5 erreurs courantes d'analyse de données en libre-service (et comment les éviter)

L'analyse en libre-service permet à chaque équipe d'obtenir des insights commerciaux importants et de tirer des conclusions axées sur les données.

Mais un grand pouvoir implique de grandes responsabilités. Mal mises en œuvre et mal utilisées, les solutions d'analyse en libre-service peuvent créer des erreurs, une vision d'ensemble négligée ou une mauvaise gestion du processus d'analyse.

Voici 5 erreurs courantes que commettent les équipes en adoptant l'analyse en libre-service (et comment les éviter).

1. Le déploiement isolé des plateformes

L'erreur : ajouter des outils d'analyse de données de manière isolée, c'est-à-dire sans les connecter aux autres applications utilisées au quotidien par votre équipe, constitue un frein à leur adoption. Ils deviennent alors un outil supplémentaire complexe à gérer, plutôt qu'une ressource utile. En effet, plus l'installation, la prise en main et l'utilisation d'un nouvel outil semblent fastidieuses, moins il a de chances d'être utilisé efficacement (voire pas du tout).

Comment l'éviter : pour aider les gens à adopter l'analyse en libre-service dans toute votre entreprise, vous devez l'intégrer à leur flux de travail quotidien.

Les plateformes modernes d'analyse en libre-service comme Contentsquare s'intègrent directement aux outils d'informatique décisionnelle (BI), aux plateformes de données clients et aux systèmes de gestion de la relation client (CRM), afin que les équipes puissent obtenir des insights dans leur contexte.

Ces intégrations suppriment les obstacles qui empêchent l'adoption du libre-service, ce qui permet aux utilisateurs et utilisatrices d'obtenir rapidement et sans effort les données dont ils ont besoin.

2. Le choix de visualisations en fonction de leur attrait esthétique

L'erreur : l'une des erreurs les plus courantes en matière d'analyse en libre-service est de choisir le mauvais type de graphique, en fonction des préférences de conception plutôt que de la nature de vos données.

Chaque type d'analyse nécessite une visualisation différente. Par exemple, pour afficher une corrélation entre deux indicateurs, il convient d'utiliser un nuage de points qui permet de visualiser clairement cette relation en un coup d'œil.

Ce graphique à bulles ne parvient pas à illustrer clairement la relation entre les données et la méthode d'annotation est insuffisante : pour ces données, un simple graphique à barres serait plus approprié

Comment l'éviter : la meilleure façon d'éviter cette erreur est de définir d'abord vos objectifs. Quelles sont les relations entre les indicateurs que vous souhaitez analyser ? Combien de données vous faut-il ? À qui s'adresse cette visualisation de données ? Une fois vos objectifs définis, vous comprendrez mieux la meilleure façon de communiquer vos données.

Faites preuve de discernement en examinant les analyses et visualisations disponibles et ne retenez que les points susceptibles d'apporter des insights pertinents. Privilégiez les visualisations simples pour obtenir des réponses rapides, pertinentes et précises.

3. Le déploiement de procédures sans directives normalisées

L'erreur : lorsqu'une entreprise entame son voyage dans le monde de l'analyse en libre-service, il est courant que les équipes d'analyse et de BI créent de nombreuses interfaces utilisateur (UI) de reporting, des définitions de données et des indicateurs ponctuels.

Le problème, c'est que ça devient vite compliqué et que ça conduit à des données peu fiables. Par exemple : deux utilisateurs différents exécutent la même fonction, mais l'étiquettent différemment. Ils obtiennent ainsi l'analyse de deux indicateurs différents pour un même résultat (ce qui engendre des incohérences et une incertitude qui nuisent à la confiance dans vos données).

Comment l'éviter :en déployant une analyse en libre-service, créez un ensemble de normes auxquelles chaque partie prenante devra se conformer.

