Les entreprises d'aujourd'hui ont besoin de données pour tout, qu'il s'agisse de décider qui embaucher ou quelles acquisitions de sociétés effectuer. Il n'est donc pas étonnant que, dans cette ruée vers l'or digital, il y ait des dizaines de systèmes d'enregistrement intégrés à tous les niveaux de l'entreprise. Il y a des CRM, des ERP, des SIRH, des CMS et bien d'autres encore qui collectent des données depuis des centaines de points de contact et d'interactions afin de créer une source unique d'informations fiables pour les données. Malheureusement, dans la plupart des entreprises, l'accès aux données est souvent réservé aux personnes disposant d'une expertise technique, telles que les équipes IT et celles chargées de l'analytique des données.
La démocratisation des données consiste à étendre l'accès aux données aux travailleurs du savoir et aux décideurs dans toute l'entreprise afin de les aider à prendre de meilleures décisions.
Mais est-ce suffisant ?
Après tout, les données brutes ou superficielles ne révèlent pas tout. Sans la possibilité d'agréger, d'explorer et de manipuler vos données, vos insights seront incomplets.
Nous pensons que la démocratisation des données n'est que la première étape d'une véritable autonomie dans l'entreprise. La démocratisation de l'analytique consiste à fournir aux utilisateurs de l'ensemble de l'entreprise des données et des outils en libre-service pour leur permettre de générer des insights et de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides. Cet article explore les trois dimensions de la démocratisation de l'analyse et présente comment vous pouvez tirer le meilleur parti de vos données grâce à des outils en libre-service.
Qu'est-ce que la démocratisation de l'analytique ?
La démocratisation de l'analytique est une méthode qui vous permet de gagner en autonomie en donnant aux utilisateurs métier de l'ensemble de l'organisation accès à des outils analytiques et au savoir-faire nécessaires pour découvrir des insights qui ne sont pas facilement accessibles dans des tableaux de bord prêts à l'emploi ou des résumés généraux. Elle se compose de trois éléments : la démocratisation des données, l'accès à des outils d'analytique en libre-service et le développement des compétences. Passons chacun de ces éléments en revue.
La démocratisation des données élargit l'accès aux données
Dans notre rapport sur l'intelligence décisionnelle de 2024, nous avons interrogé 2 800 chefs d'entreprise pour savoir comment ils utilisent la technologie pour prendre des décisions. La grande majorité des personnes interrogées (80 %) déclarent que l'accès aux données améliorait leur prise de décision.
Vous vous demandez peut-être s'il est possible d'étendre l'accès aux données à un plus grand nombre d'utilisateurs métier. La perspective d'ouvrir les vannes de cette manière à de quoi donner des sueurs froides à de nombreux responsables IT ou ingénieurs chargés de protéger les données. Plus il y a de personnes qui y ont accès et qui les utilisent, plus il y a de risques que quelque chose se passe mal. Sans parler des risques de sécurité, des factures liées aux services cloud, des problèmes d'intégrité des données, et bien d'autres encore.
La gouvernance et la démocratisation sont deux notions généralement opposées. Pourtant, plus il y a de personnes qui accèdent aux données et les utilisent, plus cela peut générer des avantages pour votre entreprise : meilleure adoption par les utilisateurs, amélioration de la qualité des données, ou encore des insights plus pertinents.
Démocratisation peut rimer avec gouvernance
La gouvernance ne consiste pas à imposer des restrictions de sécurité ou à bloquer les utilisateurs. Il s'agit plutôt d'un cadre global que les entreprises peuvent utiliser pour élargir l'accès aux données de manière responsable. Une gouvernance efficace des données différentes procédures :
- Politiques d'accès aux données : les rôles concernés disposent-ils des autorisations nécessaires ?
- Normes de qualité des données : les données sont-elles présentées dans un format cohérent dans l'ensemble de l'organisation ? Sont-elles précises ? Comment seront-elles utilisées ?
- Respect des réglementations en matière de confidentialité des données : les données respectent-elles la vie privée des individus et les réglementations telles que le RGPD ?
La gouvernance consiste à garantir que les utilisateurs accèdent aux données de manière intelligente, sécurisée et sûre, même quand leur nombre augmente. En combinant la gouvernance à la démocratisation, vous pouvez générer de la valeur de manière exponentielle, en aidant les utilisateurs métier à atteindre leurs objectifs.
