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3 règles pour la préparation de données et assurer le succès du projet de tableau de bord

Je travaille comme delivery manager chez Toucan Toco, et la gestion des projets de tableaux de bord est mon quotidien. J’ai écrit cet article pour que vous puissiez gagner des milliers d’heures sur la gestion sans fin de projets de tableaux de bord.Vous pourriez alors consacrer votre temps précieux aux avantages à long terme : adoption, retour sur investissement et propriété de données.

N°1 EN MATIÈRE DE TABLEAUX DE BORD, LA TERRE  EST PLATE…

Travailler sur des projets de données m’a fait réaliser une chose inattendue : la terre est plate. Je n’essaie pas de vous faire avaler de pseudo-nouvelles, la terre est vraiment plate. Du moins lorsqu’il s’agit de communiquer des données et de construire des tableaux de bord. Laissez-moi vous expliquer.

 

 

 

 

Lorsque j’ai rejoint l’industrie il y a des années, je m’attendais à traiter avec des entreprises super-connectées, rassemblant des trillions de lignes de données sur des bases de données gigantesques. Des cubes. Systèmes de données multidimensionnelles, séries de tableaux basés sur leur auto-structure. Eh bien, si la plupart d’entre elles ont effectivement construit leurs cubes aujourd’hui, nous n’utiliserons pas directement ces cubes pour créer les nouveaux tableaux de bord de nos clients. Pourquoi ?

 

Parce que lorsque nous gérons des projets de tableaux de bord, nous le faisons toujours avec des données en 2D. Il s’agit de données en deux dimensions (colonnes et lignes) que la plupart des gens utilisent pour leurs graphiques ou leur présentation Powerpoint. Ils sont simplement habitués à cette façon de traiter les données, car il y a tout ce dont ils ont besoin dans ce format 2D : des résultats entrecroisés de lignes et de colonnes sur lesquels ils veulent se concentrer.

 

Soyez patients : notre mission chez Toucan Toco est de vous aider à construire des récits de données clairs et simples pour ceux qui utilisent vos rapports.

 

Qui ? Les membres du conseil d’administration, les membres de la direction, les utilisateurs opérationnels. Nos applications sont conçues pour être compréhensibles par tous.

 

Comment ? En représentant les données simplement : en deux dimensions.

 

Croyez-moi, personne ne veut perdre son temps à essayer de déchiffrer ce genre de graphique chaque fois qu’il a besoin d’informations clés à emporter.

 

 

😱Mon dieu! Mais qu’est-ce que c’est que cet arc-en-ciel? 😱

 

 

Chez Toucan Toco, nous avons adopté le principe de simplicité, et nous consultons toujours les données du client en deux dimensions (colonne par colonne, ligne par ligne). Parce que c’est ce qui sert le mieux les besoins des utilisateurs finaux, et qui leur permet de prendre des mesures sur la base des données qu’ils voient.

 

Des données super faciles à assimiler. De quoi nourrir rapidement les pensées et prendre des mesures. Comme une tranche de pizza.

 

C’est pourquoi, la plupart du temps, lorsque je lance un projet de tableau de bord et que je connecte des données à notre outil Dataviz, je finis par utiliser des fichiers excel/csv. Des extraits de données plats. Pas de bases de données multidimensionnelles.

 

Des fichiers tout simplement plats.

 

#2 … ET BIEN SOUVENT, C’EST UN PEU FLOU POUR CEUX QUI UTILISENT CES DONNÉES EN VUE DE SUIVRE LEUR ACTIVITÉ

Non seulement plat, le monde des données est aussi un peu flou pour la plupart de nos clients. Pourquoi ?

 

Eh bien, tout d’abord, parce que ce n’est pas leur métier. Pour obtenir des données à partir de cubes/bases de données, vous devez connaître leur structure, leurs dimensions, leur hiérarchie. Accéder à une structure de données complexe, explorer des billions de lignes nécessite un ensemble de compétences techniques spécifiques et une forte affinité avec les données. Au sein d’une entreprise, seules quelques personnes peuvent accéder aux bases de données, les comprendre et les explorer. Ces personnes sont des spécialistes des données, des administrateurs-systèmes, des analystes de données, des experts en informatique, des responsables de la BI, etc.

