8 Étapes Pour Bâtir
Votre Plan D’Investissement
Pour La Qualité Des
Données Décisionnelles

1. Évaluer l’état actuel de vos plateformes décisionnelles

La Business Intelligence peut offrir des opportunités en or aux organisations, car elle permet aux utilisateurs de mieux répondre à leurs questions et de prendre les meilleures décisions. Cependant, les tableaux de bord et les visualisations les plus esthétiques soient elles ne suffisent pas seules au bon fonctionnement du système. Les analyses de données peuvent sembler intéressantes, mais tout se résume à une question : peut-on faire confiance aux données présentées dans les rapports, les tableaux de bord et autres indicateurs clés de performance ? Le taux d’adoption actuel des outils de BI et d’analyse est seulement de 25 %, c’est évident qu’il y a un problème, d’autant plus que la confiance dans les données est le deuxième obstacle à l’adoption par les utilisateurs. Par conséquent, la première chose que vous devez faire lors de l’élaboration du plan d’investissement est d’analyser l’état de santé actuel de vos logiciels décisionnels et de répondre aux questions suivantes :

• Comment la business intelligence est-elle consommée aujourd’hui dans votre organisation et par qui ?

Identifiez les cas d’usage où les données sont critiques pour l’entreprise. Cela vous aidera à déterminer les leaders internes qui seront les plus impactés par cet investissement et que vous devrez convaincre.

• Les utilisateurs lambda sont-ils satisfaits des solutions de BI et analytique déployées dans l’organisation ? Se plaignent-ils de la fiabilité, de la disponibilité ou des performances du système ?

• Qu’est-ce qui est actuellement en place pour assurer la qualité des données de reporting ? Qui en est responsable ? Comment cela est-il documenté et contrôlé ?

Cette question est essentielle car nous rencontrons beaucoup de clients affirmant que personne n’a la responsabilité d’assurer la qualité sur cette étape du parcours de la donnée. Or, tous reconnaissent le caractère critique de celle-ci.

• Quel est le niveau de confiance accordé par vos utilisateurs lorsqu’ils consomment des données analytiques ?

Si vous disposez d’un score ou indice de confiance existant, vous pouvez facilement l’utiliser pour justifier l’investissement et attester des progrès réalisés au fil du temps. Soyez toutefois prudent avec cet indicateur, car un bon score ne signifie pas qu’il n’y a pas de problèmes. Les consommateurs de données ne se rendent pas toujours compte qu’il y a un problème de qualité, mais seulement lorsqu’il est trop tard ; ce qui nous amène à la question suivante ;

• Quelles erreurs ou échecs historiques se sont produits en raison d’un rapport ou tableau de bord comportant des erreurs ?

Cette question est difficile car personne ne veut faire connaître ses échecs. Mais, les erreurs dans les données se produisent tous les jours et peuvent avoir des conséquences énormes. Enquêtez sur l’histoire de votre entreprise et utilisez-les comme cas de référence.

• Vos données sont-elles soumises à des réglementations industrielles ? Pouvez-vous garantir la qualité des données de bout en bout ?

De nombreuses organisations sont obligées de fournir des rapports aux autorités et aux auditeurs externes. Si la réponse est oui, alors votre projet doit devenir essentiel, car vous devez vous assurer que les données sont toujours exactes, faute de quoi vous risquez de recevoir une amende par le régulateur.

2. Évaluer le risque actuel pour l’organisation

L’étape suivante, consiste à démontrer les implications d’une telle situation afin que les leaders de votre organisation comprennent les risques qu’une mauvaise qualité des analytics pourrait entraîner. Étant au cœur du processus de prise de décision, sa fiabilité est essentielle pour la confiance des utilisateurs mais également pour la justesse des décisions qui en découlent.

L’un des risques d’une mauvaise gouvernance analytique est l’augmentation des silos entre les départements. La gouvernance en matière de BI exige des efforts de la part de l’ensemble de l’organisation afin d’apporter de la valeur à l’entreprise, et les silos ne font que réduire cet aspect. Sans une approche unifiée, les organisations ne parviendront pas à tirer parti des opportunités commerciales et verront l’utilisation de ces technologies stagner voire, diminuer. Vous devez retracer les informations sur qui et quoi sont affectés par la mauvaise qualité des données dans votre entreprise. La combinaison d’une évaluation des impacts sur les données (par exemple, les délais, les coûts) et de l’impact humain (par exemple, la satisfaction des utilisateurs) contribuera à renforcer votre argumentation.

Selon Gartner, la plupart des entreprises se concentrent uniquement sur l’amélioration de la qualité des données brutes, ce qui les limite malheureusement dans le parcours des données. Le dernier kilomètre de ce parcours se trouve au niveau des couches de BI et analytique et pour réussir à assurer une bonne gouvernance et une bonne adoption, vous devez prouver que la qualité des données brutes ne suffit plus. Nous avons écrit un article expliquant en quoi le dernier kilomètre sur le parcours des données est si critique.

3. Établir Le Processus De Qualité Du Reporting Comme Étant Un Process Continu

Lors de la présentation de votre projet, la qualité du reporting doit être considérée comme étant un projet sans ligne d’arrivée. Même si vous obtenez les résultats souhaités, il faut que tout le monde fasse un effort continu. Si les Responsables BI et Analytics et les CDO veulent fournir une valeur continue à leur organisation, ils doivent prévoir une assurance qualité en tout temps.

