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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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07 juin 20240

La prise de décision éclairée : rapide et efficace

« La promptitude dans la décision est le pilier de la réussite, mais l’éclairage des données en est la fondation »

Cet adage résume parfaitement le sujet des prises de décisions efficaces et rapides qui se basent dans la majorité des entreprises sur les données.

Dans le monde des affaires contemporain, les données sont devenues le carburant propulsant la prise de décision stratégique. De la planification des opérations quotidiennes à l’élaboration de stratégies à long terme, les entreprises tirent désormais parti des données pour guider leurs choix et améliorer leur efficacité globale.

Voici comment les décisions basées sur les données peuvent transformer radicalement votre entreprise. Que vous soyez leader sur votre secteur d’activité, ou en plein développement sur un nouveau marché, vous aurez inéluctablement des décisions stratégiques à prendre qui vont engager votre projet.

Sachant qu’une mauvaise décision pourra entraîner des conséquences parfois graves sur ce dernier voire pour votre entreprise, il est essentiel de disposer des bons process, outils d’aide à la décision et surtout les données.

Précision et pertinence

Les décisions basées sur les données reposent sur des informations tangibles et factuelles, éliminant ainsi les conjectures et les intuitions souvent sujettes à l’erreur. En utilisant des données précises et actualisées, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées et pertinentes, ce qui réduit les risques d’erreurs coûteuses

Identification de tendances

En analysant de vastes ensembles de données, les entreprises peuvent repérer des tendances significatives et des schémas récurrents. Cela leur permet d’anticiper les changements du marché, d’identifier de nouvelles opportunités et de rester en avance sur la concurrence.

Personnalisation des expériences client

Les données sur le comportement des clients permettent aux entreprises de créer des expériences personnalisées et sur mesure. En comprenant les préférences et les besoins individuels des clients, les entreprises peuvent offrir des produits et des services mieux adaptés, renforçant ainsi la fidélité et la satisfaction client

Utilisation de la technologie pour accélérer & optimiser le processus

Les données opérationnelles permettent aux entreprises d’optimiser leurs processus internes. En identifiant les inefficacités et les goulets d’étranglement, les entreprises peuvent apporter des ajustements précis pour améliorer la productivité, réduire les coûts et accroître l’efficacité opérationnelle globale.

Les technologies de traitement des données telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive peuvent accélérer le processus de prise de décision en automatisant les tâches répétitives et en fournissant des insights exploitables en temps réel. Les algorithmes avancés peuvent détecter des modèles subtils dans les données, aidant ainsi les décideurs à prendre des décisions plus éclairées et plus rapides

Décisions basées sur les données : la clé de l’agilité & de prise de décision agile

Grâce à l’accès en temps réel aux données, les entreprises peuvent prendre des décisions plus rapidement et de manière plus agile. En utilisant des tableaux de bord et des analyses en temps réel, les décideurs disposent des informations nécessaires pour réagir rapidement aux changements du marché et aux nouvelles opportunités.

La prise de décision éclairée repose sur l’accès à des données précises et actualisées. Les entreprises qui investissent dans des systèmes de collecte, d’analyse et de visualisation des données sont mieux armées pour prendre des décisions rapides et éclairées. En exploitant les données disponibles, elles peuvent évaluer rapidement les tendances du marché, comprendre les besoins des clients et identifier les opportunités de croissance

Rapidité sans compromis sur la qualité

Alors que la rapidité est essentielle dans un environnement commercial concurrentiel, cela ne signifie pas sacrifier la qualité des décisions. Les données fournissent un cadre objectif sur lequel baser les choix, réduisant ainsi les risques d’erreurs coûteuses liées à la prise de décision impulsives ou mal informées. En combinant vitesse et précision, les entreprises peuvent prendre des décisions efficaces tout en maintenant un niveau élevé de qualité et de pertinence

L’importance de la culture de données

Au-delà des outils et des technologies, la prise de décision éclairée repose sur une culture organisationnelle qui valorise les données et favorise la collaboration. Les entreprises qui encouragent une culture de données sont mieux équipées pour collecter, analyser et utiliser efficacement les informations pour prendre des décisions. En encourageant la transparence, la communication et la collaboration, ces entreprises peuvent exploiter pleinement le potentiel des données pour stimuler l’innovation et la croissance

Conclusion

En adoptant une approche axée sur les données, les entreprises peuvent transformer leur manière de prendre des décisions, en passant d’une approche basée sur l’intuition à une approche basée sur des données tangibles et vérifiables. En conséquence, elles peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, stimuler leur croissance et maintenir leur compétitivité sur le marché en constante évolution. En fin de compte, les entreprises qui s’engagent pleinement dans les décisions basées sur les données sont mieux positionnées pour prospérer dans l’économie moderne.

