Guide de stratégie Data & Analytics
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- 4 min de lecture
Michael May
L'importance des données a fondamentalement changé au cours des dernières années. Nous sommes en mesure de collecter, de stocker et d'utiliser des quantités de données toujours plus importantes. de les utiliser. Pour gérer judicieusement les quantités de données et transformer les connaissances qui en découlent en rapports durables, les entreprises ont besoin d'une stratégie de données et d'analyse. Analytics - afin d'aligner l'utilisation de leurs données sur la stratégie de l'entreprise. Ce livre blanc donne un aperçu de la mise en place d'une stratégie de gestion des données. l'établissement pratique et l'utilité d'une stratégie analytique.
Comment démarrer avec votre stratégie de données et d'analyse ? avec succès pour réussir !
Table des matières
Data, Analytics et stratégie Data & Analytics - de quoi s'agit-il ?
Une stratégie de données et d'analyse va bien au-delà de la simple gestion des données. Son point de départ est la stratégie d'entreprise, que les entreprises déduisent de la vision qu'elles ont définie. Les processus sont alignés et les objectifs de l'entreprise sont définis à partir de la stratégie d'entreprise. La stratégie de données et d'analyse vise à son tour à mesurer la progression des objectifs et à contribuer ainsi à leur réalisation. Pour la mise en œuvre, on définit les collaborateurs, les processus et les technologies nécessaires à la réalisation des objectifs. Par conséquent, la stratégie analytique constitue la base de toutes les activités liées aux données et est étroitement liée à la stratégie d'entreprise.
5 raisons d'adopter une stratégie de données et d'analyse
Lors de la mise en œuvre, l'ensemble du paysage analytique est aligné sur une stratégie analytique définie. La stratégie apporte une contribution essentielle à la standardisation et à l'homogénéisation : elle a pour objectif d'uniformiser les méthodes, les définitions et les technologies dans l'environnement analytique. Cela permet en outre d'éviter le "shadow reporting" (solutions en silos exploitées par les différents départements). A long terme, il s'agit d'optimiser la durée, les coûts et le succès des projets analytiques, ce qui est possible grâce à la centralisation ainsi qu'au maintien et au développement des connaissances sur les données et les informations critiques de l'entreprise.
Pas de double développement de solutions : (ré)utilisation de solutions (partielles) et de données existantes
Développement cohérent des solutions en tenant compte des dépendances mutuelles
Vérification périodique et mise à jour de la stratégie Analytics d'un point de vue professionnel
Garantit une qualité et une cohérence élevées des données
Assurer un fonctionnement rentable de l'infrastructure
Objectifs de la stratégie Analytics
La stratégie Analytics vise les principaux objectifs suivants :
- Utilisation standardisée des outils de planification, d'analyse et de reporting
- Définition des principes de gestion et d'utilisation des données
- Simplification de la mise à disposition et de l'accès aux informations pour le pilotage
- Exploitation de nouvelles possibilités technologiques qui ont fait leurs preuves et qui génèrent une valeur ajoutée
- Meilleure rentabilité de l'exploitation et de la maintenance des plates-formes informatiques
En principe, une stratégie analytique vise à piloter l'ensemble d'une entreprise à l'aide d'indicateurs opérationnels : une entreprise gérée jusqu'à présent de manière réactive (rapports sur des périodes commerciales clôturées) doit se transformer en une organisation prévoyante.
Analytics - ou Business Intelligence (BI) - fournit les outils indispensables à un pilotage stratégique de l'entreprise. La stratégie Analytics prévoit en outre un système de rapport standardisé afin de garantir un reporting uniforme dans toute l'entreprise. Le système de rapport doit être mis à la disposition des utilisateurs de manière flexible afin de permettre des demandes ou des analyses ad hoc.
Un reporting intégré, orienté sur les rôles et adapté aux différents niveaux, avec un Single-Point-of-Entry sur une architecture IT adaptée à l'avenir, constitue la base technologique pour permettre également les développements futurs dans les domaines du prédictif (prévisions et simulations) et du mobile.
Pour atteindre les objectifs mentionnés, il faut d'abord créer et définir une gouvernance analytique et une gouvernance architecturale. Pour cela, il faut une organisation Analytics capable de transformer l'entreprise en une organisation prédictive. Cela peut être mis en œuvre par un Business Intelligence Competence Center (BICC).
Une stratégie de données et d'analyse en cinq étapes : le processus SPARC
Le processus SPARC fournit une procédure structurée et standardisée pour le positionnement propre au sein de la feuille de route Analytics et est mis en pratique par s-peers AG. Le résultat constitue une base de décision sûre pour la "Road to Analytics" de l'entreprise. Le processus tient compte des particularités individuelles de chaque organisation.
Le processus SPARC se situe au début de l'évaluation et fournit l'étincelle correspondante au lancement du projet. SPARC désigne les étapes du processus qui se déroulent comme suit dans le cycle du projet :
S - Situation
P - Problème
A - Analyse
R - Exigences
C - Compas
Lors d'un premier entretien, la situation actuelle est d'abord examinée. Des questions spécifiques sont posées, à partir desquelles les liens nécessaires sont établis. La situation actuelle qui en découle permet ensuite d'identifier les problèmes, qui sont à leur tour discutés en commun. L'analyse de l'impact de ces problèmes permet de développer des exigences concrètes, pour finalement orienter une boussole commune. Il est ainsi possible de concevoir une ligne du temps qui contient les solutions architecturales appropriées et individuelles.
Le processus SPARC se compose de deux éléments clés : Des ateliers communs permettent d'établir des contextes à partir desquels les exigences et les défis sont déduits, tandis que le deuxième volet consiste en un scoring et un suivi.
Pour les ateliers, les services spécialisés et les personnes concernées sont identifiés au préalable. En fonction de ces derniers, des questions de discussion appropriées ainsi que des points forts sont sélectionnés dans un mélange de différentes catégories. En outre, les critères d'évaluation pour le scoring ultérieur sont définis en commun.
Lors du scoring ultérieur, des mesures et des solutions appropriées doivent être déduites. Les exigences sont classées par ordre de priorité à l'aide de méthodes standardisées et des propositions de variantes de solutions sont élaborées sur cette base. Le scoring est divisé en plusieurs étapes :
- Définition des groupes d'évaluation - généraux ou thématiques
- Choix des critères d'évaluation dérivés du processus SPARC
- Pondération des critères d'évaluation
- Réalisation de l'évaluation
- Analyse des résultats
La définition finale de la stratégie analytique à l'aide du processus SPARC se fait en six étapes.
Étape 1: ...
Vous trouverez les étapes détaillées dans le livre blanc. Téléchargez-le gratuitement dès maintenant pour en savoir plus.
Table des matières du livre blanc
- La définition finale de la stratégie analytique à l'aide du processus SPARC se fait en six étapes
- Mise en œuvre organisationnelle : le centre de compétences en Business Intelligence
- Le BICC et ses missions
- Formes d'organisation
- Facteurs de réussite
- Une stratégie analytique aussi individuelle que votre entreprise
- Conclusion
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