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Comment le développement
de la confiance peut permettre d’accroître
l’adoption des solutions de BI et Analytics
par les utilisateurs ?
25%. C’est le taux d’adoption moyen des outils de BI et d’Analytics en 2022. Un chiffre très inquiétant compte tenu de l’importance des données analytiques pour la prise de décision dans le monde d’aujourd’hui. Il est urgent de restaurer la confiance dans ces technologies car ce sont celles qui permettent à des utilisateurs non-experts en la matière, de disposer de données intelligibles. Concrètement, elles se matérialisent par des tableaux de bord, avec des diagrammes et des graphiques qui ont été créés pour faciliter la prise de décision. Ces technologies sont indispensables de nos jours, mais seulement dans la mesure où les décideurs ont la certitude de pouvoir faire confiance aux données, là où ils les consomment.
Chez Wiiisdom, nous pensons que les solutions de Data Analytics doivent être au cœur du processus de prise de décision, mais malheureusement, l’adoption par les utilisateurs reste un problème majeur pour de nombreuses organisations. Nous allons examiner ici les raisons de ce phénomène et ce qui peut être fait pour le surmonter.
D’où vient le problème de confiance dans les Data Analytics ?
Il existe des problèmes, inhérents à l’analytique qui font que la plupart des décideurs ne lui font pas confiance, et celui-ci est un frein à l’adoption de la technologie par les utilisateurs. L’un des principaux problèmes est le manque de qualité perçu ou réel des données restituées au travers des logiciels de Data Analytics. Dans l’étude de Bourne “The State of Data Management“, il a été découvert qu’en dépit du fait que 82% des organisations pensent que l’analyse des données est importante, 77% des décideurs ne font pas confiance aux données produites par leur propre organisation – deux faits qui ne coexistent pas particulièrement bien.
Irrégularités
De nombreuses organisations génèrent constamment des données analytiques sur tout, de la satisfaction des clients à l’efficacité des employés. En théorie, cela devrait être une bonne chose, car plus les entreprises ont accès à des métriques analytiques, plus leurs décisions futures seront éclairées. Cependant, si l’analytique n’est pas gouvernée et fiable, et si les résultats ne sont pas précis et bien formatés, pourquoi les entreprises devraient-elles continuer d’investir ?
Les données elles-mêmes ne sont pas toujours fiables
Dans la même étude citée précédemment, il a été constaté que dans 84% des organisations, les projets d’analyse de données ont été retardés en raison de données mal formatées. Dans 82% des cas, ces données étaient de si mauvaise qualité que les projets d’analyse ont dû être entièrement retravaillés. Cela peut être dû à de nombreuses variables telles que des erreurs manuelles, des datasets incomplets et non structurés ou des erreurs de transformation. Il s’agit d’un problème fondamental qui empêche les décideurs d’investir dans les solutions de Data Analytics : ils doivent d’abord résoudre le problème de qualité des données, ce qui demande beaucoup de temps et d’efforts et, en fin de compte, rend les organisations moins enclines à adopter ces technologies à grande échelle.
Les Barrières à l’adoption des solutions de BI/Analytics
Pourquoi est-il si important pour les décideurs d’avoir des Analytics fiables ?
Évitez de prendre des décisions risquées et non informées.
Selon l’étude de Bourne, la moitié des organisations utilisent des données auxquelles elles ne font pas confiance, pour prendre des décisions. Cela poussera sans doute les organisations à retarder l’utilisation des Data Analytics, à ne pas l’utiliser du tout, ou à continuer à utiliser des données de mauvaise qualité, non fiables, et à donc à prendre des risques majeurs. Prenons l’analogie suivante : on ne s’attendrait pas à ce qu’un chef cuisinier suive une recette dans une langue qu’il ne peut pas lire, et de la même manière, cela n’a pas beaucoup de sens pour les chefs d’entreprise de se fier à des analyses qu’ils ne comprennent pas – et auxquelles ils ne peuvent donc pas faire confiance. Si nous étendons l’analogie, nous pourrions dire qu’il serait plus disposé à suivre une recette qui est constamment mise à jour et vérifiée, car cela donne un sentiment de légitimité et rassure l’utilisateur au moment de prendre des décisions ou d’entreprendre des actions.
