Author: Stephane

Datanalysis - Mettons vos données en action > Articles by: Stephane
Artificial Intelligence
28 mai 20250

Qu’est-ce qu’une « Full-Stack AI Company » et pourquoi votre entreprise devrait s’y intéresser?

La révolution qui redéfinit le conseil data

L’intelligence artificielle ne se contente plus d’être un simple outil – elle redéfinit complètement la manière dont les entreprises abordent leurs défis data. Chez DATANALYSIS, nous sommes au cœur de cette métamorphose, transformant notre approche du conseil pour vous offrir des solutions plus puissantes et plus intégrées que jamais.

Définition d’une « Full-Stack AI Company »

Une « full-stack AI company » applique directement les capacités d’IA pour fournir des solutions complètes dans un domaine spécifique, plutôt que de simplement vendre des outils pour que d’autres les implémentent. Cette approche révolutionne le modèle d’affaires traditionnel du conseil.

Comme l’explique Y Combinator en 2025 : « Une entreprise full-stack IA ne se contente pas de construire des agents IA à vendre aux entreprises existantes ; elle crée de nouvelles entreprises dotées d’agents IA qui concurrencent directement les sociétés traditionnelles. »

Full-Stack AI Companies Entreprises d’outils IA traditionnelles
Construisent des solutions complètes qui répondent directement aux défis sectoriels Créent des outils que d’autres intègrent dans leurs workflows
Possèdent l’expérience utilisateur et la relation client Fournissent des composants qui s’intègrent aux systèmes des autres
Capturent l’ensemble de la chaîne de valeur d’un secteur Capturent uniquement la couche technologique

Pourquoi est-ce révolutionnaire pour votre entreprise ?

1. Transformation du temps en valeur

Pour un DSI comme vous, le temps est précieux. Notre approche full-stack IA permet de réduire drastiquement les délais de mise en œuvre :

  • 40-50% de réduction du temps de développement ETL
  • Diminution significative du temps d’actualisation des données (de 500 à 45 minutes chez un de nos clients)
  • 70% de réduction du temps de programmation

2. De la donnée à la décision en un temps record

Comme en témoigne KDI, notre client : « Tous les objectifs majeurs liés à la gestion et à l’exploitation des données ont été atteints. La prestation de DATANALYSIS a été une ressource inestimable pour notre service, offrant une aide précieuse à la prise de décision. »

3. Expertise humaine amplifiée, non remplacée

Notre approche full-stack IA ne remplace pas l’expertise humaine – elle l’amplifie. Nos consultants se concentrent désormais sur des tâches à plus haute valeur ajoutée :

  • Orientation stratégique
  • Gouvernance des données
  • Conseil en implémentation IA
  • Éthique et conformité

En pratique : DUKE Analytics, notre assistant IA au cœur de notre transformation

DUKE Analytics, notre solution phare, incarne parfaitement cette approche full-stack IA :

« Dans l’univers complexe des données, DUKE Analytics émerge comme un phare de simplicité et de puissance, redéfinissant la manière dont les entreprises interagissent avec leurs informations cruciales. Grâce à sa technologie de BI Générative et à son datamanagement intelligent, DUKE Analytics démocratise l’usage des données. »

Cette solution permet de :

  • Interagir : Dialoguer naturellement avec vos données via une interface chatbot
  • Décider : Transformer les données en insights actionnables
  • Briller : Prendre des décisions rapides et fondées

Témoignages clients : des résultats concrets

Notre approche full-stack IA a déjà transformé les opérations de plusieurs entreprises :

Prêt à transformer votre approche data ?

La révolution full-stack IA n’en est qu’à ses débuts. Les entreprises qui l’adoptent aujourd’hui se positionnent comme les leaders de demain.

Chez DATANALYSIS, nous combinons l’expertise humaine et les capacités IA pour offrir des solutions complètes qui s’attaquent directement à vos défis sectoriels, créant une valeur nettement supérieure aux approches traditionnelles.

Contactez-nous pour découvrir comment notre approche full-stack IA peut transformer votre entreprise.

DATANALYSIS – Transformez vos intuitions en décisions éclairées grâce à des données de qualité.

Discutons en
Artificial Intelligence
28 mai 20251

L’impact de l’IA générative sur les projets de Business Intelligence: un avantage compétitif pour votre entreprise

 

Exploitez vos données et automatisez vos processus grâce à nos solutions d’IA générative et nos agents autonomes intelligents.Depuis quelques mois, l’Intelligence Artificielle générative s’impose comme une révolution technologique majeure. Au-delà de l’effet de mode, elle offre des opportunités concrètes pour accélérer et optimiser les projets data, de la collecte des données jusqu’à leur exploitation décisionnelle. Les décideurs (CIO, CDO, CTO…) voient émerger une promesse claire : des données mieux exploitées, plus rapidement, pour un avantage compétitif décisif.

1. Collecte et ingestion des données : l’IA au service du data engineer

La première étape d’un projet data consiste généralement à collecter, ingérer et centraliser les données provenant de différentes sources. C’est le domaine de prédilection du Data Engineer, souvent en collaboration avec le Data Steward qui veille à la qualité et à la conformité des données collectées. Traditionnellement, cette phase peut être longue et fastidieuse : il faut développer des connecteurs vers des APIs ou bases de données, écrire des scripts d’ETL (Extract-Transform-Load) pour intégrer les données dans un data warehouse, et documenter l’origine et le schéma de ces données.

