Comment mettre en place une solution de visualisation de données ? Y a-t-il des étapes spécifiques à suivre pour créer un tableau de bord ?
Découvrez les quatre étapes de la visualisation de données présentée par Stéphanie Aerts, notre formatrice pour le module « Pour une visualisation professionnelle de vos données d’entreprise » :
Que vous souhaitiez opter pour une solution de business intelligence, ou que vous préfériez travailler en local avec des fichiers Excel, vous allez devoir passer par quatre étapes :
À chacune de ces étapes, vous allez pouvoir mettre en place des facteurs-clés de succès. D’une façon générale, le premier facteur-clé est la création d’une véritable culture des données au sein de votre entreprise. Autrement dit, celle-ci doit devenir data-driven ; les employés doivent percevoir l'utilité et l'importance des données.
Pour ce faire, le mieux est de proposer le plus de transparence possible et d'impliquer chacun des employés le plus tôt possible dans l'analyse des données, pour qu'ils se rendent compte de l'importance de collecter et de compléter les données.
Il est difficile de faire de la visualisation de données efficace et de créer un tableau de bord réaliste si vos données sont de faible qualité, incomplètes ou erronées.
« Quand je donne cours aux futurs managers et aux étudiants en management qui sont déjà en stage, ils s'étonnent de rencontrer cette difficulté : ils veulent mettre en place des tableaux de bord tout de suite dans leur entreprise pour piloter les équipes de vente, pour les motiver. Et souvent, ils se heurtent au fait que les données sont incomplètes parce que les délégués commerciaux ne complètent pas les fiches de renseignements sur les leads aux différentes étapes du pipeline ».
Comme mentionné ci-dessus, la création d’une culture data driven peut être une solution à cette difficulté : « Si vous [donnez à tous les employés la possibilité de] voir en toute transparence la performance d'une équipe en particulier, ils comprendront alors l'utilité d'aller encoder leurs données dans le logiciel ».
Un second facteur de succès est le fait de travailler sur les données les plus brutes possibles. Malheureusement, quand on fait des exports depuis des ERP ou des CRM, ce sont parfois directement des données agrégées qui vous sont proposées. C'est le cas, par exemple, si vous voulez faire des exports depuis Google Analytics pour les données de trafic sur votre site Internet.
Si vous devez joindre des sources de données différentes, posez-vous la question de ce qui va vous permettre de faire le lien entre ces sources diverses. Si vous avez un fichier client qui provient de votre solution d’e-commerce, et un fichier client dans votre service de comptabilité, avez-vous un identifiant unique de client qui va vous permettre de faire le lien entre le client d'un côté et ce même client de l'autre ? Si ce n’est pas le cas, sur base de quels champs pourriez-vous faire le lien de façon univoque ?
« Si vous utilisez une solution complète de business intelligence, c'est finalement assez facile. Les données sont traitées dans le datawarehouse, et vous n'avez plus qu'à les analyser. Mais si vous faites vos analyses en local, en exportant des données dans des fichiers Excel et en les analysant vous-même, alors vous allez devoir joindre les données ».
En ce qui concerne l’analyse des données, troisième étape de la visualisation de données, il y a des erreurs courantes à ne pas commettre, comme le fait de créer un tableau de bord sans en définir les objectifs au préalable, ou de ne pas réfléchir à son public cible.
La deuxième erreur est d’adopter le même type de graphique, quel que soit le type de données. Par exemple, il est préférable d’utiliser une courbe pour représenter des données temporelles, d’utiliser un diagramme en camembert pour représenter la répartition d’un ensemble de données, etc.
« Et puis, ça serait dommage de faire de la visualisation de données, mais de négliger l'aspect storytelling, l'aspect qui encourage la personne qui lit un tableau de bord à cliquer, à filtrer, à interagir, à explorer les données ». Autrement dit, il faut veiller à ce que la visualisation des données soit interactive.
La dernière erreur à ne pas commettre est de vouloir intégrer énormément de KPIs, ou d’indicateurs-clés de performance, sur un seul et même tableau de bord. Généralement, il est recommandé d’utiliser un maximum de dix KPIs pour créer un tableau de bord. Toutefois, diverses études ont montré que dix était déjà trop : le cerveau humain est capable de traiter simultanément quatre graphiques simples sur une même vue.
Pour cette étape, la question à se poser est la suivante : quelle va être la fréquence de mise à jour et le processus de mise à jour de ces tableaux de bord ?
Vous souhaitez apprendre à suivre ces quatre étapes pour créer un tableau de bord ?
Découvrez notre formation pratico-pratique, « Pour une visualisation professionnelle de vos données d’entreprise » !
Visionnez l'info session du Certificat de spécialisation en gestion de l'innovation technologique
Découvrez les objectifs, les intervenants, les sujets et méthodologies abordées.
Découvrez nos formations en Transformation Digitale, Innovation & Change
Comprenez les enjeux du numérique et ses impacts sur votre société.
Dites-nous ce que vous en pensez !