La prise de décision éclairée, basée sur les données, offre un avantage concurrentiel indéniable dans l’environnement commercial moderne. En combinant rapidité et efficacité avec la précision des données, les entreprises peuvent s’adapter rapidement aux changements du marché, saisir les opportunités et maintenir leur position de leader dans leur secteur. En investissant dans des technologies de traitement des données avancées et en favorisant une culture de données au sein de l’organisation, les entreprises peuvent naviguer avec succès dans un monde en constante évolution et prospérer dans l’incertitude.

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06 mars 20240

Entrepôts de Données vs Lacs de Données : plongée comparative dans le monde de la Technologie

Dans le monde de la technologie, en constante évolution, deux termes font des vagues :

les Entrepôts de Données (Data Warehouses) et les Lacs de Données (Data Lakes).

Tous deux sont des outils puissants pour le stockage et l’analyse des données, mais ils servent à des fins différentes et possèdent des forces et faiblesses uniques. Plongeons dans le monde des données pour explorer ces deux géants technologiques.

Les Entrepôts de Données existent depuis un certain temps, offrant un moyen structuré et organisé de stocker des données. Ils sont comme une bibliothèque bien organisée, où chaque livre (donnée) a sa place. Les avancées récentes les ont rendus encore plus efficaces. Par exemple, la convergence des lacs de données et des entrepôts de données a mené à une approche plus unifiée du stockage et de l’analyse des données. Cela signifie moins de mouvements de données et plus d’efficacité – un double avantage !

De plus, l’intégration de modèles d’apprentissage automatique et de capacités d’IA a automatisé l’analyse des données, fournissant des insights plus avancés. Imaginez avoir un bibliothécaire personnel qui non seulement sait où chaque livre se trouve mais peut aussi prédire quel livre vous aurez besoin ensuite !

Cependant, chaque rose a ses épines. Les entrepôts de données peuvent être complexes et coûteux à mettre en place et à maintenir. Ils peuvent également avoir du mal avec les données non structurées ou le traitement des données en temps réel.

Mais ils brillent lorsqu’il est nécessaire d’avoir des données structurées, historiques pour le reporting et l’analyse, ou lorsque les données de différentes sources doivent être intégrées et cohérentes.

D’autre part, les lacs de données sont comme un vaste océan de données brutes, non structurées. Ils sont flexibles et évolutifs, grâce au développement du Data Mesh. Cela permet une approche plus distribuée du stockage et de l’analyse des données. De plus, l’utilisation croissante de l’apprentissage automatique et de l’IA peut automatiser l’analyse des données, fournissant des insights plus avancés.

Cependant, sans une gestion adéquate, les lacs de données peuvent devenir des « marécages de données », avec des données devenant désorganisées et difficiles à trouver et à utiliser.

L’ingestion et l’intégration des données peuvent également être longues et complexes. Mais ils sont le choix par excellence lorsqu’il est nécessaire de stocker de grands volumes de données brutes, non structurées, ou lorsque le traitement des données en temps réel ou quasi temps réel est requis.

En profondeur

ENTREPOTS DE DONNEES

Les avancées

  1. Convergence des lacs de données et des entrepôts de données : Cela permet une approche plus unifiée du stockage et de l’analyse des données, réduisant le besoin de mouvements de données et augmentant l’efficacité.

  2. Streaming plus facile des données en temps réel : Cela permet des insights plus opportuns et une prise de décision plus rapide.

  3. Intégration de modèles d’apprentissage automatique et de capacités d’IA : Cela peut automatiser l’analyse des données et fournir des insights plus avancés.

  4. Identification et résolution plus rapides des problèmes de données : Cela améliore la qualité et la fiabilité des données.