L’IA générative change la donne en automatisant et accélérant ces tâches techniques. Par exemple, un data engineer peut décrire en langage naturel la source de données à connecter et les transformations souhaitées, et l’IA générera automatiquement le code pour effectuer cette ingestion. Des outils de type copilot basés sur des modèles génératifs peuvent suggérer du code Python ou SQL prêt à l’emploi pour extraire et charger les données, réduisant drastiquement le temps de développement.

Un cas d’usage concret : l’automatisation du mapping de données hétérogènes. Relier entre elles deux sources de données différentes (par exemple l’ERP et le CRM de l’entreprise) demande d’identifier quelles entités ou clés correspondent – un travail manuel traditionnellement long et sujet à erreurs. Ici, un agent d’IA peut analyser les schémas et contenus des deux sources et proposer automatiquement les correspondances. Ce type d’agent autonome accélère l’intégration de nouvelles sources et garantit une meilleure cohérence.

Avec des solutions comme DUKE, la plateforme de DATANALYSIS, vous pouvez connecter vos données en quelques clics, éliminant la complexité technique pour obtenir rapidement des données exploitables.

2. Préparation et qualité des données : un bond en avant pour le data steward

Une fois les données brutes ingérées, il faut passer par la phase cruciale de préparation, de nettoyage et de mise en qualité des données. Dans un projet classique, cette phase mobilise le data engineer et surtout le Data Steward, gardien de la qualité et de la gouvernance des données. Leur mission : dédoublonner, gérer les valeurs manquantes, uniformiser les formats et documenter les jeux de données.

L’IA générative excelle dans ces tâches répétitives et vient libérer les experts humains de ce fardeau. Par exemple, un modèle d’IA peut détecter automatiquement les anomalies, signaler les doublons et proposer des corrections pour normaliser les données. Ce type d’automatisation permet au data steward de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme définir des règles de gestion de données et superviser les processus de contrôle qualité.

3. Analyse exploratoire et Business Intelligence : le copilote du data analyst

Quand les données sont prêtes, le Data Analyst intervient pour transformer ces données en insights actionnables. Traditionnellement, l’analyse exploratoire et la création de rapports pouvaient prendre des jours. L’IA générative, combinée à des interfaces conversationnelles, permet aujourd’hui de poser des questions en langage naturel et d’obtenir des réponses immédiates sous forme de graphiques ou de textes explicatifs.

Grâce à cette assistance, l’analyste peut se concentrer sur des analyses plus complexes, tandis que l’IA se charge de générer automatiquement des rapports et des visualisations. Cela améliore non seulement l’efficacité, mais permet aussi aux décideurs d’accéder rapidement aux informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées.

4. Modélisation avancée et Data Science : un catalyseur pour le data scientist

Au-delà de l’analyse descriptive, de nombreux projets data incluent une dimension prédictive ou d’intelligence artificielle. Ici, le Data Scientist intervient pour concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning. L’IA générative offre un soutien précieux en générant automatiquement du code et en proposant des solutions pour le prétraitement des données.

Par exemple, en décrivant simplement son besoin, le data scientist peut obtenir un prototype de script optimisé pour entraîner un modèle de classification ou de prédiction. Cela réduit considérablement le temps passé sur les tâches répétitives et permet de se concentrer sur l’innovation et l’optimisation des modèles.

L’IA générative ne remplace pas la créativité humaine, mais l’amplifie, offrant aux data scientists un véritable catalyseur pour accélérer l’innovation et améliorer la qualité des modèles déployés.

5. Déploiement, monitoring et consommation : vers des pipelines autonomes de bout en bout

La dernière étape d’un projet data est la mise en production des solutions développées et leur exploitation par les utilisateurs finaux. Cette phase mobilise des équipes techniques pour le déploiement et la surveillance continue, ainsi que des utilisateurs métiers qui consomment ces analyses pour prendre des décisions stratégiques.

L’IA générative intervient ici en automatisant le déploiement et le monitoring des modèles. Par exemple, un agent autonome peut surveiller en temps réel la performance d’un modèle, détecter des anomalies et déclencher des procédures de réentraînement si nécessaire. Pour les utilisateurs, l’IA permet d’accéder à des tableaux de bord interactifs et personnalisés, transformant l’expérience de la donnée en une interaction dynamique et fluide.

Conclusion : Passez à l’action avec DATANALYSIS et DUKE

L’IA générative transforme en profondeur la manière dont les projets data sont conduits. Du data engineer assisté par des agents autonomes au data scientist propulsé par des outils d’analyse avancée, chaque étape est optimisée pour offrir un avantage compétitif décisif.

Chez DATANALYSIS, nous avons intégré ces innovations dans DUKE, notre plateforme unifiée Data & IA Générative, pour permettre aux entreprises de connecter, préparer, analyser et exploiter leurs données en toute simplicité. Nos solutions vous permettent de réduire le délai insight-décision, d’améliorer la qualité des données et de stimuler l’innovation au sein de vos équipes.

Vous souhaitez découvrir comment l’IA générative peut transformer vos projets data et offrir un avantage concurrentiel à votre entreprise ? Planifiez dès aujourd’hui une consultation avec un expert de DATANALYSIS et propulsez votre organisation vers l’avenir.

Démonstration DUKE + Audit processus data + POC sur mesure
Discutons-en !
Artificial Intelligence
28 janvier 20250

DATANALYSIS accélère son développement national avec le soutien de la Région Réunion

Dans le cadre du dispositif Prim’Export de la Région Réunion, DATANALYSIS a mené une campagne de développement intensive sur le territoire métropolitain entre juin et août 2024. Cette opération a permis de concrétiser plusieurs succès majeurs :

  • Signature d’un contrat avec le groupe Sanofi pour le déploiement de nos solutions d’analyse de données
  • Participation au salon IA organisé par Amadeus
  • Développement de partenariats stratégiques, notamment avec le groupe ACCOR
  • Implantation réussie sur la région PACA

Cette expansion, soutenue par la Région Réunion, renforce notre position d’acteur innovant dans le domaine de l’IA et de l’analyse de données, tout en valorisant l’excellence du savoir-faire réunionnais à l’échelle nationale.

