Extraire des enseignements de la donnée : aller au-delà du simple reporting

Nous vivons dans un monde qui dépend de la donnée. Les individus et les organisations de tous types, qu’il s’agisse de gouvernements, d’établissements d’éducation, de sciences, de médecine, de services sociaux ou de banques, s’appuient sur les données pour réussir. Ces entités en créent et en stockent de plus en plus pour produire toujours plus de reportings et de tableaux de bord. Cependant, 90% de ces reportings ne leur sont pas totalement utiles. Bien qu’il soit possible de suivre certains résultats grâce à ces derniers, ils ne permettent pas d’exploiter pleinement les données. Pour véritablement tirer parti des données, il est crucial de les transformer en insights actionnables. Cet article explore comment extraire des enseignements, des insights significatifs de la donnée, allant bien au-delà du simple reporting.

Décrypter le Trio : Data, Reporting et Insights

Data – Premièrement, les données, en elles-mêmes, sont dépourvues d’information ou d’analyse. Elles constituent une collection brute d’observations sur les utilisateurs, incluant des transcriptions, des notes, des métriques ou des résultats d’enquêtes. À ce stade, aucune analyse n’a encore été réalisée, et sans analyse, nous n’avons pas encore d’information.

Reporting – Le reporting ou communication de donnée, quant à lui, est comme un conteur ou « Storyteller ». Il présente les données dans un format structuré, résumant les faits et les chiffres souvent sous forme de graphiques, de tableaux ou de diagrammes. Il répond à la question du « quoi », offrant un instantané de la situation actuelle.

Insights – Les insights, ou découvertes, représentent quant à eux le niveau le plus complet d’analyse des recherches. Ils transforment les données brutes en informations exploitable. Ils révèlent les relations entre différentes variables, comme entre les données de paiement et les données de navigation.

Imaginez une entreprise capable de prédire vos besoins avant même que vous ne les exprimiez.

Amazon, par exemple, utilise une analyse sophistiquée de votre comportement en ligne pour anticiper vos achats potentiels. En observant combien de fois vous vous attardez sur un produit particulier, Amazon détermine si vous êtes susceptible de l’acheter, lui permettant ainsi d’expdier votre commande avant même que vous ne cliquiez sur le bouton d’achat. Ce processus va bien au-delà de la simple analyse des données, il aide l’entreprise à prendre des décisions stratégiques et à définir sa direction future. En outre, ces enseignements, bien que probabilistes, révèlent un potentiel révolutionnaire pour les entreprises modernes qui cherchent à optimiser leurs opérations et à mieux comprendre leur clientèle.

L’art d’extraire des enseignements : plongée dans le processus

Pour exploiter pleinement les données, il est crucial de suivre une méthodologie rigoureuse, allant de la compilation à partir de diverses sources, au pré-traitement et à la transformation pour les rendre adaptées au traitement, puis au nettoyage minutieux pour corriger les incohérences et combler les lacunes, assurant ainsi leur fiabilité et leur pertinence pour l’analyse. En effet, La qualité des données revêt une importance capitale à chaque étape de ce processus, assurant la pertinence et la fiabilité des insights produits.

Aller au delà du reporting

Alors que le reporting traditionnel a longtemps été l’épine dorsale de la prise de décision basée sur les données, le contexte a évolué. Aujourd’hui, l’essentiel est de pouvoir aller au-delà du simple reporting pour découvrir les insights profonds qui se cachent dans la data. En explorant des approches innovantes de visualisation des données et de storytelling, nous démontrerons comment les entreprises peuvent exploiter la puissance des insights pour stimuler un changement transformateur.

Pour exploiter pleinement vos données et garantir que votre équipe prenne des décisions éclairées grâce à des reportings détaillés qui racontent toute l’histoire, pensez à orienter vos analyses dans une nouvelle direction en adoptant les pratiques suivantes :

Maintenez une seule source de vérité

Une source unique de vérité supprime les données dupliquées ou contradictoires dans les systèmes cloisonnés, assurant à toutes les équipes l’accès aux mêmes informations vérifiées. Elle minimise également les erreurs liées à l’utilisation de données obsolètes.

Collectez et nettoyez les données

• Collecte des données (Data collection) : Rassemblez des données de différentes sources en veillant à leur exhaustivité.
• Nettoyage des données (Data cleaning) : Éliminez les doublons, comblez les valeurs manquantes et corrigez les erreurs pour garantir la qualité des données.

Assurez-vous de la fiabilité de vos données

En effet, il est crucial de garantir que vos données soient fiables, propres et précises, même si cela peut s’avérer plus facile à dire qu’à faire :

• Avoir des données intéressantes : C’est assez évident : si vos données ne sont pas suffisamment riches, vous ne pourrez pas en extraire des enseignements pertinents. Cela signifie que vous devrez parfois enrichir vos données ou les compléter avec d’autres sources.
• Avoir des données fiables : Si vous ne pouvez pas faire confiance à la qualité de vos données, vous risquez de tirer des conclusions errones et vos insights pourraient être biaisés.
• Accéder et traiter rapidement les données : Pour obtenir des enseignements précieux, il est souvent crucial de respecter une certaine sensibilité temporelle. Votre organisation doit être capable de rendre les données accessibles dans un délai raisonnable et de permettre une analyse rapide.
• Appliquer des connaissances sectorielles : Les meilleurs insights proviennent souvent de l’implication d’experts du domaine. Par exemple, un responsable client peut poser des questions pertinentes qu’un analyste de données seul ne penserait pas. Il est donc crucial de permettre à plus de membres de votre organisation d’accéder et d’analyser les données.

