Rapports Power BI : Déplacer l’analytique vers les résultats

Les entreprises parlent souvent de la nécessité de prendre des décisions basées sur les données. Encore, 61% des cadres ne croient pas que leurs organisations considèrent les données comme un atout. Moins de 15 % estiment que leur organisation met en œuvre sa stratégie de données et moins de 25 % considèrent que leur entreprise est axée sur les données. De nombreux dirigeants ne sont pas satisfaits des informations tirées de leurs propres analyses de données.

Une partie de la difficulté provient de la faible maîtrise des données parmi les cadres et la main-d’œuvre. À propos de 60% des cadres ont déclaré ne pas tirer de valeur de l’analyse des données, et près de 80 % de la main-d’œuvre n’a que peu ou pas confiance en leurs compétences en matière d’intelligence des données. Même si les organisations disposent d’analyses de données complètes, leur personnel ne peut pas les transformer en informations. Ils ont besoin d’outils tels que Power BI Reporting pour transformer les analyses en résultats.

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse des données est exactement ce que son nom implique. C’est le processus d’examen d’ensembles de données pour identifier des modèles, réfuter des hypothèses et vérifier des théories. Certaines personnes séparent l’analyse de données de l’analyse commerciale, les données ayant une application plus large que les affaires.

Les data scientists créent des programmes ou des modèles pour analyser les données. Supposons qu’une entreprise vende des perceuses à main électriques. La société envisage de lancer une nouvelle gamme de produits, mais ne souhaite pas éroder les ventes de sa gamme existante. Des données historiques sont collectées sur les ventes des perceuses électriques existantes pour déterminer combien ont été vendues au cours de la dernière année. Les informations sur les ventes sont collectées sur les perceuses électriques nouvelles et existantes pendant six mois après le lancement. Un programme analyse les données pour déterminer si le volume des ventes de l’ancien semoir a diminué. Les résultats numériques dérivés de ce processus sont des analyses de données.

sont Analytics Insights ?

Résultats d’analyse à partir d’un programme informatique. Bien que les programmes puissent être très complexes et prendre des mois à développer, le résultat est toujours la sortie d’une application logicielle. Les informations sont dérivées de l’analyse.

Connaissances sont « la capacité d’acquérir une compréhension intuitive précise et profonde d’une personne ou d’une chose ». Avec l’analyse, les informations se produisent lorsque les analyses se réunissent en une image cohérente de ce que les données montrent. Cela peut fournir un moment d’ampoule lorsqu’un analyste examinant les données reconnaît l’écart entre ce qui était attendu et ce qui est montré.

Par exemple, les données sur les perceuses électriques ont montré que les ventes de la perceuse électrique existante ont chuté en moyenne de 2 000 perceuses par mois après le lancement du produit. Les données semblaient indiquer que le nouveau produit érodait les ventes de la production existante. Pour de nombreuses organisations, les données seraient acceptées et les ressources seraient dépensées pour réduire le taux d’érosion.

Alternativement, l’entreprise pourrait remettre en question le résultat et examiner de plus près les données. En examinant les données, la société s’est rendu compte que plus de variables avaient un impact sur les chiffres de vente que la sortie d’une nouvelle gamme de produits. Les données étaient incomplètes.

Finalement, ils ont créé une image cohérente de la baisse des ventes. Les problèmes de chaîne d’approvisionnement ont réduit les stocks disponibles et les intempéries pendant leur haute saison de vente ont réduit les ventes. À partir des données, ils ont obtenu un aperçu inattendu. Les clients de la perceuse électrique existante étaient plus susceptibles d’acheter l’article en magasin qu’en ligne, ce qui explique la baisse des ventes due aux conditions météorologiques.

Grâce à ces informations, l’entreprise n’a pas dépensé de ressources pour contrer ce qui semblait être une érosion des produits. Au lieu de cela, ils ont utilisé les données pour développer une meilleure compréhension de leurs clients.

Comment transformer Analytics en Insights ?

Les analyses sont les résultats de programmes logiciels conçus pour extraire des informations de grands ensembles de données. Ce n’est qu’une fois que les gens ont compris ce que les résultats montrent qu’ils peuvent commencer à trouver des idées qui peuvent être rendues exploitables. Selon des études récentes, la plupart des employés et des cadres n’ont pas les compétences nécessaires pour fournir ces informations. Ainsi, la première étape pour transformer l’analyse en informations consiste à améliorer la littératie des données de la main-d’œuvre.

Alphabétisation des données

La plupart des employés d’aujourd’hui ont accès à des outils d’analyse de données ou d’intelligence d’affaires. Cependant, peu ont été formés à l’utilisation de ces outils. Moins de 20 % des systèmes éducatifs mondiaux dispensent une formation sur la lecture, l’utilisation et l’interprétation des données. Cela signifie que 80 % de la main-d’œuvre n’a pas les compétences nécessaires pour fournir des informations basées sur les données.

Le manque de rapports clairs combiné à de faibles taux de littératie des données illustre pourquoi les dirigeants estiment que leurs organisations ne reçoivent pas de retour sur leur investissement dans l’analyse des données. Les employés ont besoin de rapports plus clairs, tels que Power BI Reporting, pour faciliter la littératie des données.

Démocratie des données

Depuis des décennies, les entreprises font appel à des analystes de données et à des spécialistes pour créer des programmes et fournir des résultats basés sur des données. La compréhension, la manipulation et la communication des données étaient historiquement réservées à quelques privilégiés. Dans l’environnement actuel, chacun devrait avoir accès aux informations dont il a besoin pour effectuer son travail. Avant que les individus puissent appliquer leurs compétences en matière de données, ils doivent avoir accès aux données.

Dans le même temps, les données doivent être présentées de manière à ce que les personnes ayant des compétences moyennes en matière de données puissent comprendre les informations. L’utilisation d’outils de reporting qui fournissent des données dans des rapports et sur des tableaux de bord permet aux employés d’accéder plus facilement aux données dont ils ont besoin. Au fur et à mesure qu’ils se sentiront à l’aise, ils acquerront la confiance nécessaire pour trouver des idées.

Aperçu des données

Les employés et les cadres ne peuvent pas passer de l’analytique aux résultats sans avoir accès aux données et aux compétences nécessaires pour les comprendre. Une fois que cela se produit, les organisations disposeront de ressources précieuses pour fournir rapidement des informations. Imaginez ce que l’entreprise de perceuses électriques aurait pu réaliser si elle avait reconnu plus tôt la véritable cause de la baisse de ses ventes.

Et si la région de vente touchée par les intempéries recevait des rapports indiquant une baisse des ventes pour cette période ? Ils auraient pu examiner les données et fournir les informations nécessaires pour comprendre que les chiffres en baisse n’étaient pas liés à l’érosion des produits. La perspicacité pourrait être envoyée aux cadres pour l’incorporer dans leur analyse. Il ne serait pas nécessaire d’attendre des informations supplémentaires ou de retarder une décision parce que des données manquaient.

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