Vision analytique
Ce contenu fait partie de Tableau Blueprint, un cadre de maturité qui vous permet de réaliser une évaluation approfondie et d’améliorer la manière dont votre organisation utilise les données pour générer un impact. Pour commencer votre parcours, répondez aux questions de notre évaluation(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).
Cela n'étonnera personne : nous sommes tous fans de tableaux de bord et de visualisations de données. Mais il est évident que nos clients choisissent notre plate-forme pour obtenir des résultats métier concrets, pas uniquement pour créer des graphiques interactifs et attrayants. Rapprocher vos investissements en analytique et vos résultats métier est plus facile à dire qu'à faire. Pour vous aider dans cette entreprise, nous vous recommandons de définir une vision analytique. L'onglet Vision analytique du Planificateur Tableau Blueprint présente des questions que vous pouvez prendre en compte dans la définition de votre vision analytique.
Il est essentiel de pouvoir articuler votre vision analytique pour pérenniser vos investissements analytiques et établir une stratégie robuste. Lorsque vous décidez de définir une vision analytique au niveau de votre organisation, de votre équipe ou des deux, vous devez inclure les intervenants clés le plus tôt possible, et garantir que les objectifs généraux de votre organisation occupent une place centrale dans votre vision analytique. Ce n'est pas uniquement une question de technologie. Il s'agit de définir comment vous pouvez mieux atteindre vos objectifs métier, puis d'appliquer cette vision aux bonnes capacités analytiques pour la concrétiser.
Lorsque vous définissez votre vision analytique, réfléchissez aux objectifs métier, indicateurs de performance (KPI) et initiatives stratégiques de votre organisation. En plus du rôle joué par les équipes dirigeantes, deux types de rôles sont essentiels pour concrétiser une stratégie analytique : les utilisateurs métier et les professionnels des données. Les utilisateurs métier, qui utilisent les données pour leur travail, doivent comprendre les dépendances et collaborer avec les professionnels des données, dont les données sont le métier. De la même manière, les professionnels des données doivent comprendre les besoins des cadres dirigeants et des utilisateurs métier, notamment ce qu'ils ont besoin de savoir, ainsi que la manière dont ils vont utiliser les insights data-driven dans leurs workflows. Bien que ces rôles et responsabilités soient différents dans le cadre d'une stratégie analytique, ils doivent collaborer afin de déterminer la meilleure solution pour faciliter la prise de décisions data-driven dans l'organisation.
Voici des questions qui vous aideront à développer une vision analytique. Assurez-vous de garder vos réponses et idées à un niveau général, car vous pourrez aborder des points plus spécifiques dans les étapes suivantes.
Posez-vous les questions suivantes pour vous aider à énoncer votre stratégie analytique.
| Question | Réponse |
| Quels sont nos principaux objectifs métier stratégiques ? | |
| Quels sont les résultats que nous souhaitons atteindre avec ces initiatives ? | |
| Quelles métriques et quels KPI nous permettent de mesurer nos progrès par rapport aux résultats visés ? | |
| Qui a besoin d'accéder à ces métriques et KPI pour prendre des décisions qui auront des conséquences sur les résultats à atteindre ? | |
| À quel moment ces personnes ont-elles besoin de voir ces données pour prendre des décisions en temps opportun ? |
Comparez ensuite votre situation actuelle à la situation future que vous souhaitez.
| Question | Situation actuelle | Situation future |
| Les résultats métier s'appuient-ils sur les données et l'analytique ? Si oui, comment ? | ||
| Comment les utilisateurs métier et les décideurs accèdent-ils aux données ? | ||
| À quelles informations ont-ils accès ? | ||
| À quel moment ont-ils accès à ces informations ? | ||
| Quelles mesures prennent-ils avec ces informations ? |
Utilisez vos réponses pour énoncer une vision analytique claire, présentant a minima les conséquences qu'aura l'utilisation des données et de l'analytique, qui y contribuera, et de quelle manière.
Nous vous recommandons également d'identifier les principes directeurs établissant le cadre des comportements attendus et des processus décisionnels aidant votre organisation à développer une culture des données, à prioriser les capacités analytiques et à concrétiser une vision analytique. Nous recommandons le principe d'approche itérative. Comme nous l'avons vu, vous devez consacrer beaucoup de temps et de ressources pour rapprocher vos données et votre analytique de vos objectifs métier. Il est important de souligner que le processus aura toujours besoin d'être affiné et que vous ne serez probablement pas en mesure d'impulser des changements dans l'ensemble de votre organisation d'un seul coup. Ces rappels vous aident à définir des attentes réalistes, pour que les intervenants clés puissent toujours garder le cap et adopter un esprit ouvert.
Exemple de vision analytique : les RH proposeront des données précises à leurs utilisateurs métier au cœur de leurs workflows et de leurs outils du quotidien, pour leur permettre de prendre des décisions éclairées au bon moment afin de mieux servir l'ensemble des employés.