4. Comprendre quelles données sont essentielles à la prise de décision

La prise de décision est au cœur de l’analyse des données, mais il est important de savoir quelles données sont les plus critiques pour les décisions et qui créeront des résultats positifs. Vous devez donc vous engager auprès des principaux leaders (CDO, CAO, Execs) afin d’explorer les domaines dans lesquels des données fiables et de haute qualité sont essentielles au succès de l’entreprise.

5. Identifier la nature des solutions nécessaires pour surmonter le problème de la confiance

Pour surmonter le problème de la confiance, il faut des données de reporting de haute qualité et pour y parvenir, il faut des technologies spécifiques afin de s’assurer que les tableaux de bord fonctionnent comme les utilisateurs l’attendent. Les utilisateurs et les dirigeants de votre entreprise ont besoin de savoir que les rapports et tableaux de bords qu’ils consomment sont exacts à 100 % à tout moment. L’intégrité de votre entreprise repose sur l’intégrité de votre reporting.
Commencez par explorer les différentes catégories de produits disponibles sur le marché pour vous aider à améliorer la qualité.. Dressez ensuite la liste des avantages de chacun d’entre eux et de leurs impacts.

6. Souligner la complémentarité de la qualité du reporting décisionnel avec d’autres initiatives de qualité des données

L’ensemble du parcours des données nécessite différentes initiatives de qualité tout au long de celui-ci. Dans votre dossier, essayez donc d’associer votre projet de qualité des données de reporting décisionnel à d’autres initiatives stratégiques telles que DataOps, MDM (Master Data Management), BI Fabric et Gouvernance des données, afin de souligner pourquoi cet investissement n’est pas spécifique à un seul projet.

7. Définir l’approche de A à Z

Pour votre projet de qualité analytique, vous devez définir l’ensemble de l’approche, des étapes nécessaires à la réalisation du projet aux technologies requises, en passant par les acteurs impliqués, les indicateurs clés de performance que vous souhaitez suivre et les résultats attendus. Ensuite, le projet doit être approuvé par les principales parties prenantes de votre organisation.

8. Mesurer le TCO par rapport aux réductions de coûts

C’est ici que vous devez présenter le retour sur investissement aux parties prenantes et leur expliquer pourquoi ce projet en vaut la peine. Mesurez et expliquez l’ensemble des coûts (technologiques et humains) et comparez les aux réductions de coûts envisagées, par exemple, en matière d’ETP pour des tests manuels, en matière de risques réglementaires et le coût des mauvaises décisions. Il s’agit de construire l’histoire d’un point de vue business pour vos parties prenantes. Nous avons établi une liste de questions auxquelles vous devez répondre pour vous aider à calculer votre retour sur investissement.

Présenter les résultats attendus du projet d’investissement

La dernière partie de votre analyse de rentabilité doit expliquer les résultats attendus des solutions et des actions mises en place. Cela permettra de convaincre davantage vos dirigeants de comprendre les bénéfices de l’investissement dans des solutions de qualité du reporting décisionnel. Voici quelques-uns des résultats attendus :

Une confiance accrue dans les données

Montrer aux utilisateurs comment les données sont testées et gouvernées devrait contribuer à accroître la confiance dans les données et donc à convaincre les utilisateurs de tirer parti des technologies décisionnelles.

Augmentation du retour sur investissement de vos initiatives et projets relatifs aux données

Une meilleure qualité analytique suscitera une plus grande confiance et donc une augmentation de l’adoption et de l’utilisation. Cela se traduit par un meilleur retour sur investissement de la BI et de l’analyse des données, car cela permet de révéler de nouvelles opportunités commerciales, de nouvelles préférences des clients et des informations plus approfondies.

Transformation digitale accélérée

De nos jours, les entreprises veulent accélérer leurs efforts en matière de digitalisation et, pour y parvenir, elles ont besoin de données de qualité et fiables. Investir dans des solutions de qualité des données permettra de garantir cette confiance à tout moment.

Protection renforcée de votre organisation

L’absence de gouvernance pour vos plateformes décisionnelles peut potentiellement avoir des conséquences néfastes pour une organisation. A l’inverse, des analyses testées et gouvernées en permanence vous permettent d’éviter ce problème et de protéger votre entreprise de tout risque. Cela signifie que chaque décision s’appuie sur des données vérifiées tout au long de leur parcours. Par exemple, les responsables de la gestion des risques ou “CRO” (Chief Risks Officers) doivent tenir compte du risque lié à la mauvaise qualité des analyses, car non seulement ils consomment eux-mêmes des données qui peuvent être inexactes, mais cela devient également un risque opérationnel en soi qui doit être traité. Il suffit de penser à la conformité des banques au règlement BCBS-239 ; les CRO ne peuvent pas se fier uniquement à la qualité des données brutes pour faire confiance à leurs rapports.

Garantie de conformité réglementaire

Les industries sensibles ont besoin d’un environnement absolument exempt d’erreurs et, avec l’aide des solutions de gestion de la qualité analytique, ces organisations seront assurées d’avoir le plus haut niveau de qualité des données à tout moment pour répondre aux réglementations.

Commencez à élaborer votre dossier d’investissement dès aujourd’hui

L’élaboration d’une analyse de rentabilisation sera votre alliée pour convaincre vos responsables des données et du décisionnel de l’importance de la qualité pour le succès de l’organisation. Cela créera un alignement organisationnel pour tout le monde, garantira des Analytics fiables à tout moment et permettra de prendre les meilleures décisions basées sur les données.

Si vous recherchez des solutions pour améliorer la qualité de vos données analytiques, contactez-nous et nous serons heureux de discuter de votre projet et de vous aider à élaborer votre dossier d’investissement.