Conseil et Services en Data et Analytics

L'expérience significative de CTG en matière de services de conseil en data et analytics a pu démontrer que les entreprises doivent d'abord se doter d'une structure de gouvernance. La gouvernance doit inclure le parrainage par les responsables des initiatives de Collecte et d’analyse de données de l’entreprise, avec le soutien d'une équipe mixte de parties prenantes commerciales et de responsables des systèmes d’informations qui établissent des priorités, assurent les financements, éliminent les obstacles, identifient les responsables et les gestionnaires des data , ils doivent surveiller toute la progression de la mise en œuvre du projet. Assurez vous que ces intervenants comprennent bien la data, l’analytics, les objectifs du projet et les défis types liés aux données. Assurez-vous que la communication et la conduite du changement figurent bien dans le planning du projet.

Avant de vous lancer dans un projet Analytics, analysez les sources de données. Il y aura inévitablement des surprises au cours du projet, mais en identifiant les difficultés en amont, on pourra établir un planning et un périmètre plus précis. La majorité des entreprises constatent que leurs données peuvent comporter une ou plusieurs des difficultés qui suivent :

• Données non structurées. Les informations importantes figurent-elles dans les champs de texte ou les notes ?
• Mauvaise qualité des données. Les données sont-elles incohérentes ? Par exemple, les températures sont-elles enregistrées en degrés Celsius et Fahrenheit ? Existe-t-il des valeurs qui n'ont pas de sens ?
• Architectures de données complexes. Les données sont-elles dans un « grand » système, difficile à comprendre ? Sont-elles réparties dans des systèmes qui ne sont pas interconnectés de manière cohérente ? Des hypothèses sont-elles nécessaires pour que les données puissent avoir un sens ?
• Informations obsolètes. Les utilisateurs finaux peuvent-ils avoir la certitude que ces données sont bien à jour ?
  
• Confidentialité et sécurité des données. Existe-t-il des informations sensibles qui ne peuvent pas être exposées en dehors du système source ?
• Règles et définitions commerciales incohérentes.  Les champs ont-ils plusieurs significations selon le groupe ? Sont-ils créés à différents moments du Workflow avec différents degrés de fiabilité par produit ou service ?
• Respect des exigences réglementaires. Les données sont-elles régies par l'HIPAA ou le RGPD, par exemple ?

La réussite de votre projet dépend essentiellement de la bonne connaissance au préalable de vos besoins en matière de gestion des données.

La multitude de logiciels utilisés pour la visualisation des données, l'analyse détaillée, les requêtes ad hoc, la modélisation prédictive et l'exploration des données sont collectivement appelés outils de Business Intelligence (BI). Un tableau de bord exécutif peut alors mettre en évidence un KPI en rouge, jaune ou vert en fonction d'une règle métier préexistante, indiquant qu'une certaine condition a été remplie et qu'une enquête plus approfondie peut-être nécessaire. Elle peut également prendre la forme d'hypothèses basées sur des modèles de données développés via un logiciel d'exploration de données.

Quel que soit le format, le plus important dans un projet Analytics est qu'il puisse fournir des informations pertinentes pour aider les entreprises dans leur développement.   

Notre position d’acteur majeur dans le conseil et les services DATA et Analytics, nous permet d'affirmer que l'analyse ne peut pas se suffire à elle-même. Nous sommes persuadés que l'ajout d'autres accélérateurs numériques peuvent démultiplier ses possibilités. Les projets Analytics doivent tenir compte de la manière avec laquelle ces technologies et ces méthodologies peuvent contribuer à leurs efforts.