Étude de cas : définition d'une vision pour l'équipe Superstore HR Data and Analytics
Dans cette section et dans la suivante (Valeur métier), nous utiliserons le département Ressources humaines comme exemple. Appelons notre entreprise fictive Superstore.
L'équipe RH de Superstore souhaite optimiser sa stratégie et l'utilisation des données et de l'analytique, et a décidé de tirer parti de Tableau Blueprint dans cette optique. Après avoir lu la section Vision analytique, la responsable de l'équipe Data and Analytics des RH met en place une équipe de spécialistes se composant d'elle-même, de responsables de différentes fonctions et de responsables DEI pour une session de brainstorming, afin de dresser une ébauche de déclaration de vision. Comme dans bon nombre d'entreprises, l'attrition des employés a récemment augmenté, et il s'agit d'une problématique majeure pour l'équipe. Pendant cet exercice, le groupe décide de se focaliser sur un objectif stratégique : améliorer la rétention des employés. Il passe en revue les questions suivantes et propose les réponses suivantes :
| Question | Réponse |
| Quels sont nos principaux objectifs métier stratégiques ? | Améliorer la rétention des employés. |
| Quels sont les résultats que nous souhaitons atteindre avec ces initiatives ? | • Réduire l'attrition des employés de 25 %. • Générer des insights transparents et pertinents, pour permettre à tous les responsables de fonctions de prendre des mesures. |
| Quelles métriques et quels KPI nous permettent de mesurer nos progrès par rapport aux résultats visés ? | • Taux de rétention des employés • Résultats d'une enquête de satisfaction auprès des employés • Plans de développement individuel (PDI) soumis • Discussions entre les responsables et les contributeurs individuels |
| Qui a besoin d'accéder à ces métriques et KPI pour prendre des décisions qui auront des conséquences sur les résultats à atteindre ? | Équipe dirigeante, équipe opérationnelle et contributeurs individuels |
| À quel moment ces personnes ont-elles besoin de voir ces données pour prendre des décisions en temps opportun ? | • Discussions entre les responsables et les contributeurs individuels : tous les trimestres • Taux de rétention des employés : tous les mois • Résultats d'une enquête de satisfaction auprès des employés : tous les trimestres • PDI soumis : - Les cadres dirigeants ont besoin d'accéder aux taux de PDI soumis une semaine après les dates butoirs - L'équipe opérationnelle a besoin d'accéder aux taux de PDI soumis dès l'ouverture des soumissions - Les responsables ont besoin d'accéder aux taux de PDI soumis tous les jours |
| Question | Situation actuelle | Situation future |
| Les résultats métier s'appuient-ils sur les données et l'analytique ? Si oui, comment ? | Nous pensons que c'est le cas, mais nous ne pouvons pas clairement déterminer les données, les mesures à prendre et les résultats obtenus. | Oui. Nous pouvons déterminer quels résultats métier nous avons obtenus, quelles mesures nous avons prises, qui a pris ces mesures et quelles données ont été utilisées. |
| Comment les utilisateurs métier et les décideurs accèdent-ils aux données ? | L'équipe Data and Analytics des RH distribue les rapports par e-mail. Les utilisateurs métier et les décideurs ont accès à différents tableaux de bord publiés sur Tableau Server. | Nous leur donnons accès aux données dont ils ont besoin dans les outils qu'ils utilisent régulièrement. Ils peuvent accéder aux données à la demande par Slack et Tableau Server. |
| À quelles informations ont-ils accès ? | Les informations distribuées par les RH dans les rapports et publiées sur Tableau Server. | Nous allons distribuer les informations nécessaires pour analyser les progrès par rapport aux objectifs et pour prendre des décisions spécifiques. |
| À quel moment ont-ils accès à ces informations ? | À une fréquence déterminée par l'équipe Data and Analytics des RH, ou lorsqu'ils se connectent à Tableau Server pour consulter les tableaux de bord. | Nous intégrerons ces informations directement dans leurs workflows. Ils peuvent en faire la demande ad hoc, les consulter instantanément, et programmer des abonnements en fonction de leurs préférences. |
| Quelles mesures prennent-ils avec ces informations ? | Nous ne savons pas. Il n'y a aucun workflow défini pour chaque rôle. | Nous avons intégré les données dans les outils qu'ils utilisent au quotidien, et ils sont clairement invités à réagir. Ils peuvent cliquer sur un bouton ou un lien pour effectuer les étapes nécessaires. |
Après avoir passé les réponses en revue, le groupe reconnaît que les données et l'analytique sont actuellement l'apanage des analystes, et que les décideurs n'ont qu'un accès limité aux données pour prendre des décisions. Il comprend que les décideurs pourraient plus facilement tirer parti des insights et des données si l'équipe Data and Analytics des RH adopte une stratégie plus efficace sur le type de données mises à disposition des utilisateurs métier, ainsi que sur la manière et la fréquence dont elles sont mises à disposition. Il propose la vision analytique suivante :