#InnovationRéunion #PrimExport #DataAnalytics #IA #RégionRéunion

Clients
14 novembre 20240

IBL témoigne: Business Lab Consulting, un partenaire clé pour le programme de fidélité Wiiv

Formation et accompagnement
Une expertise 360°
Des Data à l’action

Chez Business Lab Consulting, nous sommes fiers de partager les retours d’expérience de nos clients. Aujourd’hui, nous vous présentons le témoignage d’IBL et de son programme de fidélité wiiv, lancé en 2019.

La responsable du pôle fidélité, Cécile MASSON HENRY, nous livre ses impressions sur notre collaboration.

Des débuts dans un domaine nouveau

Lorsqu’IBL a lancé le programme wiiv, l’équipe était « novice dans le domaine » et a dû « attendre d’avoir un minimum de données pour commencer le projet« . C’est dans ce contexte qu’IBL a choisi de faire appel à Business Lab Consulting, une agence offrant non seulement des compétences en data visualisation, mais aussi une expertise dans le marketing de la fidélité.

Les défis rencontrés

IBL a dû faire face à plusieurs difficultés durant l’implémentation du projet data pour son programme de fidélité wiiv :

  • Le manque d’expérience et de connaissance sur le sujet de toute l’équipe ; Peu de retours sur les réels besoins des partenaires en ce qui concerne la visualisation de data car eux-mêmes étant peu expérimentés en la matière ;

 

  • « Des dashboards peu adaptés aux besoins métier, faute d’avoir bien questionné les exigences en matière de données et de visualisation. Le temps nécessaire pour un tel projet alors que nous étions toujours en phase de lancement et de croissance importante. Nous manquions de ressources et nous ne pouvions nous concentrer uniquement sur ce projet avec ses complexités », nous explique Cécile M.H, responsable du pôle.

L'apport de Business Lab Consulting

Malgré ces défis, la collaboration avec Business Lab Consulting a eu un impact significatif sur les services d’IBL au sein de ce service. Le plus grand apport a été sur la formation et l’accompagnement pour :

  • Comprendre ce que les données révélaient
  • Se poser les bonnes questions
  • Apprendre les concepts de gestion des programmes de fidélité
  • Faire des tests
  • Obtenir une visualisation des données lisible et compréhensible

AVANTAGES

Lors du processus d’appel d’offres, Business Lab Consulting s’est démarquée comme la seule agence offrant à la fois :

  • Les services de data visualisation et de traitement des données
  • Une expertise dans les programmes de fidélité
  • Des modèles d’analyse adaptés
  • Des formations techniques et théoriques

Pour IBL, cette offre globale représentait une vraie valeur ajoutée et ses divers avantages ont permis cette collaboration, déclare Cécile M.H

Les aspects les plus appréciés

IBL a particulièrement apprécié les formations et l’accompagnement fournis par Business Lab Consulting, permettant d’acquérir les compétences nécessaires pour tirer le meilleur parti des données.

Une évolution positive du suivi et du support

Bien que le suivi et le support aient connu quelques défis initiaux liés à la dépendance envers un seul consultant, Business Lab Consulting a renforcé son équipe, permettant une meilleure réactivité et une collaboration plus fluide.

Une prestation globale et qualitative

Pour résumer, IBL déclare :

« Avec Business Lab Consulting, nous avons eu tout sous un même toit – expert visualisation, expert programme de fidélité, expert data marketing et formations de qualité, avec en plus le plaisir de travailler avec des personnes qu’on apprécie et qui se donnent énormément pour la réussite de notre projet. »

Une recommandation solide

Sur une échelle de 1 à 10, IBL recommande les services de Business Lab Consulting à hauteur de 8,5/10.

Chez Datanalysis, nous sommes ravis de la confiance que nous accorde IBL pour son programme de fidélité wiiv. Nous continuerons à fournir des services de haute qualité en prenant sérieusement en compte les axes d’amélioration sur lesquels nous pouvons toujours travailler, en nous adaptant constamment aux besoins évolutifs de nos clients dans le domaine du marketing de la fidélité.

Ce retour d’expérience vous a inspiré et fait écho a certaines problématiques présentes dans votre entreprise ?

N’hésitez pas nous contacter, nous vous aiderons à prendre des décisions éclairées.

J'ai une problématique, help !
Clients
03 octobre 20240

KDI témoigne : DATANALYSIS, un partenaire clé dans l’exploitation des données

Optimisation de l’analyse et de la visualisation des données
Solutions sur mesure pour l’exploitation des données
Intégration et gestion des données

Chez DATANALYSIS, nous sommes fiers de partager les retours d’expérience de nos clients. Aujourd’hui, nous vous présentons le témoignage de KDI, une entreprise qui a fait appel à nos services pour optimiser sa gestion et son exploitation de données. Le Directeur logistique et approvisionnement de KDI nous livre ses impressions sur notre collaboration.

Des objectifs atteints et des besoins satisfaits

« Tous les objectifs majeurs liés à la gestion et à l’exploitation des données ont été atteints(…) La prestation de DATANALYSIS a été une ressource inestimable pour notre service, offrant une aide précieuse à la prise de décision« , souligne notre client.

