Spécialisés depuis notre création en 2007 dans l’accompagnement de projets décisionnels, nous sommes intervenus sur l’ensemble des outils de marché en matière de business intelligence et sommes partenaires de microstrategy et SAS.

Nous intervenons sur l’ensemble des étapes d’un projet de business intelligence :

  • Accompagnement à la définition de la roadmap décisionnelle, au choix d’outils et/ou de l’organisation associée
  • Accompagnement sur la phase de conception des tableaux de bord
  • Accompagnement à la mise en œuvre, quelque soit l’outil de marché retenu

4 facteurs clés déterminants pour le succès d’un projet décisionnel

4 facteurs de succès

L’importance d’une approche applicative

Personnalisation : l’utilisateur arrive sur un écran d’accueil synthétique et efficace, personnalisé et adapté à son profil. Il a ensuite la possibilité d’approfondir une problématique précise en ouvrant un rapport de détail, ou de changer d’analyse en naviguant d’un thème à un autre.

Harmonisation : la cohérence globale de l’interface facilite la compréhension :

  • Une zone permettant d’identifier le tableau de bord
  • Une zone pour définir le périmètre via des menus déroulants
  • Une zone de contenu où chaque thème est bien identifié
  • Une zone de navigation pour ouvrir les tableaux de bords annexes

L’importance de l’interface utilisateur

Visualisation : la richesse des restitutions (+100 types de graphiques) permet d’innover et d’améliorer considérablement la visualisation et la compréhension des données, en sortant des traditionnels tableaux de chiffres agrémentés de quelques camemberts, jauges et histogrammes.

Design : les utilisateurs sont aujourd’hui beaucoup plus exigeants en matière de design et le fossé entre les outils professionnels et les applications mobiles accentue d’autant plus ce besoin.

L’importance de la gouvernance des données

Exactitude des données : collecter, fiabiliser et nettoyer de grandes quantités de données, provenant de systèmes hétérogènes et garantir la traçabilité des données sources, jusqu’aux indicateurs finaux, en passant par toutes les étapes de transformation et d’agrégation. Enjeux de Data Quality, de Master Data, de Data Integration et de Data Governance

Vélocité : garantir la rapidité des temps de réponses pour piloter des indicateurs sur des périmètres distinctes quelque que soit le niveau d’analyse. Enjeux de Data Warehousing et de Data Optimization

Sécurité : garantir un accès maitrisé aux données critiques. Enjeux de Data Security sous l’angle technique (infrastructure) et fonctionnel (habilitations)

Simplicité d’utilisation des indicateurs : traduire les données sources en notions métiers. Enjeux de Meta Data

Valorisation : pouvoir tirer profit des données pour identifier de nouveaux axes de développement et mieux comprendre ses clients et ses concurrents, ou anticiper de nouvelles tendances. Enjeux de Data Valorization

Smart Ideas Smart Data

L’importance de la co-création

Seule une approche en co-création permet de capitaliser sur la richesse des expériences métiers et de garantir l’adhésion des utilisateurs, la pertinence de la solution développée et sa pérennité.