Les limites

  1. Les entrepôts de données peuvent être complexes et coûteux à mettre en place et à maintenir.

  2. Ils peuvent ne pas convenir aux données non structurées ou au traitement des données en temps réel.

 

Meilleurs scénarios pour l’implémentation :

  1. Lorsqu’il est nécessaire d’avoir des données structurées, historiques pour le reporting et l’analyse.

  2. Lorsque les données de différentes sources doivent être intégrées et cohérentes.

LACS DE DONNEES

Les avancées

  1. Développement du Data Mesh : Cela permet une approche plus distribuée du stockage et de l’analyse des données, augmentant la scalabilité et la flexibilité.

  2. Utilisation croissante de l’apprentissage automatique et de l’IA : Cela peut automatiser l’analyse des données et fournir des insights plus avancés.

  3. Outils favorisant une approche structurée de développement-test-publication pour l’ingénierie des données : Cela peut améliorer la qualité et la fiabilité des données.

Les limites

  1. Les lacs de données peuvent devenir des « marécages de données » s’ils ne sont pas correctement gérés, avec des données devenant désorganisées et difficiles à trouver et à utiliser.

  2. L’ingestion et l’intégration des données peuvent être longues et complexes.

Meilleurs scénarios pour l’implémentation :

  1. Lorsqu’il est nécessaire de stocker de grands volumes de données brutes, non structurées.

  2. Lorsque le traitement des données en temps réel ou quasi temps réel est requis.

 

En conclusion, les entrepôts de données et les lacs de données ont tous deux leurs avantages et limites. Le choix entre eux dépend des besoins spécifiques et des circonstances de l’organisation.

C’est comme choisir entre une bibliothèque et un océan – les deux ont leur charme, mais le choix dépend de ce que vous recherchez. Ainsi, que vous soyez un passionné de technologie ou un leader d’entreprise, comprendre ces deux outils peut vous aider à prendre des décisions éclairées dans le monde de la technologie.

Après tout, dans le monde des données, la connaissance, c’est le pouvoir !

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22 février 20240

Maîtriser Vos Données : l’essence et l’impact du catalogue de données décryptés

Dans le monde hyperconnecté d’aujourd’hui, où les données sont considérées comme le nouvel or, savoir les gérer et les exploiter s’avère essentiel pour les entreprises souhaitant prendre des décisions éclairées et rester compétitives. Le concept de « Data catalog », ou catalogue de données, émerge comme une réponse clé à ce défi, offrant une boussole dans l’océan vaste et souvent tumultueux des données.

Cet article vise à éclairer les enjeux et les avantages des data catalog, ces bibliothèques modernes où les metadonnées ne sont pas seulement stockées, mais rendues compréhensibles et accessibles. À travers l’automatisation de la documentation des metadonnées et la mise en place d’une gouvernance des données collaborative, les catalogues de données transforment la manière dont les organisations accèdent, comprennent et utilisent leurs précieuses informations.

En facilitant la découverte et le partage des données fiables, ils permettent aux entreprises de naviguer avec assurance vers une stratégie véritablement pilotée par les données.

Mais encore…

Un Data catalogue est un outil centralisé conçu pour gérer efficacement les données au sein d’une organisation. Selon Gartner, il maintient un inventaire des données actives en facilitant leur découverte, description et organisation.

L’analogie basique serait de dire qu’il s’agit d’un répertoire, une sorte d’annuaire où les lecteurs trouvent les informations dont ils ont besoin sur les livres et où ils se trouvent : titre, auteur, résumé, édition et avis des autres lecteurs.

Le but d’un data catalogue est de rendre la gouvernance des données collaborative, en améliorant l’accessibilité, l’exactitude et la pertinence des données pour l’entreprise. Il soutient la confidentialité des données et la conformité réglementaire grâce à un traçage intelligent du lignage des données et un suivi de la conformité​​.

Voici 5 raisons pour vos équipes data d'utiliser un data catalogue :

Data analysts / Business Analysts

Ils utilisent le data catalogue pour trouver et comprendre les données nécessaires à leurs analyses. Cela leur permet d’avoir accès rapidement aux données pertinentes, d’appréhender leur contexte et de garantir leur qualité et leur fiabilité pour les rapports et les analyses.

 

Data Scientists

Le data catalogue est essentiel pour localiser les datasets nécessaires à leurs modèles de machine learning et d’intelligence artificielle. Il facilite également la compréhension des métadonnées (provenance des données et les transformations qu’elles ont subies) ce qui est capital pour le pré-traitement des données.