Les applications que nous avons développées répondent globalement aux besoins initiaux de KDI, que ce soit en termes d’analyse, de visualisation ou d’intégration des données.

Notre collaboration a permis à KDI de mieux comprendre et analyser son business, en fournissant des outils et des solutions claires pour exploiter efficacement leurs données et améliorer leur performance globale.

Pourquoi KDI s'est tourné vers DATANALYSIS?

La décision de KDI de faire appel à nos services repose sur deux éléments clés :

  1. La continuité d’une collaboration passée fructueuse
  2. Les retours positifs sur notre expertise

Deux aspects de notre prestation ont particulièrement été appréciés :

  1. Notre disponibilité constante
  2. L’efficacité de la collaboration entre les différents intervenants

AVANTAGES

KDI met en avant deux atouts majeurs de DATANALYSIS :

  1. Notre expertise
  2. Notre capacité à proposer des approches différentes pour répondre au mieux à leurs attentes
  3. Un suivi et un support de qualité

Ces point forts ont permis à KDI d’obtenir des solutions sur mesure, parfaitement adaptées à leurs besoins.

« Rien à redire, le suivi et le support ont été très corrects. L’équipe est réactive dans l’ensemble » déclare notre client.

Une prestation complète et valorisante

KDI évalue sa satisfaction à 9/10, un score qui reflète la haute qualité de nos prestations. Le Directeur logistique et approvisionnement affirme qu’il recommanderait DATANALYSIS sans hésitation.

Pour conclure, KDI résume notre prestation en ces termes :

 

« Votre prestation allie efficacité, expertise, maîtrise des données et apporte une réelle plus-value. »

 

Chez DATANALYSIS, nous sommes ravis de la confiance que KDI nous accorde et nous continuerons à fournir des services de la plus haute qualité pour répondre aux besoins de nos clients en matière de gestion et d’exploitation de données.

Ce retour d’expérience vous a inspiré et fait écho a certaines problématiques présentes dans votre entreprise ?

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Artificial Intelligence, Data Governance, Data Marketing, Data Mining and Data Integration, Data visualisation
20 septembre 20240

DATA: Les 7 pièges à éviter, Ep 7/7 – Dangers du design

L’importance du design dans la présentation des données

Le design joue un rôle crucial dans la façon dont les données sont perçues et interprétées. Un bon design peut rendre les données plus accessibles et compréhensibles, tandis qu’un mauvais design peut conduire à des malentendus et des interprétations erronées. Dans ce dernier épisode de notre série, nous explorerons les dangers liés au design dans la présentation des données.

Piège 7A: les couleurs confuses

Le choix des couleurs est un aspect crucial du design de visualisation de données. Des couleurs mal choisies peuvent rendre la visualisation difficile à lire ou induire en erreur. Voici quelques pièges courants :

  1. Utiliser trop de couleurs : Cela peut surcharger visuellement et rendre la compréhension difficile.
  2. Choisir des couleurs qui ne se distinguent pas bien : Cela peut rendre difficile la différenciation des catégories.
  3. Ignorer le daltonisme : Certaines combinaisons de couleurs peuvent être indiscernables pour les personnes daltoniennes.
Considérons cet exemple de dashboard sur les crimes à Orlando :

Dans ce dashboard, l’utilisation de couleurs similaires pour différentes catégories rend difficile la distinction entre les types de crimes.

Piège 7B: les opportunités manquées

Parfois, dans notre quête de simplicité, nous pouvons manquer des opportunités d’améliorer la compréhension à travers le design. Par exemple, l’ajout judicieux d’éléments visuels peut grandement améliorer l’engagement et la mémorisation.

Voici un exemple d’une visualisation améliorée des œuvres d’Edgar Allan Poe :

Cette visualisation utilise des éléments de design pour évoquer l’ambiance sombre des œuvres de Poe, rendant la visualisation plus mémorable et engageante.

Piège 7C: les problèmes d'utilisabilité

Un bon design ne se limite pas à l’aspect visuel, il doit également prendre en compte l’utilisabilité. Des visualisations difficiles à manipuler ou à comprendre peuvent frustrer les utilisateurs et limiter l’efficacité de la communication des données.

Considérons cet exemple de dashboard interactif sur les crimes à Orlando :

Ce dashboard offre de nombreuses options d’interaction, mais sans une conception soignée de l’interface utilisateur, il peut devenir écrasant et difficile à utiliser efficacement.

CONCLUSION

Dans ce dernier article de notre série, nous avons exploré le septième type d’erreur que nous pouvons rencontrer lorsque nous travaillons avec des données : les dangers du design. Nous avons vu comment les choix de couleurs, les opportunités manquées et les problèmes d’utilisabilité peuvent affecter l’efficacité de nos visualisations de données.

Au cours de cette série de sept articles, nous avons couvert un large éventail de pièges courants dans le travail avec les données, de la façon dont nous pensons aux données jusqu’à la manière dont nous les présentons. En étant conscients de ces pièges et en apprenant à les éviter, nous pouvons améliorer considérablement notre capacité à travailler efficacement avec les données et à communiquer des insights précieux.

Cette série d’articles est fortement inspirée par le livre « Avoiding Data Pitfalls – How to Steer Clear of Common Blunders When Working with Data and Presenting Analysis and Visualizations » écrit par Ben Jones, Founder and CEO de Data Literacy, édition WILEY. Nous vous recommandons vivement cette excellente lecture pour approfondir votre compréhension des pièges liés aux données et comment les éviter !

