Guide pour le choix d’une intelligence économique

La première phase du processus consiste à se renseigner sur votre organisation et sur la façon dont elle utilise les données. Posez des questions sur qui, quoi, quand, où, comment et pourquoi.

Qui traite les données ?

Dans votre organisation actuelle, qui travaille avec les données ? Avez-vous une équipe d’analystes de données qui construit toutes vos visualisations ? Les utilisateurs professionnels créent-ils leurs propres rapports ? Les scientifiques construisent-ils des modèles avec les données ? Qui est responsable des transformations de données ? Pour répondre à ses questions je vous invite à visiter le site d’Artis.

Pourquoi vous avez besoin de ces informations :

Les scientifiques et autres utilisateurs avertis ont des besoins et des attentes différents de ceux des utilisateurs professionnels. Parlez à tous ceux qui créent des rapports (ou, si vous êtes dans une grande organisation, à un échantillon représentatif) et découvrez comment ils utilisent les données et quelles sont leurs exigences. Consultent-ils les tableaux de bord quotidiennement ou ont-ils besoin de mises à jour toutes les heures ? Impriment-ils des rapports ? Collaborent-ils avec d’autres utilisateurs ? Ont-ils besoin de créer des visualisations ad hoc ?

La question des transformations de données est aussi importante que le choix de l’entrepôt de données. Il y a de fortes chances que vous souhaitiez reproduire vos données brutes dans votre entrepôt de données, et transformer certaines des données une fois qu’elles y arrivent pour les rendre plus utiles pour l’établissement de rapports. Certains outils de BI peuvent effectuer des transformations sur des données brutes, mais de nombreuses organisations préfèrent effectuer les transformations comme une étape distincte. Les outils conçus pour effectuer des transformations comprennent dbt, Talend Open Studio for Data Integration et Talend Pipeline Designer.

Si les employés non techniques ont besoin d’analyses en libre-service, vous aurez besoin d’un outil doté d’une interface intuitive de type pointer-cliquer. Si vous prévoyez que seuls les employés techniques utilisent l’outil, vous pouvez alors explorer les outils qui utilisent du code comme entrée. Dans certains cas, seuls les utilisateurs experts peuvent utiliser un outil à son plein potentiel. Vous devez alors vous demander quel est le coût d’opportunité de faire élaborer et mettre à jour tous les rapports par des analystes de données experts, par rapport à un outil qui permet à n’importe qui d’obtenir des analyses par lui-même.

Un seul outil peut répondre aux besoins des deux groupes d’utilisateurs. De nombreuses organisations estiment qu’il est préférable d’éviter les outils multiples dans différents services. D’autres organisations choisissent de sélectionner différents outils pour différents types d’utilisateurs.

À quel genre de questions devez-vous répondre ?

Notez les cas d’utilisation de l’outil de BI de votre organisation, avec autant de détails que possible, notamment ce que les utilisateurs attendent de vos rapports, visualisations et analyses. Voici quelques besoins courants :

  • des instantanés de rapports opérationnels
  • exploration de données
  • intégration des feuilles de calcul (dans les deux sens)
  • l’analyse des données
  • des rapports, tableaux et graphiques personnalisés en libre-service

Pourquoi vous avez besoin de ces informations :

 Les outils de BI sont des produits complexes dotés de nombreuses fonctionnalités. Il est difficile de savoir comment commencer à les évaluer. Il vaut mieux partir de vos besoins que des capacités d’un produit, car certaines de ces caractéristiques super brillantes ne seront pas utiles à votre organisation.

Comment vous utiliserez ces informations :

Le fait de disposer de cas d’utilisation et d’objectifs d’utilisateurs vous aidera à établir les critères d’évaluation que vous utiliserez.

Où se trouvent les données ?

Où se trouvent les données que vous rapportez ? Sont-elles dans des bases de données internes ? Sur des plateformes SaaS ? Dans un entrepôt de données d’entreprise ?

Pourquoi vous avez besoin de ces informations :

Vous devez considérer votre outil de BI dans le contexte d’une infrastructure d’analyse de données complète. Certains outils lisent directement à partir de diverses sources de données – mais souvent pas toutes celles que vous utilisez. Certains se connectent à des entrepôts de données en nuage, et ces entrepôts de données doivent être remplis de données reproduites à partir de toutes les sources que vous voulez analyser. C’est là que Stitch intervient. Stitch se connecte à plus de 90 sources de données et réplique les données vers n’importe lequel des populaires entrepôts de données en nuage, à partir desquels tout outil de BI peut accéder aux données de toutes vos sources.