 

Elles travaillent au sein du département « Business Intelligence » (BI) des entreprises. Ils travaillent au sein du département d’intelligence économique (BI) des entreprises. Et généralement, ils se tiennent un peu à l’écart des propriétaires de mes entreprises (directeur financier, directeur marketing, etc.). Il semble pourtant que ce soient eux qui voudraient utiliser un outil de dataviz pour suivre leur activité.

 

C’est alors que vous me demandez « Et alors ? Quelle est la conséquence de tout cela ? »

 

Dans la plupart des cas, cela signifie une chose : le contenu de ces données (comment elles sont « faites », collectées et calculées) est souvent inconnu de nos interlocuteurs commerciaux. Malgré le fait qu’ils utilisent ces données quotidiennement. Habituellement, lorsque les gens lancent un projet de dataviz/tableau de bord, ils savent quels sont les KPI qu’ils veulent voir, mais ne savent pas comment ils sont calculés.

 

Les chiffres que nos chefs d’entreprise ont l’habitude de voir sur votre présentation Powerpoint mensuelle ont fait un très long voyage avant d’en arriver là.

 

Laissez-moi vous dessiner ceci :

 

 

 

Le voyage parcouru par les statistiques, de votre base de données à votre rapport Powerpoint.

 

 

#3 ENFIN, QUE SE PASSE-T-IL LORSQUE VOUS NE CONNAISSEZ PAS VOS PROPRES DONNÉES ?

Votre projet échoue. « Comment savez-vous que le projet est un échec ? » vous demanderiez-vous. Eh bien, au cas où votre tableau de bord reste inutilisé, tout simplement. Son utilisation est la clé. Et le pilier de cette utilisation est la qualité des données. Si vous n’assurez pas une bonne qualité des données, en exécutant soigneusement votre préparation de données, vous pouvez être pratiquement certain que tout ce qui est construit dessus va s’effondrer.

 

Et cela vous coûtera de l’énergie, du temps, de l’argent et même de la crédibilité.

 

Quels sont les avantages d’une bonne préparation des données ?

Pensons d’abord à son utilisation, donc aux données ! Les ressources internes peuvent se charger de la préparation des données (nettoyage, traitement, formatage et extraction de vos données). Ou vous pouvez l’externaliser à un partenaire intégrateur. Dans les deux cas, il vaut mieux gérer soigneusement cette phase de préparation des données, car elle peut vous conduire à plusieurs situations fâcheuses.

 

KNOW YOUR DATA TO KEEP YOUR PROJECT MOVIN’

 

  • Accélérer et sécuriser les phases de vérification des données

Comment garantir un contrôle des données super propre, rapide et efficace ? Anticipez ! Pour vérifier que tous les calculs ont été examinés et approuvés et que les chiffres sont corrects à 100 %, il faut :

 

– Rédiger des règles de calcul exactes : « Mes prestations = mes dépenses – mes charges ».

– Identifier plusieurs scénarios de test : « Lorsque je croise ce KPI avec cette date, j’attends ce résultat »

– Identifier quels tableaux de données sont testés, dans quel environnement : « Nous demanderons à la base SQL XX-1, dans un contexte de données en direct, avec une faible connexion internet »

– Consacrer du temps et des ressources humaines pour mener à bien cette phase de vérification des données, identifier les erreurs et apporter des solutions

– Créer des livrets de contrôle des données, les utiliser et les versionner pour mesurer les progrès en un coup d’œil

– Une fois que vos règles commerciales sont fixées, il est temps de penser à l’avenir.

 

  • La maintenance et la connaissance ont la priorité

Soyez un propriétaire responsable des chiffres et des règles de calcul de l’entreprise. Pour ce faire, vous devez mettre en place des contrôles stratégiques, ce qui nécessite de garder le contrôle du parcours des données.

