utiliser diverses techniques d’analyse, et statistique contrairement aux nouveaux utilisateurs qui eux s’appuieront sur une analyse guidée limitée aux fonctions de filtre et d’exploration. Alors, bien définir qui sont vous aidera à choisir l’outil décisionnel le mieux adapté pour eux.

D’autres critères tels que ; La mesure des performances et l’utilisation des feuilles de calculs sont aussi importants mais, notre focus reste sur les cas d’utilisation. C’est pourquoi nous verrons quelques exemples types de cas d’utilisation de l’informatique décisionnelle qui pourront vous aider à choisir la catégorie et le style de BI appropriés.

Les outils BI orientés graphique :

Les analystes professionnels ont besoin de fonctions d’analyse visuelle évoluées comme les cartes thermiques, les graphiques en nuage de points pour analyser les données et présenter les informations, et ce style de BI n’est généralement pas vendu séparément. Alors, si vos utilisateurs professionnels recherchent une BI de catégorie analyse guidée, pensez aux tableaux de bord disposant de visualisations évoluées et non aux graphiques d’activité élémentaires. Si par contre, ils cherchent une BI Self-service, les solutions de Data Discovery sont les mieux adaptées.

Les sources de données appropriées et les mesures de performances ne sont pas toutes connues :

Voici un exemple où les sources de données appropriées et les mesures de performances ne sont pas toutes connues au début des applications analytiques. Les analystes métier devront par conséquent croiser les données et définir les KPI pendant l’analyse.
En le faisant, ils devront peut-être se lancer dans l’exploration extensive des données, mais ils ne sont généralement pas enclins à utiliser un tel outil. Ils préfèrent un outil simple, sans courbe d’apprentissage excessive, qui pointe vers des outils de Data Discovery.

Les applications intégrées :

Les applications de gestion de la performance sont conçues pour des secteurs spécifiques (par exemple : la santé) mais, les applications de gestion de la performance d’entreprise les plus courantes concernent la prévision, la planification et le budget.
Ces applications sont souvent associées à des systèmes opérationnels spécifiques. Mais, si l’application correspond à vos besoins, il y a de réels avantages à acheter un logiciel intégré dont les données et les processus analytiques reposent sur les « meilleures pratiques » du secteur. En contrepartie, vous souffrirez peut-être d’un manque de souplesse.

Une exploration limitée :

Etant donné que l’entreprise a périodiquement besoin d’un jeu de données et de mesures de performances cohérents, les utilisateurs veulent effectuer eux-mêmes un certain niveau d’exploration des données. Pour cela, ils ont besoin en priorité d’une combinaison de graphiques d’activité élémentaires et de données tabulaires, mais ils doivent également être en mesure d’explorer les informations pour une analyse poussée. 

Ils existent d’autres cas d’utilisation comme les cas de mesure de performances,il est impossible de connaître les données pertinentes avant l’analyse et l’intégration des feuilles de calcul. Alors, afin de choisir l’outil approprié pour vous, considérez ces cas d’utilisation !

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