Comme l’adage le dit, « Une image vaut mille mots ». De plus, La data visualisation est importante car elle permet de faire la lecture des données de manière créative et ludique.En outre, de la manière dont le cerveau humain traite l’information, il est plus efficace de représenter de grandes quantités de données complexes à l’aide de tableaux de bord ou de graphiques plutôt que de consulter des feuilles de calcul ou des rapports. En d’autres termes, la visualisation des données permet une communication rapide et intuitive des concepts à travers différentes cultures, tout en facilitant l’exploration de divers scénarios grâce à des ajustements simples.

Pour soutenir ces visualisations, les plateformes de data analytics utilisent souvent des processus ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) pour intégrer et préparer les données en amont. Par conséquent, ces processus permettent de collecter des données brutes à partir de différentes sources, de les transformer en formats compatibles et de les charger dans une structure de données prête à être analysée.

De plus, la data visualisation aide à mettre en lumière des tendances et des modèles visuels, ce qui facilite l’identification de domaines d’intérêt pour pouvoir extraire facilement des enseignements.

Enfin, la visualisation de données s’appuie sur divers outils clés, parmi lesquels figurent des composants de la Business Intelligence (BI). La BI est un processus technologique focalisé sur l’analyse et la présentation des données afin de faciliter la prise de décision. Parmi les outils de BI déjà développés utilisés pour la visualisation des données, nous utilisons notamment :

• Tableau Software,
• Qlik Sense,
• Microsoft Power BI,
• MicroStrategy,
• Looker Studio.

Commencez par comprendre vos données 

Cette étape de l’analyse des données, appelée exploration des données ou « Data exploration » en anglais, consiste à examiner visuellement les données pour découvrir des insights dès le début ou identifier les zones et les motifs nécessitant une exploration plus approfondie.

Grâce à une bonne réalisation de la visualisation des données à l’étape précédente, il sera plus facile donc de mettre en évidence les schémas, les tendances et les relations clés présents dans vos données.

Posez-vous les bonnes questions

Identifiez les questions que vous souhaitez que vos ensembles de données répondent. Cela vous assurera de collecter les bonnes données et d’utiliser les outils les plus adaptés pour obtenir les réponses recherchées.

Ensuite, interrogez-vous sur vos objectifs en matière d’analyse de ces données et sur la manière dont vous prévoyez d’utiliser ces informations.

Cela vous permettra par conséquent de formuler des questions spécifiques. Par exemple, si vous êtes responsable du marketing digital et que vous souhaitez améliorer le retour sur investissement (ROI) des campagnes publicitaires en ligne, vous pourriez explorer :

• Quelles sont les plateformes publicitaires qui génèrent le plus grand nombre de conversions par rapport aux dépenses engagées ?
• Quels segments de votre audience montrent une plus grande sensibilité aux offres promotionnelles ?

Cela nous permettra de :

1. Identifier des insights pertinents : En posant les bonnes questions et en utilisant les bonnes techniques d’analyse, nous pourrons extraire des insights significatifs et exploitables à partir des données.
2. Améliorer la prise de décision : Les enseignements obtenus nous permettront de prendre des décisions plus éclairées et stratégiques dans nos initiatives marketing ou dans d’autres domaines d’application des données.
3. Optimiser les performances : En comprenant mieux nos données, nous pourrons optimiser les performances de nos campagnes marketing, identifier des opportunités de croissance, et maximiser le retour sur investissement (ROI).
4. Adapter les stratégies : Les informations extraites nous aideront à ajuster nos stratégies marketing en fonction des tendances identifiées et des comportements des consommateurs.

Après avoir suivi les étapes précédentes pour établir une fondation solide dans la gestion et la préparation des données, il est essentiel de maintenir un engagement continu envers l’excellence des données. Ainsi, une fois ces bases établies, vous pouvez alors passer aux étapes finales suivantes pour extraire vos insights .

Explorez les données avec des techniques d’analyse exploratoire :

Utilisez des méthodes telles que la statistique descriptive, les tests d’hypothèses et l’analyse de corrélation pour découvrir des patterns et des relations dans vos données.

Appliquez des modèles d’analyse avancée :

Utilisez des techniques d’apprentissage automatique et de data mining pour identifier des tendances cachées et faire des prévisions basées sur vos données.

Utilisez des visualisations interactives pour représenter les insights :

Créez des tableaux de bord interactifs et des graphiques dynamiques pour présenter visuellement les insights et les rendre accessibles à toutes les parties prenantes.

Documentez vos résultats et conclusions :

Assurez-vous de documenter soigneusement les insights obtenus, ainsi que les méthodes utilisées pour les extraire, afin donc de garantir la transparence et la reproductibilité de vos analyses.

Itérez et affinez vos analyses :

Révisez régulièrement vos analyses à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles et ajustez vos approches d’analyse pour répondre aux nouvelles questions qui émergent.

Conclusion

Comme le montre cet article, les insights issus des données peuvent être un catalyseur puissant de croissance. Cependant, passer des données brutes à des insights exploitables peut être difficile. La collecte des données, leur préparation, leur analyse et leur interprétation présentent chacune leurs propres défis.

C’est là que Redsen peut vous aider. Notre équipe expérimentée d’experts en Data peut vous aider à trouver les technologies et les méthodes nécessaires pour transformer vos données en revenus, tout en économisant du temps et de l’argent sur la mise en œuvre. Contactez-nous !

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Sources :