Comment améliorer la démocratisation des données
À mesure que vous ouvrez l'accès aux données, assurez-vous de mettre en place les niveaux d'autorisation adéquats. En outre, optez pour des outils qui ne se contentent pas de faciliter l'accès aux données pour l'utilisateur final. Ils doivent également permettre aux administrateurs chargés d'ajouter des licences de contrôler facilement l'utilisation des données, d'accorder ou de restreindre les autorisations et de vérifier que tout fonctionne correctement. Donnez la priorité aux capacités de gouvernance qui facilitent les aspects suivants :
- Visibilité: pouvez-vous facilement voir ce que font les utilisateurs ? Pouvez-vous visualiser rapidement les tâches en cours et celles qui sont planifiées ?
- Scalabilité : pouvez-vous créer des applications pré-approuvées qui permettent à des milliers d'utilisateurs de poser leurs propres questions sans toucher aux données sous-jacentes ou aux workflows ? Un contrôle des accès basé sur les rôles est-il intégré à la solution data, de sorte que les différents utilisateurs disposent des autorisations appropriées ?
- Lignage des données : pouvez-vous suivre ce que deviennent les données à chaque étape et obtenir un résumé simple des workflows ? Ou devez-vous explorer des tables SQL et des feuilles de calcul en local pour comprendre ce qui se passe ?
- Votre interface préférée : vos utilisateurs métier effectuent peut-être leurs tâches data sur une plateforme no-code plus conviviale, mais cela ne veut pas dire que vous devez utiliser leur plateforme. Si vous passez votre temps dans Snowflake, pouvez-vous surveiller l'activité à partir d'autres outils data ou depuis Snowflake ?
Élargir l'accès à l'analytique en libre-service
Cette situation n'a rien de nouveau Les équipes IT et d'analytique disposent de ressources limitées pour aider les utilisateurs métier à générer les insights et à créer des tableaux de bord, et doivent donc établir des priorités.
Par ailleurs, les professionnels de la data sont des experts en ingénierie, en analytique et en data science, mais ils ne sont pas au fait des prévisions de trésorerie mensuelles ou de la planification des stocks, ce qui signifie qu'ils ne comprennent peut-être pas les différentes fonctions aussi bien que les experts métier. Dans les organisations où l'IT constitue la source d'information de fait pour les insights, soit toutes les équipes métier ne reçoivent pas en temps voulu les insights dont elles ont besoin, soit les insights ne sont pas adaptés aux utilisateurs métier et à leur manière de prendre des décisions.
C'est là qu'intervient l'analytique en libre-service.
Ces outils intuitifs, sans code ou compatibles avec le code, sont conçus pour permettre aux utilisateurs d'accéder aux insights au quotidien, même avec des compétences techniques limitées. Avec des plateformes d'analytique en libre-service comme Alteryx, les marketeurs, les commerciaux et les experts dans l'ensemble de l'organisation peuvent explorer leurs données, poser des questions plus approfondies et piloter leurs activités en toute confiance.
Par exemple, les équipes marketing peuvent optimiser les campagnes digitales et segmenter les clients en fonction des profils ayant la valeur potentielle la plus élevée. De même, l'équipe des ventes peut évaluer ses prospects afin de se concentrer sur les plus prometteurs et de découvrir de nouvelles opportunités de vente croisée et de vente incitative.
Comment mettre en œuvre l'analytique en libre-service :
- Donnez la priorité à la facilité d'utilisation et à la scalabilité. Pensez en premier lieu aux utilisateurs métier. De quoi ont-ils besoin ? Ils n'ont probablement pas eu des années d'expérience ou de formation en matière d'analytique des données. Choisissez une solution en libre-service facile à utiliser pour qu'ils puissent accéder rapidement aux données et se lancer facilement.
- Assurez-vous que votre solution s'intègre à votre infrastructure existante. La réduction de la pression sur les équipes data et IT est l'une des principales raisons expliquant la démocratisation de l'analytique. Veillez donc à choisir une solution qui s'articule de manière transparente avec votre infrastructure et vos applications internes, telles que Salesforce, Workday, Netsuite, Tableau ou Snowflake. Cela contribuera à réduire la charge des équipes IT et data pendant les processus de déploiement et d'intégration.
- Tenez compte des besoins futurs en matière d'analytique, y compris l'IA. Les fonctionnalités d'analytique en libre-service ne cessent de se développer, en particulier avec l'avènement de l'IA générative. Veillez à choisir une solution qui a fait ses preuves en matière de mise en œuvre de l'IA de manière à permettre aux utilisateurs métier de générer plus facilement et plus rapidement des insights à partir de leurs données.
Développement des compétences et besoins des employés
Les employés ont envie de grandir et de se développer. En réalité, ils en ont besoin. L'enquête Work in America 2023 de l'American Psychological Association révèle que 91 % des employés estiment qu'il est très important ou assez important d'avoir un emploi qui leur offre des possibilités d'apprentissage en permanence.