 

Data Stewards (gestionnaires de données)

Ce sont eux qui sont responsables de la qualité, de la disponibilité et de la gouvernance des données. Ils utilisent le data catalogue pour documenter les métadonnées, gérer les standards de données, et surveiller la conformité et l’utilisation des données au sein de l’organisation.

 

Responsables de la conformité et de la sécurité

Le data catalogue les aide à assurer que les données sont gérées et utilisées conformément aux réglementations en vigueur, comme le RGPD pour la protection des données personnelles. Ils peuvent l’utiliser pour suivre l’accès aux données sensibles et auditer l’utilisation des données.

 

Architectes et ingénieurs de données

Ces techniciens s’appuient sur le data catalogue pour concevoir et maintenir l’infrastructure de données. Il leur fournit une vue d’ensemble des données disponibles, de leur structure et de leur interrelation, facilitant ainsi l’optimisation de l’architecture de données et l’intégration de nouvelles sources de données.

Attention il est important de noter que les utilisateurs métiers ne sont pas moins en reste de cet outil. En effet bien qu’ils ne soient pas des utilisateurs techniques, ils profitent du data catalogue pour accéder aux informations et insights nécessaires à la prise de décision. Le répertoire leur permet de trouver facilement les données pertinentes sans nécessiter de connaissances techniques approfondies.

Ce qu'il faut retenir

Un data catalogue sert à :

 

  • Améliorer la découverte et l’accès aux données

 

  • Renforcer la gouvernance des données

 

  • Améliorer de la qualité et de la fiabilité des données

 

  • Faciliter la collaboration entre les équipes

 

  • Optimiser l’utilisation des ressources de données

 

Grâce aux Data catalogues, tout comme nous le faisons désormais avec notre propre solution révolutionnaire DUKE, naviguez dans le paysage complexe des données dès aujourd’hui, offrez-vous le luxe d’accéder efficacement, de gérer et d’exploiter les données pour soutenir la prise de décision éclairée et l’innovation en entreprise.

Faites brillez vos équipes Data dès aujourd’hui et plongez sans plus attendre au cœur de notre projet DUKE

Company, L'entreprise, Partenaires
13 avril 20230

La Prime Régionale pour l’Emploi de FEDER, un soutien essentiel pour notre croissance

Le développement d’une entreprise passe par différentes étapes et nécessite souvent le soutien de partenaires et d’organismes pour assurer sa croissance. Récemment, notre société a bénéficié d’une Prime Régionale pour l’Emploi de la part du Fonds Européen de Développement Régional (FEDER) pour la création de trois postes supplémentaires. Cette aide a été déterminante dans le développement de notre équipe et nous sommes heureux de partager notre expérience avec vous.

L’aide financière accordée par le FEDER a été un véritable catalyseur pour notre entreprise. En effet, grâce à cette prime, nous avons pu embaucher trois nouveaux collaborateurs aux compétences diverses et complémentaires. Ces nouvelles recrues ont permis d’étoffer notre équipe et de renforcer notre expertise dans des domaines clés pour notre activité.

Cet appui financier a également eu un impact positif sur notre environnement local. En créant de nouveaux emplois, nous contribuons au développement économique de notre région et à la réduction du chômage. De plus, la Prime Régionale pour l’Emploi nous a incités à recruter des personnes résidant à proximité de notre entreprise, favorisant ainsi la cohésion sociale et le dynamisme de notre territoire.

En outre, cette prime a également contribué à améliorer la qualité de nos services et produits. Les compétences apportées par nos nouvelles recrues nous ont permis d’innover et d’optimiser nos processus internes. Ainsi, notre entreprise est devenue plus compétitive sur le marché, tout en offrant des opportunités de carrière à des personnes talentueuses.

Enfin, cette expérience nous a démontré l’importance de l’accompagnement et du soutien des organismes tels que le FEDER. Cela nous a également encouragés à nous rapprocher d’autres partenaires et à rechercher d’autres opportunités de financement et de développement pour notre société.

En conclusion, la Prime Régionale pour l’Emploi de FEDER a été un tremplin essentiel pour notre entreprise et notre équipe. Grâce à cet appui, nous avons pu créer de nouveaux emplois, renforcer notre expertise, et contribuer au développement économique local. Nous remercions chaleureusement le FEDER pour son soutien et sommes impatients de poursuivre notre croissance en partenariat avec d’autres acteurs de notre écosystème régional.

