Projet data analytics et BI chez Digora : interview de Hubert Baraban, Business Analyst

Comment s’est fait le choix de Microsoft Power BI ?

Par opportunisme, en grande partie ! En IT, il faut savoir ne pas compliquer la tâche plus qu’elle ne l’exige. La refonte du système d’information nous a conduits à nous intéresser aux solutions du marché en matière de BI et d’analytique. La question de l’héritage IT et du volume de données dont nous disposons s’est rapidement posée. Nous cherchions donc des solutions plus récentes, plus puissantes, plus faciles à maîtriser pour correctement exploiter nos données principalement internes.

Power BI est packagé avec Office 365, que nous avons choisi pour nos outils collaboratifs. Son positionnement correspondait à nos attentes immédiates et son intégration à la suite Microsoft en fait clairement sa force. Avec lui, nous pouvons consolider et croiser les données issues de multiples sources et faire apparaître ces fameuses corrélations, qui nous manquaient jusqu’ici. Son ergonomie est également excellente.
Mais attention. Si pour nous Power BI offrait une réponse adaptée, il faut d’une manière générale éviter la précipitation et ne pas s’affranchir d’une véritable évaluation d’un outil que l’on envisage. Même s’il est disponible immédiatement, il peut ne pas répondre aux attentes et décevoir les équipes qui se sont investies dans son apprentissage.

Devenir business analyst pour Digora, c’était une évidence ?

Je dirais que c’est une continuité professionnelle logique. J’étais, depuis 15 ans chez Digora, responsable R&D et développeur applicatif. Pierre et moi avons une appétence pour ces questions de traitement de la data. Par ailleurs, nous nous rendions bien compte que nous avions besoin d’outils vraiment adaptés pour répondre efficacement à une demande en visualisation et tableaux de bord qui augmentait à vue d’œil de la part des métiers. De mon côté, en tant que responsable R&D, j’avais le même type de besoin.

Avec un bon bagage IT, se former à Power BI exige du temps, certes, mais ne présente pas de grandes difficultés. À noter toutefois que je suis à quasi plein temps sur ces questions depuis un an maintenant, tout comme Pierre.

Et qu’en est-il des équipes non techniques et des entreprises dites non technologiques ?

Power BI est censé être accessible à tous. Toutefois, on le sait, certaines connaissances de base sont requises. Il faut savoir à quoi correspond un modèle de données par exemple ! Mais les collaborateurs qui maîtrisent déjà Excel ou qui disposent d’une fibre technique peuvent envisager d’utiliser l’outil, au moins en partie et dépasser le mode consultation. Quant à l’expertise à proprement parler, je dirais qu’elle s’acquiert sur plusieurs années, comme tout outil informatique.

Au demeurant, tout dépend également des besoins et surtout des données, de leur nature et de leur provenance. Depuis un ERP complexe, il faut un temps de préparation relativement long et ne pas compter disposer de tableaux de bord sophistiqués dans la seconde.

Enfin, si l’on veut accéder à l’étape supérieure et mettre en place une plateforme de BI, soit l’on dispose d’une équipe formée pour le faire soit l’on choisit de se faire accompagner. Chez Digora, nous procédons en interne.

Sur quel type de données travaillez-vous ?

Une source importante de données repose sur nos applicatifs internes, orientés technique et opérationnel. Nos consultants les utilisent quotidiennement, pour délivrer notamment nos services managés. Dans ce domaine, nous connaissons bien à la fois les besoins et les données à traiter. L’autre source majeure de données provient de notre ERP, dont Pierre est l’administrateur. Avec le passage à une solution de DataViz puissante, de nombreuses demandes ont surgi, depuis les services opérationnels, la finance, le marketing, le commerce, etc.

L’historique de données d’une entreprise est la pierre angulaire d’une démarche de data analyse. C’est un carburant mais aussi parfois, un frein. Un frein parce que la donnée d’une entreprise témoigne de son évolution et de sa croissance. Bien souvent, les processus existants relatifs à la donnée ne correspondent plus aux nouvelles situations (nouveaux métiers, nouveaux collaborateurs, équipes en croissance). Chaque nouvelle accélération devrait s’accompagner de nouvelles procédures capables de garantir les bonnes structurations de données dans une optique analytique, ce qui n’est pas toujours le cas.

La véracité de la donnée, une problématique récurrente ?

Quotidienne ! Qualité, véracité, confiance… c’est un aspect sur lequel l’entreprise doit concentrer une part importante de ses efforts si elle veut réussir son traitement, c’est indéniable. Or c’est l’utilisateur qui génère la donnée pour partie. Quoiqu’on en dise, c’est une tâche pénible, un peu ingrate, que personne n’apprécie particulièrement de faire. Elle l’est d’autant plus quand il s’agit de maintenir cette donnée à jour, c’est-à-dire corriger ou supprimer d’anciennes données obsolètes.

Mais une démarche Data d’entreprise permet aussi de mettre en évidence les écueils et d’ajuster les procédures, les améliorer, les rendre plus claires et plus accessibles. Au demeurant, si une donnée manquante se repère facilement, la donnée erronée, beaucoup moins. C’est pourquoi au début, il est courant de réserver des temps à chacun pour nettoyer et corriger la donnée créée.

Quoi qu’il en soit, c’est un projet très structurant pour l’entreprise, qui aide en outre les équipes à se projeter à plus long terme, en gardant en mémoire que des axes d’analyses bien renseignés permettront d’accéder aux dashboards de demain.

Cet article fait partie de notre dossier sur l'acculturation à la Data :

• #1 La culture Data : partager et organiser la donnée pour faire émerger de nouveaux projets
• #2 Projet data analytics et BI chez Digora : interview de Hubert Baraban, Business Analyst
• #3 Acculturation data : l’adoption des nouveaux dashboards, une démarche pas toujours très naturelle
• #4 Culture Data chez Digora : premières utilisations et premiers retours
   

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