Emmenez vos Données là où elles ont une Valeur Ajouté =)

I- Capter le Besoin

Tout part généralement d'une question :

• J'ai l'impression qu'on gagne du temps depuis la mise en place de ce nouveau process. Est-ce vrai ? Pour quelles raisons ?
• J'ai l'impression qu'on fait davantage appel à des sous-traitants dans tel secteur. Est-ce vrai ? Si oui, pourquoi ?
• Je trouve que mon logiciel métier est sous-utilisé, comment y remédier ?

C'est là-dessus que le travail s'engage : en se basant sur ce questionnement, et en l'enrichissant au cours d'une discussion, nous traçons une ligne directrice. Le but du projet BI est d'apporter des réponses fiables et objectives visant à confirmer ou infirmer vos intutions.

II- Etudier le Contexte

Une fois l'objectif défini, l'étape suivante consiste à comprendre les process métiers de la manière la plus détaillée possible. Cela se passe sur le terrain, au contact des personnes qui renseignent les logiciels métiers au quotidien. Nous déterminons : d'où viennent les informations ? qui les saisit ? comment ?

Bien souvent, des pistes d'améliorations du paramétrage des applications métiers ressortent de cette analyse.

Suivant le nombre de process concernés cette étape peut durer de quelques heures à quelques jours, mais elle est essentielle puisque c'est à ce moment que nous identifions les sources de données qui permettront de répondre aux questions posées.

III- Extraire les Données

Après avoir localisé l'emplacement des "filons de données" à l'étape précédente, nous procédons à l'extraction de cette matière première.

En collaboration avec le service informatique de votre société, nous mettons en place un pipeline de données. Il s'agit de créer une chaîne d'approvisionnement de données (connexion aux sources, envoi de requêtes et stockage des résultats dans l'entrepôt).

La création d'un entrepôt introduit un lieu tampon entre les applications métiers et les applications BI. Les données utiles sont récupérées à intervalle régulier et stockées dans l'entrepôt et les applications BI s'appuient sur les données de cet entrepôt. En effet, il n'est généralement pas souhaitable que les outils BI sollicitent sans arrêt les bases des logiciels métiers. La fréquence de rafraîchissement de l'entrepôt est à définir selon les besoins.

IV- Modéliser

C'est là que nous dessinons le cerveau de la future application BI. Les données brutes extraites à l'étape précédente sont filtrées, nettoyées, harmonisées, réorganisées et assemblées pour aboutir à un modèle de données complet et cohérent.

Dans les applications sources, les données sont structurées d'une façon propre à l'éditeur, qui est soumis à des contraintes techniques spécifiques. En Business Intelligence, les contraintes sont totalement différentes puisqu'il ne s'agit pas de faire fonctionner un logiciel métier, mais de présenter des indicateurs au décisionnaire.

Lors de l'étape de traduction, nous réalisons ce changement de paradigme.

V- Designer les Visualisations

C'est ici que la magie opère. Nous nous efforçons de créer le design le plus ergonomique et pertinent possible pour que vous puissiez naviguer dans le modèle de données, en trouvant les réponses aux questions que vous vous posez.

Le but est de créer une interface graphique claire et fluide qui fera le lien entre vous et le modèle de données à explorer. Cette étape engendre souvent de nouvelles questions qui peuvent faire reboucler sur la première étape...

Et c'est tant mieux, cela signifie que le système fonctionne !

VI- Former des Référents

Pour stimuler la diffusion de la Business Intelligence au sein de votre entreprise, nous vous aidons à sensibiliser vos collaborateurs à la Data Literacy (capacité à lire, analyser, et argumenter avec des données informatiques).

Quels sont les différents types de données ? Comment sont calculés les indicateurs ? Pourquoi tel indicateur en pourcentage doit-il être rapproché de tel autre pour avoir du sens ? Pourquoi est-il difficile de réaliser tel calcul ?

Bien formés, les plus à l'aise deviendront des référents, capables de faire vivre le design des applis BI, voire même les modèles de données.