Business Intelligence, Company, CRM, Data Governance, Data Marketing, Data Mining and Data Integration, Data visualisation, L'entreprise, Machine Learning, Self-service Analytics, Technology
18 janvier 20230

OFFRE D’EMPLOI-CONSULTANT DATA ENGINEER H/F – CDI

En recherche d’un nouveau challenge ?

Votre mission :

Accompagner nos clients dans leurs projets de transformation numérique et d’analyse de données.

Partenaires majeurs des entreprises de l’océan Indien pour leurs projets autour de la donnée, Datanalysis dans le cadre de son expansion recrute un Data Engineer

Véritable actif stratégique des entreprises, la donnée est aujourd’hui au cœur des enjeux de performance économique et concurrentielle. Nos équipes maîtrisent parfaitement son cycle de vie et les leviers pour que cette donnée devienne une information précieuse. Pour nous aider à aller encore plus loin et pour offrir une expertise additionnelle à nos clients, nous recherchons un profil alliant expertises technologiques et savoir-faire métier pour participer à la réalisation des projets de Data.

Intégré dans une équipe de 17 consultants sénior spécialisés en BI Self-Service, en Data visualisation, Machine Learning et IA, votre poste vous amènera sur les tâches suivantes :

  • Conception et mise en place de pipelines de données pour collecter, stocker et traiter les données chez nos clients
  • Optimisation de la performance et de l’évolutivité des systèmes de stockage de données pour améliorer les processus de nos clients
  • Mise en place de processus pour assurer la qualité des données et ainsi aider nos clients à prendre des décisions informées
  • Collaboration avec les équipes de développement pour intégrer les données dans les applications de nos clients
  • Mise en place de systèmes de surveillance pour assurer la disponibilité et l’intégrité des données pour nos clients

Vous aimez relever de nouveaux challenges. Vous savez faire preuve d’engagement pour réussir et évoluez aisément dans un environnement dynamique.

Vous vous intéressez naturellement à vos clients pour savoir dans quelle mesure vous pouvez les aider à résoudre leurs problèmes.

Vous possédez un bon esprit d’analyse et de synthèse, un excellent relationnel.

 

VOUS PROFITEREZ PLEINEMENT DE CE POSTE SI…

 

  • Vous disposez d’une forte appétence pour les nouvelles technologies
  • Expérience professionnelle dans la conception et la mise en place de pipelines de données pour des clients
  • Connaissance des outils de stockage de données tels que Hadoop, Spark, et NoSQL pour les implémenter chez nos clients
  • Connaissance des outils de gestion de données tels que Airflow, NiFi, ou Talend pour les implémenter chez nos clients
  • Bonne connaissance de SQL et des bases de données relationnelles pour les implémenter chez nos clients
  • Bonne connaissance des méthodes d’analyse de données pour les implémenter chez nos clients
  • Bonne capacité à communiquer en anglais et en français pour travailler efficacement avec nos clients
  • Vous faites également preuve également de capacités de gestion de projet, de recueil de besoins

La curiosité, l’intérêt pour le monde de la donnée, de la data visualisation et de l’IA sont des vrais plus.

Enfin, et surtout, vous êtes chaleureux, souriant et dynamique ! Vous aimez rendre service en apportant du soin à la qualité de votre travail.

 

OÙ TRAVAILLEREZ-VOUS ?

Le poste est basé à Saint Paul de la Réunion. Des déplacements sur toute l’île, et potentiellement sur l’île Maurice et Madagascar sont à prévoir.

 

POURQUOI REJOINDRE DATANALYSIS ?

We are data people and we rock, like you !

Business Intelligence, Company, L'entreprise
24 septembre 20210

A la conquête de Madagascar…

DATANALYSIS et S@phir Conseils signent un partenariat pour accompagner les entreprises Malgaches dans le déploiement de plateformes d’analyses de données en self-service grâce à une gamme complète de services, de conseil et de solutions.

Pour la rentrée 2021, DATANALYSIS se lance un nouveau challenge ! La société étant déjà présente sur les belles îles de la Réunion et Maurice (sous la marque Business Lab Consulting), nous avions envie d’élargir notre scope d’activités et de continuer à explorer les données à travers l’Océan Indien.

Pourquoi Madagascar ?

