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Choisir la bonne plate-forme décisionnelle

Les sept qualités incontournables qu’une plate-forme décisionnelle doit réunir pour déjouer les stratégies des concurrents sur un marché en repli – Mark Lorion, vice-président en charge du marketing de TIBCO Spotfire

Les entreprises recueillent et stockent au quotidien de gigantesques quantités de données – générées par leurs clients, partenaires, fournisseurs et processus internes. Ces données sont mises à la disposition des utilisateurs métier, responsables et analystes, qui les exploitent pour prendre, le moment venu, des décisions avisées concernant leurs opérations. Si toutefois ces acteurs ne peuvent accéder rapidement ou à point nommé à ce capital données, ils perdent alors leur temps et gaspillent leurs ressources à tenter d’analyser et d’interpréter correctement ces données – un frein à l’efficacité de leurs prises de décisions.

Comment une entreprise peut-elle avoir la certitude que ses collaborateurs ont accès aux bonnes informations, dans un format facilitant des prises de décisions stratégiques rapides, aisées et intuitives ? Compte tenu des enjeux pour une organisation, mais aussi face à la pléthore d’éditeurs, choisir la bonne plate-forme décisionnelle relève de la gageure.

Les qualités incontournables d’un déploiement réussi

Aujourd’hui, les entreprises sont submergées de décisions à prendre. Elles doivent notamment choisir la plate-forme décisionnelle la mieux adaptée à leurs impératifs métier, puis réussir le déploiement de la solution retenue – une étape qui reste et demeure délicate. En parallèle, la création de solutions à la fois « universelles » et différenciées, susceptibles d’être exploitées facilement et de manière intuitive par tous les fournisseurs et consommateurs d’informations, à quelque degré que ce soit, est une tâche particulièrement ardue. Alors, quels critères retenir dans le choix d’une solution capable de répondre aux impératifs présents et futurs de l’entreprise ?

  1. Découverte visuelle – Privilégiez une solution associant des techniques de visualisation dynamique à la méthodologie analytique et à l’expérience utilisateur – une solution qui ne se contente pas d’exposer des résultats dans un rapport. En règle générale, plusieurs méthodes de visualisation sont exploitées pour présenter diverses formes de données et permettre aux utilisateurs de repérer en un clin d’œil des particularités que n’auraient jamais révélé des graphiques « traditionnels » (histogrammes ou graphiques linéaires). Des techniques d’interconnexion, de type « brush linking » facilitent notamment l’identification rapide des relations existant entre les données et la comparaison simultanée de plusieurs attributs.
  1. Décisionnel en libre-service, piloté par l’utilisateur – La solution à retenir doit être dotée d’une interface intuitive adaptée à tous les profils d’utilisateurs — analystes métier, travailleurs du savoir ou utilisateurs fonctionnels. Les utilisateurs techniques et métier, au cœur des processus stratégiques de l’entreprise, sont confrontés chaque jour à de nouvelles problématiques opérationnelles. Les obliger à solliciter le département informatique pour configurer de nouveaux rapports (via la soumission de « tickets ») constitue un frein à la prise de décision et à l’exploration des données. Il est préférable qu’ils puissent disposer facilement de leurs propres données dans un rapport/une analyse et qu’ils aient les moyens de publier rapidement leurs conclusions, sous forme de rapport, de feuille de calcul ou de présentation interactive.
  1. Rapidité et interactivité – Les solutions décisionnelles de nouvelle génération font appel à de nouvelles techniques, de chargement des données en mémoire notamment, pour réduire de manière spectaculaire les temps de réponse aux nouvelles questions. Les professionnels doivent pouvoir structurer et manipuler facilement leurs données, en quelques clics, changer d’avis au beau milieu d’une recherche, et poursuivre facilement par des questions complémentaires – en sollicitant un minimum le service informatique. La solution doit également être capable d’analyser en temps réel des données en circulation – et pas uniquement au repos – comme c’est généralement le cas des systèmes décisionnels « traditionnels ».
  1. Facilité d’adaptation – Les outils décisionnels modernes doivent pouvoir gérer une large panoplie d’applications et de processus métier au sein de l’entreprise – et non pas se cantonner aux processus dits institutionnels comme le font les systèmes décisionnels « classiques ». Si, par le passé, nombre d’entreprises ont dû se tourner vers des outils spécialisés ou des solutions sur mesure, aujourd’hui, des outils décisionnels de pointe peuvent être déployés simultanément auprès d’utilisateurs exerçant aussi bien des fonctions commerciales que techniques, comme la recherche, le développement, la fabrication, ou encore la qualité.
  1. Prévisionnel et calculs – En intégrant des techniques prévisionnelles et des méthodes de calcul à son système décisionnel, l’entreprise dote tout utilisateur, en coulisses, d’une remarquable puissance de calcul, et génère des rapports et analyses étayés par des statistiques.
  1. Rapidité de prise en main – Recherchez une solution dont l’exploitation ne nécessite aucun bagage technique, et mettez ainsi l’expertise métier des utilisateurs au service des données, plutôt que de leur faire perdre un temps précieux en tâtonnements techniques. Si par exemple, pour la création de nouveaux rapports ou la modification de rapports existants, l’outil décisionnel en place ou envisagé impose de faire appel aux services d’un administrateur informatique, son choix est une aberration. À partir du moment où les utilisateurs ont la possibilité d’être opérationnels rapidement, ils exploiteront pleinement toutes les fonctionnalités du logiciel — oubliées les récriminations liées à sa complexité ou à la quantité de procédures à respecter !
  1. Plaisir d’utilisation – Eh oui, vous avez bien lu ! Un logiciel convivial, autorisant l’extraction de nouvelles connaissances à partir d’un capital données et des prises de décisions avisées, aura toutes les chances d’être apprécié et adopté.