Vous trouverez tous les sujets abordés dans cette série ici : https://www.datanalysis.re/blog/business-intelligence/data-les-7-pieges-a-eviter-intro/

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20 septembre 20240

DATA: les 7 pièges à éviter, Ep 6/7 – Gaffes graphiques

Comment éviter les erreurs courantes dans la visualisation des données

La visualisation des données est un outil puissant pour communiquer des informations complexes de manière claire et concise. Cependant, elle peut aussi être source de nombreuses erreurs qui peuvent conduire à des interprétations erronées.

Dans cet épisode, nous explorerons les gaffes graphiques les plus courantes et comment les éviter.

Piège 6A: les graphiques trompeurs

L’un des pièges les plus courants dans la visualisation des données est la création de graphiques qui induisent en erreur, souvent involontairement. Cela peut se produire de plusieurs manières :

  1. Tronquer l’axe Y : En ne commençant pas l’axe Y à zéro, on peut exagérer visuellement les différences entre les valeurs.
  2. Choisir une échelle inappropriée : Une échelle mal choisie peut masquer ou exagérer des tendances importantes.
  3. Utiliser des graphiques en 3D : Les graphiques en 3D peuvent déformer la perception des proportions.
Par exemple, considérons ce graphique montrant les cas de crimes liés aux stupéfiants à Orlando :

Ce graphique semble montrer une augmentation alarmante des crimes liés aux stupéfiants. Cependant, en examinant de plus près, on constate que l’axe Y ne commence pas à zéro, exagérant ainsi visuellement l’augmentation.

Piège 6B: le dogmatisme des données

Il est facile de tomber dans le piège du dogmatisme des données, en pensant qu’il n’existe qu’une seule « bonne » façon de visualiser les données. En réalité, le choix du type de graphique dépend du contexte, de l’audience et du message que l’on souhaite transmettre.

Par exemple, bien que les diagrammes circulaires soient souvent critiqués, ils peuvent être efficaces pour montrer des parts d’un tout, surtout lorsqu’il y a peu de catégories :

Ce diagramme circulaire montre clairement que le vol représente près de la moitié de tous les crimes signalés à Orlando.

Piège 6C: la fausse dichotomie optimisation/satisfaction

Dans la visualisation des données, on peut tomber dans le piège de penser qu’il faut toujours chercher la visualisation « optimale » au détriment de solutions « satisfaisantes ». En réalité, il est souvent plus pratique et efficace de trouver une visualisation qui répond suffisamment bien aux besoins, plutôt que de passer un temps excessif à chercher la perfection.

Par exemple, ce graphique à barres horizontales peut être « satisfaisant » pour montrer les types de crimes les plus courants, même s’il n’est pas nécessairement « optimal » :

Ce graphique est facile à comprendre et fournit rapidement les informations essentielles, même s’il pourrait potentiellement être optimisé davantage.

CONCLUSION

Dans cet article, nous avons exploré le sixième type d’erreur que nous pouvons rencontrer lorsque nous travaillons avec des données : les gaffes graphiques. Nous avons vu comment éviter les graphiques trompeurs, le dogmatisme des données, et la fausse dichotomie entre optimisation et satisfaction.

Dans le prochain et dernier article de notre série, nous explorerons le 7ème type d’erreur : les dangers du design. Nous verrons comment les choix de design peuvent affecter la perception et l’interprétation des données visualisées.

Cette série d’articles est fortement inspirée par le livre « Avoiding Data Pitfalls – How to Steer Clear of Common Blunders When Working with Data and Presenting Analysis and Visualizations » écrit par Ben Jones, Founder and CEO de Data Literacy, édition WILEY. Nous vous recommandons vivement cette excellente lecture pour approfondir votre compréhension des pièges liés aux données et comment les éviter !

Vous trouverez tous les sujets abordés dans cette série ici : https://www.datanalysis.re/blog/business-intelligence/data-les-7-pieges-a-eviter-intro/

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03 septembre 20240

Lean UX Design : la clé pour révolutionner votre développement BI

Qu’est-ce que le Lean UX Design et pourquoi est-il crucial pour votre BI ?

Dans le monde dynamique de la Business Intelligence (BI), où la complexité des données rencontre les besoins évolutifs des utilisateurs, le Lean UX Design émerge comme une approche révolutionnaire. Cette méthodologie, centrée sur l’utilisateur, promet de transformer radicalement la façon dont nous concevons et développons des solutions BI.

Le Lean UX Design en bref

  • Approche centrée utilisateur
  • Itérations rapides et feedback continu
  • Collaboration interfonctionnelle
  • Réduction du gaspillage et optimisation des ressources
  • Adaptation agile aux changements
Mais comment le Lean UX peut-il concrètement améliorer vos projets BI ? Plongeons dans les détails.

Les 5 Étapes Clés du processus Lean UX en BI

  1. Définition du problème et des utilisateurs : comprenez en profondeur les défis spécifiques de vos utilisateurs BI.
  2. Idéation et hypothèses : formulez des hypothèses sur les solutions potentielles.
  3. Prototypage rapide : créez des prototypes low-fidelity pour tester vos idées.
  4. Tests utilisateurs : obtenez rapidement des feedbacks pour valider ou invalider vos hypothèses.
  5. Itération et amélioration continue : affinez votre solution en fonction des retours utilisateurs.

Les avantages tangibles du Lean UX dans le développement BI

1. Réduction significative des coûts et du temps de développement

En identifiant rapidement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, le Lean UX permet d’économiser des ressources précieuses.

« Grâce à l’approche Lean UX de DATANALYSIS, nous avons réduit nos coûts de développement BI de 30% tout en augmentant la satisfaction utilisateur de 50%. »

– Marie Dupont, CIO, TechInnovate SA

2. Amélioration de l’expérience utilisateur et de l’adoption des outils BI

Des solutions BI conçues avec les utilisateurs, pour les utilisateurs, garantissent une meilleure adoption et utilisation.