La grande île est en pleine essor et malgré l’instabilité qu’on lui connaît, elle se développe grâce à de nombreux secteurs industriels à forte valeur ajoutée comme l’agro-industrie, le textile, les nouvelles technologies, le tourisme ou encore l’artisanat. 

Stéphane MASSON et son équipe ne ratent jamais une occasion de faire connaître leur méthodologie et leur expertise leur permettant d’aider efficacement une nouvelle clientèle.

Et pour pouvoir avancer de façon construite et réfléchie, rien de mieux qu’avoir un partenaire local !

Représentée par Monsieur Jacques RAKOTOARIVELO, S@PHIR, entreprise de conseils en informatique, a choisi de mener cette aventure à nos côtés et nous en sommes reconnaissants.

Munis de nos meilleurs outils, nous sommes donc prêts à relever le défi, jongler avec de nouvelles données et par-dessus tout : aider et accompagner le marché malgache à prendre les meilleures décisions qu’il soit. #wearedatapeople

Business Intelligence, Data Governance, Data Marketing, Data Mining and Data Integration, L'entreprise, Machine Learning, Self-service Analytics
14 mai 20210

Quand trop de Data tue la Data // S2E4

Alors ne nous méprenons pas, chez DATANALYSIS nous sommes de vrais DATA enthousiastes et nous vous aiderons à créer les meilleures solutions pour votre organisation et votre équipe ! Aujourd’hui, nous allons parler d’un écueil en particulier auquel vous pouvez faire face à toute étape de votre projet d’analyse de données : la « surrogation » ! (Surprise, nous ne parlerons pas cette fois-ci de biais cognitif ou de visualisations trompeuses ; chaque chose en son temps…).  
La « surroga-quoi » ??

Il s’agit d’un anglicisme, introduit en 2012, dérivé du verbe « To surrogate » (qui signifie « se substituer ») et qui indique la tendance à remplacer la stratégie par…des indicateurs. Il s’agit d’une pratique malheureusement assez répandue et qui peut être évitée en mettant en œuvre les outils de la gouvernance et de l’approche DATA DRIVEN que nous décrivons dans nos différents articles.

N’hésitez pas à aller checker ça si vous n’êtes pas encore à jour !

Toujours un peu obscur ? Voyons ensemble un exemple de « surrogation » :

1. Le cas emblématique de la surrogation : Wells Fargo

Au milieu des années 2010, la grande banque américaine Wells Fargo a été prise dans un scandale majeur lorsque les autorités se sont rendu compte (et ont sanctionné) l’ouverture de 3,5 millions de comptes de dépôts et de cartes de crédits réalisées sans le consentement des clients. Cette pratique frauduleuse a été mise en œuvre par les salariés de la banque dans le cadre de la « stratégie de ventes croisées ».

Concrètement, un programme de rémunération incitative mise en place pour améliorer les ventes croisées (« 8 is great », l’objectif étant de vendre 8 produits de la banque à chaque client) a été à l’origine des dérives et des problèmes de la Wells Fargo et a été soutenu par le système de mesure mise en œuvre pour évaluer le déploiement de cette stratégie. Dès lors que la banque a décidé de suivre activement les chiffres quotidiens des ventes croisées, les salariés se sont efforcés logiquement de maximiser leur score personnel pour obtenir les meilleures primes possibles. Evidemment, comme l’histoire nous l’a appris : sans se soucier des règles à suivre.

Outre le coût exorbitant des sanctions, les remboursements réalisés auprès de clients lésés, cela a terni l’image de l’entreprise et sa réputation pendant de très longues années et la confiance n’a pu être rétablie qu’au prix de lourds efforts et d’importants changements.

Toutes les situations de « surrogation » ne résultent pas toujours sur des scénarios aussi graves et catastrophiques. Si vous attendez d’obtenir le nouveau superbe dashboard de vos consultants avant de définir votre politique commerciale, alors vous êtes dans ce cas !

2. Que faire pour ne pas tomber dans ce piège ?

Avant toute chose, ne jetez pas tous vos indicateurs à la poubelle. Ils sont utiles lorsqu’ils sont utilisés à bon escient ! Ce qui est important ici, c’est d’évoquer l’importance d’une stratégie d’entreprise clairement définie et assimilée par tous les membres de l’organisation ; et d’aligner la stratégie DATA avec cette stratégie d’entreprise.