Ce désir de développement coïncide avec l'évolution rapide des compétences. Selon un rapport du Forum économique mondial, 6 employés sur 10 auront besoin de suivre une formation avant 2027, mais seule la moitié d'entre eux ont accès à des possibilités de formation adéquates aujourd'hui.
Le développement des compétences permet de se démarquer à l'heure où la main-d'œuvre évolue rapidement et où les entreprises font face à une pénurie croissante de talents. C'est aussi la clé pour aider vos employés à comprendre leurs données grâce à des outils en libre-service. Si les employés ont accès aux données et aux outils pour les analyser, mais qu'ils ne sont pas formés, ils échoueront forcément. Bien que vous puissiez aborder le développement des compétences de différentes manières, pour la démocratisation de l'analytique, nous vous recommandons de vous concentrer sur la data literacy et sur la maturité analytique.
La data literacy est la capacité à travailler, analyser et à communiquer avec des données. Un bon niveau en data literacy permet aux employés de comprendre, d'interpréter et d'agir sur les données dans un contexte professionnel afin d'optimiser les résultats de l'entreprise. La data literacy n'est pas simplement un développement des compétences. Elle est également un atout pour les performances de l'entreprise. Selon le Data Literacy Project, l'amélioration de la data literacy entraîne une augmentation de la valeur de l'entreprise de 320 à 534 millions de dollars par rapport aux entreprises moins avancées en la matière.
En règle générale, plus une organisation dispose de capacités analytiques robustes, plus on considère qu'elle est mature sur le plan analytique. Il en va de même pour les individus, en particulier lorsqu'il s'agit d'aborder cette maturité par le biais des compétences.
Chaque étape s'appuie sur la précédente et aide les utilisateurs à obtenir des données de meilleure qualité et des insights plus pertinents. Cependant, chaque étape est un peu plus difficile que la précédente et demande plus d'expertise. Bien que la mise en place de ces capacités prenne du temps, le jeu en vaut la chandelle. L'équipe de DoorDash, qui a économisé des millions grâce à Alteryx, en sait quelque chose.
Comment développer les compétences de vos équipes :
Vous pouvez adopter de nombreuses approches pour le développement des compétences, par exemple en organisant des hackathons ou en donnant à vos employés l'accès à des ressources d'apprentissage et à des formations comme sur Udemy ou la Maveryx Academy. Les éléments les plus importants sont toutefois l'adhésion et l'engagement. Voici quelques idées pour vous aider à vous lancer.
- Engagez-vous en matière de développement de vos employés. Votre approche du développement des compétences doit avoir l'appui de vos dirigeants, cadres et employés, sous la forme d'un engagement en termes de temps et d'un financement approprié.
- Développez un centre d'excellence. Envisagez de créer un centre d'excellence analytique composé de membres des RH, des équipes analytiques, des équipes IT et d'autres équipes transversales, pour améliorer et optimiser l'analytique dans tous les départements. Dans le cadre de votre centre d'excellence, les équipes et les utilisateurs peuvent collaborer, partager des ressources et des bonnes pratiques, et apprendre au contact de leurs pairs.
- Faites équipe avec des experts. Chez Alteryx, nous collaborons avec des centaines d'entreprises pour mettre en place l'analytique en libre-service. Nos Services Success Bundles vous donnent accès à notre équipe dédiée, qui vous accompagnent pour proposer des formations, optimiser les workflows ou développer l'utilisation d'Alteryx dans de nouveaux départements.
- Rejoignez une communauté. Vous n'avez pas l'obligation de tout faire dans votre coin. Encouragez vos employés à rejoindre une communauté. Notre communauté Maveryx compte plus de 400 000 membres. Vous pouvez explorer les forums et les différents fils de discussion pour découvrir comment les autres équipes data trouvent des solutions aux problématiques les plus complexes. Vous pouvez même poser vos propres questions pour obtenir des réponses rapides et créatives.
Boostez vos activités grâce à la démocratisation de l'analytique
La démocratisation de l'analytique nécessite un accès aux données et aux outils en libre-service, ainsi que les connaissances nécessaires pour les utiliser. Avec la bonne solution analytique, ce processus peut devenir encore plus simples.
Alteryx est une plateforme analytique d'entreprise low-code et no-code qui aide les utilisateurs métier à accéder aux données, à automatiser la préparation des données, à concevoir des workflows analytiques, et à générer des insights inédits grâce à des analyses en glisser-déposer. De plus, vous pouvez profiter d'une protection de vos données et de celles de vos clients grâce aux normes et certifications de sécurité les plus strictes.
Donnez aux utilisateurs métier la possibilité de gérer toutes les problématiques au quotidien, grâce à Alteryx, la plateforme analytique en libre-service.
Prêt à donner davantage de moyens à vos équipes grâce à l'analytique ?
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