3. Agilité et adaptabilité accrues face aux changements du marché

Dans un environnement BI en constante évolution, le Lean UX vous permet de pivoter rapidement et efficacement.

Voici les 5 étapes pour implémenter le Lean UX dans vos projets BI :

Téléchargez notre guide gratuit

Adopter le Lean UX dans votre développement BI peut sembler intimidant.

Voici quelques étapes pour démarrer :

  1. Évaluez votre maturité UX actuelle
  2. Formez vos équipes aux principes du Lean UX
  3. Commencez par un projet pilote
  4. Mesurez et communiquez les résultats
  5. Étendez progressivement l’approche à d’autres projets

Etes-vous prêt pour le Lean UX ?

Nous vous aidons à le savoir !

CONCLUSION

Dans un monde où la data est reine, le Lean UX offre un moyen de transformer cette data en insights actionnables de manière plus rapide et plus précise que jamais. Pour les entreprises cherchant à tirer le meilleur parti de leurs investissements en BI, le Lean UX n’est pas seulement une option, c’est une nécessité compétitive.

Chez DATANALYSIS, nous sommes passionnés par l’application du Lean UX dans le développement BI. Notre équipe d’experts est prête à vous guider dans cette transformation pour optimiser vos processus, réduire vos coûts et améliorer significativement l’expérience utilisateur de vos solutions BI.

Intéressés
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02 septembre 20240

DATA: Les 7 pièges à éviter, Ep 5/7 – Aberrations analytiques

L’intuition et l’analyse ne sont pas mutuellement exclusives

Dans notre quête pour tirer le meilleur parti des données, nous tombons souvent dans le piège de considérer l’intuition et l’analyse comme des approches mutuellement exclusives. Cependant, comme nous le verrons dans cet épisode sur les aberrations analytiques, l’intuition joue un rôle crucial dans le processus d’analyse des données.

Piège 5A: la fausse dichotomie intuition/analyse

Il fut un temps où l’on entendait des publicités vantant le passage de l’intuition à l’analyse dans la prise de décision. Cette vision est erronée. L’intuition n’est pas obsolète à l’ère des données – elle est en réalité plus précieuse que jamais.

L’intuition est l’étincelle qui fait fonctionner le moteur de l’analyse. Elle nous aide à :

  1. Savoir POURQUOI les données sont importantes
  2. Comprendre CE QUE les données nous disent (et ne nous disent pas)
  3. Savoir OÙ chercher ensuite
  4. Savoir QUAND arrêter l’analyse et passer à l’action
  5. Savoir QUI a besoin d’entendre les résultats et COMMENT les communiquer

Piège 5B: les extrapolations exubérantes

Prédire l’avenir à partir des données peut être risqué. L’extrapolation des tendances actuelles peut conduire à des erreurs importantes si nous ne tenons pas compte des limites naturelles ou des changements potentiels.

Par exemple, si nous examinons l’espérance de vie en Corée du Nord et du Sud de 1960 à 1980, nous pourrions être tentés de prédire une augmentation continue et linéaire. Cependant, la réalité s’est avérée bien différente, notamment pour la Corée du Nord qui a connu une baisse significative dans les années 1990.

Piège 5C: les interpolations mal avisées

Lorsque nous travaillons avec des données chronologiques, nous devons être prudents dans nos interprétations entre les points de données. Un graphique en pente simple reliant deux points dans le temps peut masquer des fluctuations importantes entre ces points.

Par exemple, considérons l’espérance de vie dans certains pays entre 1960 et 2015. Un simple graphique en pente montrant le changement entre ces deux années pourrait donner l’impression d’une augmentation régulière et constante. Cependant, cette représentation simplifiée masquerait des périodes de conflit, de difficultés économiques ou de progrès rapides en matière de santé publique qui ont eu un impact significatif sur l’espérance de vie au fil des années.

Prenons le cas du Cambodge, du Timor-Leste, de la Sierra Leone et du Rwanda. Un graphique en pente simple montrerait une augmentation de l’espérance de vie entre 1960 et 2015, mais occulterait complètement les périodes tragiques de guerre et de génocide que ces pays ont connues. Par exemple, l’espérance de vie au Cambodge est tombée à moins de 20 ans en 1977 et 1978, un fait crucial qui serait complètement ignoré dans une simple interpolation entre 1960 et 2015.

Ce graphique montre l’évolution réelle de l’espérance de vie dans ces pays, révélant les fluctuations dramatiques masquées par une simple interpolation linéaire.

Piège 5D: les prévisions farfelues

Les prévisions, en particulier celles à long terme, peuvent être particulièrement sujettes aux erreurs. Un exemple frappant est celui des prévisions de chômage faites par différentes administrations présidentielles américaines. Ces prévisions ont tendance à montrer un retour rapide à un taux « normal » de 4 à 6%, indépendamment de la situation économique réelle.

Ce phénomène s’explique par plusieurs facteurs. Tout d’abord, il y a une pression politique pour présenter des perspectives optimistes. Ensuite, il existe une tendance naturelle à supposer que les situations extrêmes ou inhabituelles se corrigeront d’elles-mêmes rapidement. Enfin, les modèles de prévision sont souvent basés sur des données historiques et peuvent ne pas bien prendre en compte les changements structurels de l’économie.

Par exemple, lors de la crise financière de 2008, les prévisions de chômage faites juste avant ou au début de la crise n’ont pas réussi à anticiper l’ampleur et la durée de l’augmentation du chômage. De même, les prévisions faites au plus fort de la crise ont souvent sous-estimé le temps nécessaire pour que le taux de chômage revienne à des niveaux pré-crise.