Daniel Kahneman, Prix Nobel d’Economie, indique qu’il existe 3 conditions pour que la « surrogation » opère :
  1. La stratégie est définie en des termes abstraits
  2. L’indicateur de mesure de la stratégie est concret et visible (et incitatif comme dans l’exemple de la Wells Fargo)
  3. L’indicateur étant plus simple à comprendre que la stratégie globale, les membres de l’organisation préfèrent se référer au premier qu’au second.
Dès lors que l’on sait ce qui peut déclencher cette problématique, il suffit de travailler sur chacune de ces sources potentielles pour que le piège disparaisse.

En tout premier lieu, il s’agit de rendre la stratégie de l’entreprise lisible et claire pour toutes les parties prenantes. Il ne s’agit pas de multiplier uniquement les sessions d’informations et les ateliers de présentation mais d’associer au maximum les responsables de son exécution à sa définition.

Pour éviter que l’indicateur soit le graal à atteindre par les employés, il est également nécessaire de limiter le lien entre celui-ci et les incitations. En effet, un indicateur aussi bien construit et défini soit il n’est que le reflet imparfait d’une réalité. Le simple fait de le mettre en lumière peut ainsi le faire varier positivement ou négativement.

Une définition plus claire de la stratégie d’entreprise permettra alors de définir plusieurs critères de succès permettant l’élaboration d’une série d’objectifs qualitatifs et quantitatifs, sur différentes temporalités et qui permettront de mieux suivre l’exécution de la stratégie (et limitera automatiquement la mise en œuvre de méthode de contournement par les employés).

3. Pourquoi est-ce important dans le cadre de la mise en œuvre de ma plateforme d’analyse ?

On a pu voir dans les articles précédents que le succès d’un projet analytique ne découle pas uniquement des performances technologiques des solutions mises en œuvre mais s’appuie sur la capacité de tous les membres de l’organisation à les utiliser pleinement afin d’atteindre LES objectifs stratégiques de l’organisation.

Remplacer la stratégie par des indicateurs ne rendra pas la plateforme analytique caduque. En effet, celle-ci fournira les résultats des dits indicateurs. Mais celle-ci ne permettra pas la génération de valeur ajoutée et pourra parfois, comme le cas de la Wells Fargo l’a démontré, être la source de sérieuse déconvenue pour celle-ci.

Il est donc crucial de se doter des bonnes méthodologies de travail pour profiter pleinement du potentiel de ses données, pour développer les bonnes solutions techniques, et doter vos équipes des atouts et des clés pour qu’elles puissent les utiliser dans le long terme et dans le cadre de votre stratégie d’entreprise. Notre offre DATA GOVERNANCE est là pour vous accompagner dans toutes les étapes de vos projets d’analyse de données.

Dans le prochain épisode, nous conclurons cette série avec un livre blanc : « L’analytique en self-service, le graal d’une organisation DATA-DRIVEN».
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Business Intelligence, Data Governance, Data Marketing, Data Mining and Data Integration, L'entreprise, Machine Learning, Self-service Analytics
05 mai 20210

Période incertaine : comment engager ses clients grâce aux données ? // S2E3

La façon dont vous engagez les clients commence par l’écoute. Il est fort probable qu’après une période aussi complexe que la pandémie mondiale, leurs attentes, leurs envies et leurs besoins aient évolué drastiquement. Investissez dans la compréhension des nouvelles réalités de vos clients, cela sera à coût sûr un investissement payant alors que l’on n’a jamais été aussi proches d’une réouverture plus complète de l’économie.

Et comment mieux les écouter que de développer des plateformes analytiques mettant à disposition de tous les opérateurs des données fiables et disponibles simplement (et évidemment dans le respect de la RGPD) ?

Avant la COVID-19, l’un des objectifs majeurs pour les organisations était de devenir « Customer-Centric » (organisé autour des besoins, des enjeux, des attentes et des contraintes du client). Cet objectif est devenu d’autant plus critique. Il est nécessaire de penser son entreprise en repensant les processus, et donc les flux de données et les outils d’analyses associées autour de vos clients, et non en silos ou en département.

