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Bien débuter son projet de business intelligence

Bien débuter son projet de business intelligence : les éléments critiques

mardi 22 mars 2016
Author: Chris Mason - BI Specialist Access Group

Ralph Kimball, expert mondial en matière de business intelligence, a identifié 3 éléments critiques à prendre en compte avant de débuter un projet de data visualisation.

1 - Adhésion des utilisateurs métiers

L’élément le plus important à prendre en compte pour le succès d’un projet de Business Intelligence est le degré d’investissement et d’adhésion des équipes métiers et des managers. Si le management ne voit pas concrètement les bénéfices du projet, il va être très difficile de le mettre en place – et je ne vous parle même pas de ses maigres chances de succès.

La bonne nouvelle c'est qu’avec un peu d’organisation, il est facile d’engager les personnes concernées par les bénéfices du projet. Personnellement, je trouve que la mise en place d’ateliers interactifs pour les principales personnes intéressées est la façon la plus rapide de procéder. Dans certains cas, il peut être difficile de réussir à réunir tout le monde dans la même pièce pour ce type d’exercice. Autoriser certaines personnes à se connecter à distance est tout à fait possible.

2 - Besoins et bénéfices métiers

Les décisions d’investissement doivent toujours être prises en gardant en tête les bénéfices qu’ils vont  pouvoir apporter à votre organisation.

D’après mon expérience, je dirais que la promesse la plus motivante pour une entreprise est de pouvoir obtenir un avantage concurrentiel. Mais améliorer l’efficacité en interne peut aussi être perçu comme un bénéfice important ; cela permet un gain de temps et garantit un meilleur accès à l’information pour tous les employés. Parfois, on constate par exemple un besoin de fusionner des données provenant de sources très différentes et aucun moyen de répondre à ce besoin dans l’entreprise.

Bien souvent, les entreprises investissent dans des projets de business intelligence peu après avoir fait l’acquisition d’une autre entreprise. Cela leur permet de garder une bonne visibilité sur leur investissement et de mettre en place des systèmes de mesures communs à toute l’entreprise.

3 - Volume et qualité des données disponibles

Sans données représentatives exploitables, tout projet de business intelligence est voué à l’échec. Et cela peu importe le niveau d’engagement du management ou les bénéfices identifiés. Avant toute implémentation, il est nécessaire de faire un bilan sur les données à disposition : identifiez les sources potentielles et la façon dont vos données sont structurées. Cela doit se faire aussi tôt que possible. Si votre analyse démontre que vos données ne sont pas exploitables telles quelles, suspendez le projet jusqu'à nouvel ordre. Cela permettra à la DSI de définir le meilleur moyen de collecter les données

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Lorsque vous planifiez un projet de business intelligence pour votre entreprise, il est préférable d’avoir en tête des usages concrets afin d’identifier les fonctionnalités de BI qui conviendraient le mieux à ces usages. Par exemple : à quels types de questions la solution est-elle sensée apporter des réponses ? Existe t-il des situations pour lesquelles l’accès à l’information devra se faire en temps réel ? Avez-vous besoin de générer des rapports sur de très gros volumes de données ? Répondre à ces questions vous guidera vers le logiciel qui répondra le mieux à vos besoins et déterminera si vous avez également besoin d’investir dans des infrastructures IT.

Lancer une initiative de business intelligence peut être un projet difficile mais l’évaluation de ces trois critères est une première étape clé. Avec un soutien important de la part des managers, des bénéfices bien identifiés et des données de qualité, vous serez dans de bonnes conditions pour passer aux étapes suivantes.

Dans mon prochain blog, j’essayerai de démystifier les terminologies techniques utilisées en business intelligence.

 

Chris mason

Chris Mason
Head of BI Sales - Access UK

 

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