Les gages du succès

Lorsqu’une entreprise adopte une solution permettant aux utilisateurs d’opérer une analyse visuelle et dynamique de leurs données, les avantages à la clé sont multiples.

Recherche facilitée d’informations

Comme l’a dit très justement Howard Wainer, « Plus il est facile de répondre à une question, plus il y a de probabilités que cette question soit posée ». Via leur interface graphique interactive, les solutions décisionnelles dynamiques incitent les utilisateurs à poser des questions jusqu’alors insoupçonnées. Un outil décisionnel performant n’a cure du résultat ou du rapport final. Il fait la part belle à l’interactivité, à l’itération et à un processus créatif qui se veut attrayant pour l’utilisateur. Il privilégie l’exploration des données, en s’efforçant de rendre le plus agréable possible le cheminement de l’utilisateur jusqu’à l’obtention de la vue parfaite.

Formation organisationnelle optimisée

Avec des solutions d’analyse décisionnelle dynamiques, les utilisateurs fonctionnels ont accès aux mêmes données qu’avec des outils décisionnels classiques, aux côtés des sources de données locales ; ces solutions leur permettent d’exploiter leurs propres processus de réflexion analytique, sans être tributaire du personnel informatique pour l’exécution de requêtes et de rapports. Mieux équipés, les experts métier peuvent ainsi se focaliser sur l’analyse. La valeur des données est démultipliée à partir du moment où l’utilisateur fonctionnel, celui le plus versé dans le domaine en question, a tout loisir de se recentrer sur l’analyse, sans avoir à se préoccuper des rouages techniques du logiciel ou du lieu de sauvegarde des  de données. Les utilisateurs ne perdent plus de temps à charger des données ; il leur suffit d’insérer la source de données dans l’analyse pour obtenir instantanément un retour d’information. Ils peuvent également partager leurs processus et requêtes avec d’autres.

Efficacité de l’analyse

En autorisant une visualisation avancée des données, les solutions d’analyse décisionnelle dynamiques permettent de replacer les données dans un contexte plus large, de dégager des tendances et d’appuyer toute décision sur une analyse détaillée des informations. Visualisation avancée oblige, les utilisateurs interagissent avec des graphiques et diagrammes pour visualiser, manipuler et analyser les données, et identifier des relations jusqu’alors ignorées entre des éléments de données.

Souplesse des données

Pour le traitement de l’information, les solutions d’analyse décisionnelle dynamiques recourent à l’analyse en mémoire. En chargeant les données dans la mémoire en local, cette technologie autorise l’accès immédiat aux données au même titre que leur manipulation. Les utilisateurs peuvent ainsi regrouper, ordonnancer et quantifier les données en temps réel, en bénéficiant d’un retour d’information immédiat sur chaque opération. L’avenir du décisionnel est tout tracé : « D’ici à 2012, 70% des entreprises figurant au classement Global 1000 utiliseront l’analyse en mémoire pour optimiser les performances de leurs applications décisionnelles. »[1]

Autres avantages de ces outils d’analyse visuelle interactive :

  • Mise au jour des relations non visibles dans des feuilles de calcul, tables ou graphiques statiques.
  • Exploitation des capacités cognitives et perceptives innées de l’individu.
  • Prise en main rapide, l’apprentissage du produit passant par son exploitation immédiate.
  • Partage sécurisé du processus d’analyse avec d’autres.

Les solutions d’analyse décisionnelle dynamiques, qui mettent les utilisateurs en contact direct avec les données, sont optimisées pour leur donner les moyens de visualiser, d’interagir avec et d’explorer des schémas et relations stratégiques, à l’origine de nouvelles connaissances. Elles seules peuvent tirer pleinement parti des informations métier, améliorer les prises de décisions, et dégager un avantage concurrentiel du capital données de l’entreprise.


[1] Kurt Schlegel, Mark A. Beyer et autres, BI Applications Benefit from In-Memory Technology Improvements, Gartner, 19 avril 2007

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