La clé sera de personnaliser vos expériences et communication et d’associer pleinement les différents départements et services à cet effort de changement. Pour ce faire, nous vous donnons quelques éléments clés autour de deux axes sur lesquels orienter votre réflexion :

1. Comprenez parfaitement les besoins changeants des clients

L’objectif principal ici est de savoir si vous disposez de toutes les informations qui vous permettent de comprendre vos clients. Avez-vous accès aux données externes à votre entreprise ? Savez-vous les récupérer ? Savez-vous les croiser avec les données dont vous disposez déjà ? Un investissement dans de nouvelles sources d’informations pour votre organisation sera probablement nécessaire pour atteindre vos clients et tâter leur pouls sur toutes les plateformes où ils peuvent discuter de vos produits.

Une fois que les données sont obtenues, traitées, intégrées et exploitables (de manière éthique et respectueuse de la vie privée) avec celles issues de vos outils traditionnels, il est important de pouvoir les utiliser simplement grâce à votre plateforme self-service d’analyse. Votre objectif sera d’identifier et comprendre les nouveaux besoins de vos clients : est-ce que vos segmentations ont bougé ? Est-ce que les comportements d’achats ont évolué (fréquence, montant, panier, remise, produits etc.) ? Comment est-ce que j’adapte mes opérations pour répondre à mon nouvel environnement ?

Cela vous donnera les moyens d’offrir une expérience optimale et personnalisée à vos clients et reconstruire un nouveau lien avec eux :
  • Capturez les besoins des clients grâce à l’acquisition de données extérieures à votre organisation (réseau Sociaux, sites de notations etc.). Intégrez ces nouvelles données à vos analyses marketing pour déterminer les nouvelles attentes de vos clients
  • Faites évoluer la stratégie de données en fonction des nouvelles exigences en matière de données pour garantir une expérience client optimale
  • Mettre en place un conseil consultatif sur l’utilisation éthique et des lignes directrices pour régir la santé et l’utilisation d’autres données sensibles
  • Adapter les propositions de valeur et les offres pour répondre à la demande du marché à court terme
  • Etablissez à nouveau la confiance grâce à des expériences personnalisées

2. Exploitez tout le potentiel de votre entreprise

Vous avez à disposition toutes les données vous permettant de comprendre les nouvelles attentes de vos clients, c’est très bien ! Mais il ne faut pas oublier d’organiser vos méthodes de travail et vos outils pour arriver à exploiter parfaitement ce nouveau gisement d’information.

Nous l’avons vu dans la série précédente sur la Data Governance, la clé pour qu’une solution d’analyse de données soit réellement efficiente, vous offre un véritable retour sur investissement, et permette à votre organisation d’exploiter son plein potentiel est de prévoir une organisation adaptée :

  1. Adéquation de votre stratégie DATA et votre stratégie d’entreprise
  2. Rôles et processus de tous les acteurs interagissant avec les données
  3. Environnement de Data Governance : DATA Catalogue, DATA Lineage, Compliance
  4. Solution analytique : Traitement des données, stockage, analyse visuelle, Machine Learning et IA
  5. Formation et établissement d’une DATA Communauté
Investir dans la mise en œuvre d’une vraie politique de Data Governance est la seule solution pour réellement engager ses clients dans le long terme. En clair et spécifiquement à cet enjeu :
  • Redéfinissez les processus métier pour qu’ils soient centrés sur le client
  • Créez une source unique de vérité client pour mettre toutes les équipes sur la même page en agrégeant plusieurs sources de données
  • Auditez systématiquement les moments clients en fonction du « travail à faire » pour identifier les points faibles et les opportunités de différenciation
  • Développer des processus et des composants réutilisables (ensembles de données, API) pour accélérer le développement d’applications grâce à une réutilisation maximale
  • Tirez parti des données de cas de service pour identifier les améliorations et les investissements les plus prioritaires

Comme souvent, on en revient toujours à une conclusion similaire. La clé pour pouvoir exploiter parfaitement les données et engager ses clients est à la fois dans l’établissement des capacités (construire la plateforme analytique et l’alimenter en données) et dans le développement des méthodes de travail (stratégie, rôles, processus, et formation) qui permettront de les exploiter et prendre les bonnes décisions.

Se concentrer sur un des aspects du problème et oublier le second est le meilleur moyen de ne pas être dans les « starting blocks » pour la réouverture prochaine et laisser ces concurrents prendre une avance non négligeable !

« Quand trop de DATA tue la DATA ? Quels sont les écueils à éviter ? ».

Rendez-vous dans notre prochain épisode !

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