Ce graphique montre comment différentes administrations présidentielles ont systématiquement prévu un retour rapide à un taux de chômage « normal », même face à des réalités économiques très différentes.

Piège 5E: les mesures moroniques

Il est crucial de s’assurer que les mesures que nous utilisons sont pertinentes et significatives. Trop souvent, nous nous concentrons sur des mesures faciles à obtenir plutôt que sur celles qui sont vraiment importantes pour comprendre un phénomène ou prendre des décisions.

Dans le domaine du sport, par exemple, de nombreuses mesures traditionnelles peuvent être trompeuses. Prenons le cas du basket-ball professionnel : la vitesse moyenne d’un joueur sur le terrain peut sembler être une mesure intéressante, mais elle ne reflète pas nécessairement l’impact réel du joueur sur le jeu.

LeBron James, l’un des meilleurs joueurs de tous les temps, a été critiqué lors des playoffs de 2018 pour avoir la vitesse moyenne la plus basse sur le terrain. Cependant, cette mesure ne tenait pas compte de son impact réel sur le jeu, mesuré par des statistiques plus pertinentes comme le Player Impact Estimate (PIE).

Ce graphique montre la relation entre la vitesse moyenne et le PIE des joueurs de NBA. On peut voir que LeBron James (point en haut à gauche) a un PIE très élevé malgré une vitesse moyenne relativement basse, illustrant pourquoi la vitesse moyenne seule est une mesure inadéquate de la performance d’un joueur.

Ce cas illustre l’importance de choisir des mesures qui reflètent réellement ce que nous cherchons à évaluer, plutôt que de nous contenter de mesures faciles à obtenir mais potentiellement trompeuses.

CONCLUSION

Dans cet article, nous avons exploré le cinquième type d’erreur que nous pouvons rencontrer lorsque nous utilisons les données pour éclairer le monde qui nous entoure : les aberrations analytiques. Nous avons vu comment l’intuition et l’analyse peuvent travailler de concert, et comment éviter les pièges des extrapolations exubérantes, des interpolations mal avisées, des prévisions farfelues et des mesures moroniques.

Dans le prochain article, nous allons explorer le 6ème type d’erreur de notre série : les gaffes graphiques. Nous verrons comment les erreurs dans la visualisation des données peuvent conduire à des interprétations erronées et des décisions mal informées.

Cette série d’articles est fortement inspirée par le livre « Avoiding Data Pitfalls – How to Steer Clear of Common Blunders When Working with Data and Presenting Analysis and Visualizations » écrit par Ben Jones, Founder and CEO de Data Literacy, édition WILEY. Nous vous recommandons vivement cette excellente lecture pour approfondir votre compréhension des pièges liés aux données et comment les éviter !

Vous trouverez tous les sujets abordés dans cette série ici : https://www.datanalysis.re/blog/business-intelligence/data-les-7-pieges-a-eviter-intro/

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10 juin 20240

Bien démarrer avec la Business Intelligence: conseils pratiques

« La sagesse consiste à extraire de l’or des données brutes ; avec une Business Intelligence bien affûtée, chaque information devient une pépite. »

Cet adage résumé parfaitement le potentiel de la BI en prenant soin de suivre quelques conseils pratiques. Les mines d’or d’informations existantes permettent aux entreprises d’en faire des pépites d’or façonnées à leur image.

Définition

La Business Intelligence (BI) est un ensemble de processus, technologies et outils utilisés pour collecter, analyser, interpréter et présenter des données afin de fournir des informations exploitables aux décideurs et aux parties prenantes d’une organisation. L’objectif principal de la BI est d’aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques en se basant sur des données fiables et pertinentes.

La BI est largement utilisée dans de nombreux domaines de l’entreprise, tels que la gestion des finances, la gestion des ressources humaines, le marketing, les ventes, la logistique et la chaîne d’approvisionnement, entre autres. En résumé, la Business Intelligence vise à transformer les données en connaissances exploitables pour améliorer les performances globales d’une organisation.

Avant de voir les conseils pratiques, examinons les éléments qui définissent ce qu’est la BI. Pour mettre en pratique la BI au sein de son entreprise, il existe 5 principales étapes qu’il faut suivre pour mener à bien une BI pertinente et efficace.

Collecte de données 

Les données sont collectées à partir de diverses sources internes et externes à l’entreprise, telles que les bases de données transactionnelles, les applications métier, les médias sociaux, les sondages clients, etc.

Nettoyage et transformation des données

Les données collectées sont nettoyées, normalisées et transformées en un format compatible pour l’analyse. Cela implique souvent l’élimination des doublons, la correction des erreurs et la normalisation des formats de données.

Analyse des données

Les données sont analysées à l’aide de diverses techniques telles que l’analyse statistique, l’exploration de données, les modèles prédictifs et les algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier des tendances, des modèles et des insights.

Visualisation des données

Les résultats de l’analyse sont généralement présentés sous forme de tableaux de bord, de rapports, de graphiques et d’autres visualisations interactives pour faciliter la compréhension et la prise de décision.

Diffusion des informations

Les informations obtenues sont partagées avec les décideurs et les parties prenantes à travers l’organisation, leur permettant ainsi de prendre des décisions éclairées basées sur des données fiables.

CONSEILS PRATIQUES

Maintenant que nous savons globalement ce qu’est la BI dans sa définition, n’oublions pas que démarrer avec la Business Intelligence (BI) peut être un défi, mais avec une approche stratégique et des conseils pratiques, vous pouvez mettre en place une infrastructure efficace pour votre entreprise.
Voici quelques conseils pratiques pour bien initier une Business Intelligence pertinente et efficace.