Garder vos clients satisfaits
Disposer d’analytiques – de tableaux de bord fiables – qui incluent les préférences et les intérêts des clients / utilisateur signifie que les entreprises peuvent répondre à leurs besoins. 72% des décideurs ont déclaré qu’ils constatent un impact négatif sur l’engagement et la satisfaction des clients en raison de données manquantes, incomplètes ou non-pertinentes, ce qui les conduit sans doute à faire moins confiance aux données ou à moins les utiliser. Un chef cuisinant une recette dans une autre langue est déjà improbable, mais l’idée qu’il la serve à un client est très peu envisageable, pour peu dire.
Comment accroître l’adoption utilisateur des Data Analytics ?
Nous savons que la fiabilité des Data Analytics permet de prendre de meilleures décisions, c’est évident. Avoir accès à une telle ressource devrait être un élément essentiel pour chaque organisation mais l’adoption de l’Analytique pour la prise de décision s’avère toujours être un défi. Voici quelques pistes à développer pour encourager l’adoption des solutions de BI et Analytics.
Mettre en place une culture analytics
Nous savons que les humains, en général, n’aiment pas les grands bouleversements, mais lorsqu’il s’agit d’accroître l’adoption de solutions analytiques, les organisations doivent tirer parti de l’une de leurs plus grandes ressources : les personnes. En fournissant aux employés un environnement de confiance où ils ont la possibilité d’explorer les données sereinement, ils seront en mesure de réaliser le potentiel énorme des informations qui leur sont rendues disponibles pour la prise de décision. Vous devez donc accompagner le changement en plaçant les utilisateurs au cœur de celui-ci : formation, intervention externe, définition des attentes, mise en place d’accord de service (Analytics SLA), partage d’expérience et cas d’utilisation, sans oublier de célébrer les succès.
Développer les hard skills
Une enquête menée auprès d’entreprises qui tentent de mettre en œuvre les solutions de data analytics a révélé que le manque de compétences de leurs employés en matière de données était un facteur très important du faible taux d’adoption. Si l’outil était garanti comme fonctionnant correctement et affichant des données exactes, les gens seraient moins enclins à l’abandonner à la première occasion. Les dirigeants doivent indiquer clairement aux employés les indicateurs qui leur seront les plus utiles, et s’assurer que les chefs de service ont une compréhension pratique des outils pour favoriser l’engagement.
Mise en oeuvre de process qualité
Une autre façon d’accroître l’adoption par les utilisateurs est de procéder à des tests BI automatisés. Les tests automatisés sont un moyen d’augmenter le taux d’adoption car ils permettent de détecter et anticiper des problèmes de qualité et ainsi contribuent à l’accroissement de la confiance par les utilisateurs. Chez Wiiisdom, nous fournissons des solutions de tests automatisés qui pallient aux problèmes liés aux tests manuels et permettent d’économiser un temps considérable.
Garantir une expérience utilisateur de premier ordre
Dans le monde d’aujourd’hui, les logiciels d’entreprise doivent s’aligner sur les standards des logiciels grand public. La frontière entre les deux mondes disparaît, et les décideurs attendent le même niveau d’expérience utilisateur. Pour éviter le risque d’une mauvaise adoption, les entreprises doivent assurer une performance de premier plan et une usabilité constante de la plateforme. Pour ce faire, vous pouvez mettre en place des tests de performance et des tests fonctionnels. Les tests de performance permettront de s’assurer que le temps de réponse et la disponibilité de la plateforme BI sont les meilleurs possibles et correspondent aux standards attendus, et les tests fonctionnels permettront de s’assurer que les tableaux de bords fonctionnent parfaitement.
Et maintenant ?
La mise en place de méthodologies et des processus qualité pour garantir la fiabilité des données dans les logiciels analytiques est donc un élément incontournable dans l’adoption des données dans le processus de prise de décision. La prise de décision non-informée, ou pire, mal-informée peut avoir des conséquences désastreuses vis à vis de vos utilisateurs métiers, de vos clients et in-fine, de vos revenus. Garantir la fiabilité des données analytiques est une nécessité pour maximiser la croissance, les bénéfices et le potentiel de l’entreprise.
Si vous souhaitez accroître l’adoption de vos solutions analytiques, vous pouvez en savoir plus en nous contactant.
AILSA CARTLEDGE / ABOUT AUTHOR
Ailsa est responsable du contenu et de la communication chez Wiiisdom. Ailsa crée régulièrement du contenu pour notre communauté d’utilisateurs.
CHLOE ASLETT / ABOUT AUTHOR
Chloe Aslett est une journaliste en herbe de l’Université de Sheffield qui a collaboré avec Wiiisdom sur la création de contenu autour de l’analytique.
