Dat'Analyse

Transformer les données en décisions stratégiques

L’analyse de données est bien plus qu’un simple exercice technique : c’est un processus structuré qui vise à répondre à des besoins métiers précis et à créer de la valeur. Pour réussir, un projet d’analyse de données doit être pensé comme un cycle complet, allant de la définition des besoins jusqu’à la mise en production et le suivi des résultats.

Dans cet article, nous explorons les principales étapes d’un processus d’analyse de données professionnel. Que vous soyez data analyste ou responsable d’un projet, cette méthode vous aidera à maximiser le ratio effort-valeur, garantir la satisfaction client, et assurer un impact durable.

Cadrer le besoin : Comprendre et définir l’objectif

La première étape est cruciale : il s’agit de poser les bonnes questions pour comprendre le besoin du client et définir les objectifs.

Phase de questionnement :

Quelles décisions le client souhaite-t-il prendre à partir des données ?

Quels sont les résultats attendus (ex. réduire les coûts, améliorer la satisfaction client, augmenter les ventes) ?

Qui utilisera les analyses (direction, équipe opérationnelle) et dans quel contexte ?

Ratio effort-valeur :

Évaluer le rapport entre l’effort nécessaire et la valeur attendue.

Effort : Temps requis pour collecter, nettoyer et analyser les données, et les ressources nécessaires (outils, compétences, etc.).

Valeur : Impact potentiel sur le business. Par exemple, répondre à un besoin stratégique peut justifier des efforts plus importants qu’un simple reporting.

Objectif :
Déterminer si le besoin client justifie un investissement et identifier les bénéfices concrets attendus.

Faire un diagnostic de l’existant : Explorer les données disponibles

Une fois le besoin défini, la deuxième étape consiste à analyser l’existant. L’objectif est de comprendre quelles données sont déjà disponibles et leur pertinence.

Questions clés pour le diagnostic :

Quels tableaux ou rapports sont actuellement utilisés ?

Quelles sont les sources de données disponibles (bases de données, fichiers Excel, CRM, ERP, etc.) ?

Existe-t-il déjà des indicateurs qui peuvent être améliorés ou adaptés au besoin ?

Taches opérationnels du Data Analyste :

Examiner les visualisations existantes : Identifier les tableaux de bord ou rapports en usage et évaluer leur adéquation avec le besoin exprimé.

Auditer les sources de données : Vérifier la qualité, la précision et la fréquence de mise à jour des différentes sources (CRM, ERP, fichiers, etc.).

Repérer les opportunités d’amélioration : Identifier les indicateurs pertinents à optimiser ou compléter pour mieux répondre aux objectifs définis.

Résultat attendu :
Une vue claire des données disponibles et un plan d’action pour combler les éventuels manques.

Créer un prototype : De l’idée à la visualisation

Le prototype est une maquette visuelle qui permet de valider les concepts avant l’industrialisation. Cette étape se concentre sur la création d’un tableau de bord initial, souvent à l’aide d’un outil comme Power BI.

Étapes de création :

Connexion aux données : Utiliser les sources identifiées pour construire des premières visualisations.

Développement du tableau de bord : Concevoir une maquette qui répond aux besoins définis lors de la phase de cadrage.

Validation avec le client : Organiser des sessions de relecture pour s’assurer que les visualisations répondent aux attentes. Par exemple:

Les KPI (indicateurs clés de performance) sont-ils pertinents ?

La mise en page est-elle claire et intuitive ?

Avantage :
Le prototype permet d’itérer rapidement avec le client avant d’investir du temps dans l’industrialisation.

Industrialisation : Automatisation et fiabilité

Une fois le prototype validé, il est temps d’industrialiser le processus pour garantir des mises à jour régulières et automatisées.

Création d’un pipeline de données :

Étapes :

Automatiser l’extraction des données depuis les différentes sources.

Nettoyer et transformer les données pour qu’elles soient prêtes à l’analyse.

Charger les données dans un espace de stockage centralisé (ex. data warehouse).

Outils recommandés : Python pour l’ETL (Extraction, Transformation, Chargement), ou des plateformes comme Microsoft Azure ou AWS.

Connexion à Power BI :

Configurer des connexions permanentes entre le pipeline et Power BI pour garantir des mises à jour automatiques des visualisations.

Objectif :
Créer un système robuste, fiable et automatisé, réduisant au maximum les interventions manuelles.

Déploiement et service après-vente : Assurer le suivi

La dernière étape consiste à mettre le tableau de bord en production et à garantir un suivi continu avec le client.

Déploiement :

Partager le tableau de bord avec les utilisateurs finaux via Power BI ou une autre plateforme.

Former les utilisateurs à la lecture et à l’interprétation des données.

Service après-vente :

Pilotage continu : Organiser des points réguliers avec le client pour ajuster ou enrichir le tableau de bord en fonction de nouveaux besoins.

Maintenance : Vérifier régulièrement la qualité des données et résoudre les éventuels problèmes techniques.

Objectif :
Garantir que le tableau de bord continue de répondre aux besoins du client et évoluer avec son activité.

Une méthodologie orientée valeur

Le succès d’un projet d’analyse de données repose sur une méthodologie bien définie, orientée vers la création de valeur. En suivant ces étapes — cadrage du besoin, diagnostic de l’existant, création de prototype, industrialisation et déploiement —, vous pouvez maximiser l’impact de vos analyses et satisfaire pleinement vos clients.

Vous souhaitez mettre en place ce type de processus dans votre entreprise ? Je suis à votre disposition pour vous accompagner, de la définition des besoins à la mise en production. Ensemble, transformons vos données en leviers stratégiques.