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Le décisionnel à l'heure de la pertinence métier

Le 24 septembre 2013, CIO a organisé une conférence sur les manières d'optimiser la gouvernance et la représentation des données pour un décisionnel au service des métiers.

Publicité« Pour la deuxième année consécutive, le décisionnel est la première priorité des métiers vis-à-vis de la DSI selon notre baromètre » a rappelé Henry Peyret, Analyste principal du cabinet d'analyse Forrester Research. Il a ouvert ainsi la conférence « Le décisionnel a l'heure de la pertinence métier » organisée par CIO le 24 septembre 2013 au Centre d'Affaires Paris Trocadéro avec le soutien d'Informatica, Capgemini, SAS, Qliktech, Information Builders et Microstrategy. Mais l'usage approprié d'outils décisionnels passe aujourd'hui par une gouvernance des données et le développement d'outils de visualisation adaptés aux attentes des utilisateurs finaux.

L'intervention de Henry Peyret en vidéo

Big data : tout prendre et choisir après

Le Big Data est un des grands vecteurs du développement du décisionnel précisément parce qu'il incorpore aux données traitées de nouvelles données très variées, de nouveaux volumes plus importants et une nouvelle vélocité allant jusqu'au temps réel. « Pour accroître la réactivité dans la réponse aux demandes des métiers, l'approche Big Data évite de sélectionner et pré-digérer les quelques données qui feront l'objet d'analyses prévues : on met tout dans le système décisionnel avant de savoir ce que l'on va en faire » a expliqué Bruno Labidoire, Directeur Technique Europe du Sud d'Informatica.

L'intervention de Bruno Labidoire en vidéo

Malgré tout, il faut que les données intégrées soient pertinentes, ce qui implique notamment qualité et vélocité. L'étude cette question a été l'objet d'une première table ronde réunissant Nathalie Barthélémy (Présidente de l'association ExQI, EXcellence et Qualité des Informations), Philippe Guiraud (Responsable du domaine fonctionnel décisionnel de SMACL Assurances), Fabrice Lhérault (BI Manager de Vinci Energies) et Gaëlle Périat (Responsable données et analytique chez Iscool Entertainment).

La table ronde en vidéo

Savoir gérer les données

Savoir gérer les données

PublicitéLes données pertinentes sont au coeur du retour sur investissement des systèmes décisionnels, pour prendre de bonnes décisions. Fabrice Otano, VP Head of BIM France, Capgemini, a d'ailleurs observé : « la bonne gestion de l'information permet dès aujourd'hui d'être efficace et pertinent, ce qui repose sur deux axes distincts : le modèle opérationnel et le modèle technique. » Non seulement l'outil doit être bon mais les utilisateurs finaux doivent savoir l'utiliser avec pertinence avec une gouvernance des données sous la responsabilité d'un membre du comité de direction.

L'intervention de Fabrice Otano en vidéo

Rendre utilisables les données

« Le Dark Data, c'est l'accumulation de données qui sont peu ou mal utilisées » a spécifié Mouloud Dey, Directeur Solutions et Marchés Emergents de SAS. La DSI doit donc accompagner les métiers dans leur usage des données pour que celles-ci deviennent des informations. L'équilibre entre DSI et métiers, avec la répartition associée des rôles, doit donc être redéfini pour assurer la pertinence, la réactivité, l'acceptation de la complexité et l'appropriation du Big Data par les utilisateurs finaux.

L'intervention de Mouloud Dey en vidéo

Disposer de rapports compréhensibles

L'exploitation réelle des données suppose aussi qu'elles soient présentées d'une façon ergonomique, attractive et avec un niveau de fraîcheur suffisant. Chez Lagardère Active, le pilotage de sa régie publicitaire a été transformé grâce à QlikView. Pierre-Olivier Sicamois, Responsable IT Publicité de Lagardère Active se réjouit : « nous disposons désormais d'une vision globale du business sur une seule page et avec une réactivité bien plus importante. »

L'intervention de Pierre-Olivier Sicamois en vidéo

La visualisation des données transformées en informations permet donc de donner de la valeur métier. Ce sujet a été étudié au cours de la seconde table ronde de la conférence qui réunissait : Laurent Chauvirey (Responsable d'équipe projet IRP Web Solutions chez BNP Paribas Securities Services), Jean-Jacques Jesua (Membre de Visual Decision, l'association française des professionnels de la data visualisation), Frédéric Magnard (Chef de projet Business Intelligence chez Adecco) et Jérôme Tharaud (Responsable études et développement chez Prisma Media).

La table ronde en vidéo

Analyser les données issues des réseaux sociaux

Analyser les données issues des réseaux sociaux

Le type le plus difficile de données à traiter est probablement constitué des données non-structurées issues des réseaux sociaux. « Nous avons, aux Etats-Unis, réussi à expliquer le décrochage en marge et en satisfaction client d'une chaîne de distribution d'électronique suite à l'analyse des discours sur les réseaux sociaux : les boutiques récemment rachetées étaient mal intégrées au système d'information » se souvient Eric Mokemat, Directeur Technique, Information Builders France.

L'intervention de Eric Mokemat en vidéo

Disposer en tous lieux des rapports

Enfin, il ne faudrait pas oublier que voir les informations est sans doute bien mais les voir en tous lieux, sur tous terminaux, est mieux. Laurent Li, responsable avant-vente chez Microstrategy, a averti : « Il faut, pour cela savoir mixer de la BI mobile classique pour le pur décisionnel et les Apps mobiles pour traiter des besoins opérationnels »

L'intervention de Laurent Li en vidéo