Clarifiez vos objectifs 

Avant de commencer à mettre en œuvre la BI, identifiez clairement les objectifs commerciaux que vous souhaitez atteindre. Que ce soit pour améliorer la prise de décision, optimiser les processus métier ou mieux comprendre vos clients, des objectifs clairs vous aideront à orienter vos efforts.

Commencez par les bases

Ne cherchez pas à tout faire d’un coup. Commencez par des projets pilotes ou des initiatives spécifiques pour vous familiariser avec les concepts et les outils de la BI. Cela vous permettra également de mesurer rapidement les résultats et de vous ajuster en conséquence.

Identifiez vos sources de données

Identifiez les sources de données internes et externes à votre organisation. Cela peut inclure des bases de données transactionnelles, des feuilles de calcul, des systèmes CRM, des outils de marketing en ligne, etc. Assurez-vous que les données que vous collectez sont fiables, complètes et pertinentes pour vos objectifs.

Nettoyez et préparez vos données

La qualité des données est essentielle pour une BI efficace. Mettez en place des processus pour nettoyer, normaliser et préparer vos données avant de les analyser. Cela implique souvent d’éliminer les doublons, de corriger les erreurs et de normaliser les formats de données.

Choisissez les bons outils

Il existe de nombreuses solutions de BI sur le marché, alors faites des recherches pour trouver celles qui correspondent le mieux à vos besoins. Considérez des facteurs tels que la facilité d’utilisation, la capacité à gérer de grands ensembles de données, l’intégration avec vos systèmes existants et le coût.

Formez votre équipe

Assurez-vous que votre équipe est formée à l’utilisation des outils de BI et à l’interprétation des données. La BI est un outil puissant, mais son efficacité dépend de la capacité de votre équipe à l’utiliser correctement.

Communiquez et collaborez

Impliquez les parties prenantes dès le début du processus de mise en œuvre de la BI. Leur soutien et leurs commentaires seront essentiels pour garantir le succès à long terme de votre initiative BI.

Commencer petit et évoluer

Ne cherchez pas à mettre en œuvre toutes les fonctionnalités de BI en même temps. Commencez par des projets pilotes ou des initiatives spécifiques, puis étendez progressivement votre utilisation de la BI en fonction des résultats obtenus.

Impliquer les parties prenantes

Impliquez les parties prenantes dès le début du processus de mise en œuvre de la BI. Leur soutien et leurs commentaires seront essentiels pour garantir le succès à long terme de votre initiative BI.

Mesurez et ajustez

Suivez les performances de votre BI et mesurez son impact sur votre entreprise. Utilisez ces informations pour identifier les domaines d’amélioration et apporter des ajustements à votre stratégie de BI au fil du temps.

En suivant ces conseils pratiques initiaux, vous pouvez bien démarrer avec la Business Intelligence et commencer à tirer parti de vos données pour prendre des décisions éclairées et stimuler la croissance de votre entreprise

CONCLUSION

Un projet de Business Intelligence (BI) est considéré comme réussi lorsqu’il parvient à fournir de la valeur ajoutée à l’entreprise en répondant à ses objectifs commerciaux de manière efficace et efficiente. Voici quelques indicateurs clés qui peuvent définir un projet de BI réussi :

Alignement avec les objectifs commerciaux : le projet de BI doit être aligné sur les objectifs stratégiques de l’entreprise. Il doit contribuer à améliorer la prise de décision, à optimiser les processus métier, à accroître la rentabilité ou à renforcer la compétitivité de l’entreprise.

Utilisation efficace des données : un projet de BI réussi utilise efficacement les données pour fournir des informations exploitables. Cela implique de collecter, nettoyer, analyser et présenter les données de manière appropriée pour répondre aux besoins de l’entreprise.

Adoption par les utilisateurs : les utilisateurs finaux doivent adopter les outils de BI et les utiliser de manière régulière pour prendre des décisions. Un projet de BI réussi est celui qui répond aux besoins des utilisateurs et qui est facile à utiliser et à comprendre.

Amélioration des performances : un projet de BI réussi se traduit par une amélioration des performances de l’entreprise. Cela peut se manifester par une augmentation des ventes, une réduction des coûts, une amélioration de la productivité ou toute autre mesure de la performance pertinente pour l’entreprise.

Retour sur investissement (ROI) positif : un projet de BI réussi génère un retour sur investissement positif pour l’entreprise. Cela signifie que les avantages obtenus grâce à l’utilisation de la BI dépassent les coûts de mise en œuvre et de maintenance du projet.

Évolutivité et flexibilité : un projet de BI réussi est capable de s’adapter aux besoins changeants de l’entreprise et d’évoluer avec elle. Il doit être suffisamment flexible pour prendre en charge de nouveaux besoins, de nouveaux types de données ou de nouveaux scénarios d’utilisation.

Soutien et engagement de la direction : un projet de BI réussi bénéficie du soutien et de l’engagement de la direction de l’entreprise. La direction doit reconnaître la valeur de la BI et fournir les ressources nécessaires pour soutenir le projet tout au long de son cycle de vie.

En résumé, un projet de BI réussi est celui qui contribue à atteindre les objectifs commerciaux de l’entreprise en utilisant efficacement les données pour prendre des décisions éclairées. Il est caractérisé par son alignement avec les objectifs de l’entreprise, son adoption par les utilisateurs, son impact positif sur les performances de l’entreprise et son retour sur investissement positif.

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