Nos pré-requis pour réussir votre projet d’analyse de données

Avec plus de 14 années d’expérience auprès de nos clients, Limpida a identifié des pré-requis essentiels à la réussite de tout projet d’analyse de données. Voici ce que nous considérons indispensable pour transformer vos ambitions en succès tangible.

Qui dit Data Analytics dit nettoyage de données ! 

Connaissez-vous le principe 1-10-100 ?

Cela coûte 1€ pour prévenir du problème avant qu’il ne se produise. 10€ si une erreur n’est pas prévenue mais détectée plus tard dans le processus. Et 100€ si l’erreur est non détectée lors de la phase de prévention ou de détection, et qu’elle parvient au client ou au produit final. Le coût pour rectifier cette erreur sera parfois 100 fois supérieur à celui de sa prévention.

Vous vous sentez concernés ? Alors nettoyez vos données !

Un bon analyste de données passera environ 70 à 90% de son temps à nettoyer ses données. Cela peut paraître excessif. Mais, vous l’aurez compris, travailler avec des données erronées peut gravement altérer la qualité de vos résultats et vous coûter cher. Cela pourrait même vous renvoyer à la case départ... alors ne vous précipitez pas !

Pour garantir la fiabilité des données, nous préconisons d’adopter des pratiques rigoureuses de Data Cleansing :

• Considérez vos données de la manière la plus globale possible – en pensant non seulement à qui effectuera l’analyse, mais également à qui utilisera les résultats qui en découlent.
• Corrigez le problème à la source : suppression des erreurs majeures, des doublons et des valeurs aberrantes, qui constituent autant de problèmes inévitables lors de l’agrégation de données provenant de nombreuses sources.
• Des contrôles accrus sur les entrées de la base de données peuvent garantir que ce sont des données plus propres qui finissent par être utilisées dans le système.
• Choisissez des solutions capables de mettre en évidence et potentiellement même de résoudre les données défectueuses avant qu’elles ne deviennent problématiques.
• Dans le cas d’ensembles de données volumineux, veillez à limiter la taille de votre échantillon afin de minimiser le temps de préparation et d’accélérer les performances.
• Ajoutez des vérifications ponctuelles tout au long du processus pour éviter que des erreurs ne se reproduisent.

Nettoyer manuellement des ensemble de données, en particulier les plus volumineux, peut s’avérer intimidant. Fort heureusement, il existe de nombreux outils disponibles pour rationaliser ce processus.

La solution KNIME, gratuite et intuitive, vous permettra non seulement de nettoyer vos données, mais également de faire des explorations de haut niveau.

Pour les grands ensembles de données, vous pouvez également ajouter des langages comme Python ou R. Attention, ces langages de programmation sont destinés à des personnes avertis.

Choisir votre outil de Data Analyse

Avant de cartographier les outils de Data Analyse (et croyez-nous, la liste est longue), il faut commencer par réfléchir à vos cas d’usage en adoptant une approche itérative.

Ce sont les besoins métier qui doivent dicter le choix d’outil et non l’inverse.

Commencez par des prototypes simples, en utilisant des outils basiques qui permettent de tester rapidement vos hypothèses et de recueillir des insights préliminaires. Cette phase expérimentale est cruciale, car elle vous permet d’ajuster vos méthodes d’analyse sans investir immédiatement dans des technologies coûteuses ou complexes. À chaque itération, évaluez l’efficacité de vos outils actuels et déterminez si vos besoins justifient une montée en gamme ou l’intégration de nouvelles fonctionnalités.

En impliquant les métiers dès le début, vous favorisez une meilleure adoption des outils, tout en identifiant les futurs besoins basés sur les retours des utilisateurs. Rappelez-vous, l’objectif n’est pas de disposer du plus grand nombre d’outils, mais de maîtriser ceux qui apportent une valeur réelle et un time-to-market satisfaisant.

Si vous êtes aux prémices de l’analyse des données, nous vous conseillons d’utiliser la solution KNIME. Cet outil no-code permettra aux métiers de réaliser en autonomie des analyses plus ou moins complexes. À mesure que les projets de Data Analyse se développeront, vous pourrez envisager d’investir dans KNIME Business Hub, pour faciliter le partage et la collaboration à partir de modèles d’analyse développés par vos métiers.