Centralisez les indications utiles et les définitions de données utiles dans un espace digitale accessible à toutes les équipes. Chaque élément ajouté à cet espace doit contenir des informations sur la source des données, les modifications apportées et toute autre information utile aux autres utilisateurs et utilisatrices.

De même, définissez des normes d'expérience utilisateur (UX) pour uniformiser l'apparence des rapports. Une expérience utilisateur plus standardisée permet aux utilisateurs et utilisatrices d'interpréter rapidement plusieurs ensembles de données sans avoir à réapprendre les bases de chaque nouvel ensemble. Au final, l'analyse des utilisateurs et utilisatrices sera plus rapide et leurs résultats de meilleure qualité.

4. Le respect des méthodologies en cascade du début à la fin

L'erreur : bon nombre d'entreprises adoptent la méthodologie en cascade lorsqu'elles démocratisent l'analyse et la BI, mais le développement en cascade est l'une des principales raisons pour lesquelles les tâches prennent trop de temps et n'apportent pas la valeur attendue.

Les cycles en cascade plus longs comportent aussi le risque que des erreurs de code et de conception restent inaperçues jusqu'à la fin du projet, moment où il est beaucoup plus difficile de les corriger.

Comment l'éviter : si vos projets d'analyse progressent lentement, vous devriez analyser si l'approche traditionnelle en cascade en est la cause (et si une approche agile serait plus appropriée).

Les méthodes de développement agiles, avec leurs cycles courts et incrémentaux, permettent d'identifier et de corriger les erreurs plus vite. Elles sont donc parfaitement adaptées à de nombreuses applications métier nécessitant des améliorations continues. À mesure que vous déployez l'analytique et la BI au sein de votre entreprise, une approche agile vous permet de prendre en compte les nouvelles exigences et les nouvelles données, et ainsi de vous adapter en fonction des besoins.

5. Le processus sans gouvernance des données

L'erreur : trouvez le juste équilibre entre l'analyse en libre-service et la gouvernance des données peut s'avérer délicat.

Certaines entreprises conservent toutes leurs données sous clé, ce qui engendre des frustrations, notamment lorsque les utilisateurs et utilisatrices veulent fusionner des ensembles de données pour découvrir de nouveaux insights.

D'autres entreprises conçoivent leurs outils d'analyse de façon à négliger entièrement la nécessité de superviser leur utilisation, permettant ainsi aux utilisateurs et utilisatrices d'extraire et d'analyser leurs données depuis n'importe quelle source. Mais avec la multiplication des ensembles de données issus de différentes sources, il devient difficile de déterminer quelle est la source unique de vérité.

Comment l'éviter :cultivez un environnement qui permette la gouvernance des données tout en encourageant le libre-service de manière centralisée.

Qu'est-ce que cela implique concrètement ? Au moment du déploiement et de la configuration de vos outils en libre-service, veillez à mettre en place les bonnes mesures d'audit et les contrôles nécessaires qui garantissent l'accès aux données aux utilisateurs et utilisatrices, mais aussi la transparence dont vos équipes informatiques ont besoin pour comprendre qui utilise quelles données.

En prenant le temps de définir clairement les autorisations et les fonctionnalités de partage, vous pourrez mieux maîtriser ce qui représente votre source de vérité.

Améliorez l'utilisation des données dans votre entreprise grâce à l'analyse en libre-service

L'analyse en libre-service apporte une valeur ajoutée considérable aux entreprises, permettant à chaque équipe de se concentrer sur les indicateurs clés et d'adopter une approche davantage centrée sur le client. Mais sa mise en œuvre doit être réalisée correctement pour garantir l'obtention des résultats escomptés.

Identifier et prévenir ces erreurs courantes permettra à l'analyse en libre-service de se développer dans toute votre entreprise, en fournissant aux décisionnaires les rapports, les visualisations et les ensembles de données dont ils ont besoin pour prendre des décisions commerciales éclairées et améliorer l'expérience client.