 

La documentation est essentielle pour assurer la transmission des connaissances et le contrôle des données. Comme ce que font les propriétaires des données (partenaires/services internes) n’est pas toujours documenté et compréhensible par les personnes qui prendront la relève, vous devez absolument écrire et stocker ces connaissances quelque part. Cela vous aidera à transférer l’information, à mettre en place des développements dans votre tableau de bord. Et au moment où vous devrez appliquer les améliorations sur votre outil dataviz, en recalculant/ajoutant de nouveaux KPI, vous serez prêt à affronter la situation sereinement !

 

  • Maîtriser l’ampleur des évolutions et l’allocation budgétaire

Faisons une hypothèse : vous ne savez pas comment vos données sont calculées dans le système de données de votre entreprise, mais vous avez réussi à construire un outil de tableau de bord, et vous voulez maintenant mettre en œuvre un développement de votre tableau de bord. Lorsque vous essayez d’ajouter un nouvel indicateur de performance clé ou de modifier le calcul d’un de vos indicateurs, vous devez revenir à vos données. Et si rien n’est documenté, vous vous retrouverez face à une boîte noire. Vous perdrez votre énergie à essayer de rassembler toutes les informations dont vous avez besoin, et vous perdrez du temps à préparer la mise en œuvre des futures améliorations. Et le temps, c’est de l’argent. Ne gaspillez pas votre budget pour éclairer la boîte noire. Consacrez votre temps et votre énergie à la mise en œuvre des modifications de votre tableau de bord.

 

  • En gros, cela vous oblige à revenir à un « mode projet », à perdre plus de temps et à dépenser plus d’argent.

Achetez de nouveaux data sprints. Mobilisez de nouvelles ressources pour effectuer le traitement. D’autres ressources pour procéder à l’intégration et à la vérification complètes des données. Et avec tout cela, vous risquez même de rater votre date de lancement…

 

 

MAÎTRISER SES DONNÉES POUR RENTABILISER AU MAXIMUM SON TABLEAU DE BORD

 

  • Stimuler l’utilisation par les données.

S’assurer que les données restituées dans votre outil dataviz sont correctes et correspondent aux besoins des entreprises est une étape essentielle pour la réussite d’un projet de données. Vous devez montrer les bons KPI à ceux qui prennent des décisions basées sur ces données, afin de garantir l’utilisation et la praticabilité de votre outil. Vous devez également vous assurer qu’à chaque fois que vous mettrez à jour les données, vous ne biaiserez pas leur interprétation. Les données doivent être lisibles durablement par les utilisateurs de votre tableau de bord, les KPI doivent être calculés de la même manière ce trimestre que deux ans auparavant, pour permettre une comparaison. Comme vos utilisateurs finaux baseront leurs décisions/actions sur ce qui est affiché sur votre tableau de bord, ce que vous montrez a intérêt à être précis !

 

 

  • Avec des données propres, vous obtiendrez la confiance de vos utilisateurs.

Si vous ne montrez pas les bons chiffres à vos utilisateurs, ils le remarqueront immédiatement. Ils ne considéreront pas votre outil de tableau de bord comme garanti, et cesseront simplement de l’utiliser. Cela signifie que des mois de travail pour construire un outil vont à la poubelle. Et ils n’adopteront plus l’application et ne l’utiliseront plus. Car pas d’utilisation = pas de retour sur investissement = échec du projet. Au contraire, en montrant des données de qualité, vous apportez la confiance dans le jeu, et obtenez plus d’utilisation à la fin ! Parce que votre utilisateur a confiance dans les chiffres qu’il voit chaque jour dans votre tableau de bord, il peut agir sereinement – tout cela grâce à une préparation minutieuse des données !

 

 

Ça vous a plus ? N’hésitez pas à aimer ce billet et à partager vos meilleures pratiques avec nous dans les commentaires !

 

Et gardez toujours à l’esprit que même si le travail sur les données peut être difficile, il en vaut la peine ! Il permet l’utilisation d’un tableau de bord, et ça, ça n’a pas de prix 👑

Préparation de la donnée

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