Compétences et capacités à avoir pour un projet d’analyse de données

La Data Analyse n’est pas qu’une histoire de méthodologie, mais également de compétence plus ou moins technique, en fonction de la complexité du cas d’usage à mettre en place.

Alors, avant de vous lancer à corps perdu dans votre projet, posez-vous les questions suivantes :

• Identification des compétences nécessaires : quelles sont les compétences clés requises pour mener à bien votre projet ?
• Évaluation des compétences internes : votre équipe possède-t-elle ces compétences, ou y a-t-il des lacunes à combler ?
• Alignement avec les objectifs stratégiques : comment ces compétences s’inscrivent-elles dans la vision à long terme de votre organisation ?
• Formation versus externalisation : est-il plus judicieux de développer ces compétences en interne ou de recourir à l’expertise externe pour certaines tâches ?
• Calendrier de compétences : quel est le temps nécessaire pour acquérir ou intégrer ces compétences par rapport aux délais du projet ?

Chez Limpida, nous préconisons une approche en 3 étapes :

1. Cartographie des compétences : dressez un inventaire des compétences disponibles au sein de votre équipe et comparez-les aux besoins de votre projet. Cela inclut l’expertise technique, la gestion de données et la capacité à générer des insights à partir de ces données.
2. Développement interne des compétences : si vous identifiez des lacunes, élaborez un plan de formation ciblé pour vos équipes. Gardez à l’esprit que certaines compétences, en particulier celles nécessitant une compréhension approfondie des méthodes analytiques avancées ou la gestion de grands volumes de données, demandent un investissement significatif en temps et en ressources pour être maîtrisées.
3. Analyse coût-bénéfice de la formation : comparez le coût et le temps de formation aux avantages qu’ils apporteront au projet, en tenant compte des échéances. Si la formation représente un investissement disproportionné, envisagez une approche hybride. Cette dernière peut impliquer l’intégration d’experts externes pour des besoins spécifiques, vous permettant ainsi de bénéficier de leur expertise tout en continuant à développer les compétences internes sur le long terme.

Mesurer le succès d’un projet d’analyse de donnée

Comme pour tout objectif, si vous ne pouvez pas le mesurer, vous ne pouvez pas l’atteindre. Collectez ces mesures au plus tôt, puis suivez systématiquement chaque étape tout au long du processus d’analyse de données.

Vos mesures doivent montrer les changements globaux au fil du temps et servir de points de contrôle pour garantir des processus pratiques et efficaces.

Limpida vous conseille de disposer d’un nombre raisonnable de KPI utiles et significatifs pour commencer, à savoir 10 plutôt que 50.

Voici une liste de KPIs que vous pourriez utiliser dans vos projets de Data Analyse :

• Temps moyen pour collecter les données : donne une idée du temps moyen pour collecter des données de différentes sources.
• Qualité des données : évalue la précision, la complétude et la fiabilité des données utilisées.
• Volume de données traitées : ce KPI peut aider à évaluer l’échelle des opérations d’analyse et la capacité nécessaire pour les traiter efficacement.
• Suivi du délai de livraison de l’information : mesure le temps nécessaire pour fournir des résultats tangibles aux parties prenantes.
• Nombre d’insights actionnables générés : ce KPI souligne la valeur réelle et l’impact des analyses menées.
• Taux d’adoption des recommandations : mesure le pourcentage de recommandations issues de l’analyse de données qui sont mises en œuvre par les parties prenantes.

Adoption du self-service BI au sein de l’organisation

Avez-vous déjà entendu parlé du concept de self-service BI ?

Le principe est simple : permettre aux utilisateurs finaux, généralement des personnes non-techniques, d’explorer, de visualiser et de partager des informations à partir de données, sans avoir recours aux équipes informatiques.

Alors comment s’y prendre ? En créant une boîte à outils dédiée à l’analyse de données. Celle-ci fonctionne comme un espace de stockage où les utilisateurs peuvent non seulement déposer leurs modèles analytiques, mais également accéder à ceux déjà créés par d’autres, favorisant ainsi la réutilisation et l’échange de bonnes pratiques.

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