Peu importe le secteur d’activité, les données sont légion et leur quantité augmente de façon exponentielle. Les entreprises doivent alors réfléchir à la prochaine étape pour les utiliser le plus efficacement possible et en tirer des enseignements pertinents dans le cadre de la prise de décision.

Raphaël Savy, Vice-Président France et Europe du Sud d’Alteryx, revient sur la visualisation des données, ses bénéfices, qui peut et doit l’utiliser dans l’entreprise, mais également les principaux freins à son adoption.

Pourquoi la visualisation des données est-elle si importante ? 

Si une image vaut 1 000 mots, la visualisation des données peut aider à expliquer un milliard de lignes. Elle a été cruciale dans les bulletins d’information Covid-19 au cours de l’année écoulée – un barrage de diagrammes et de graphiques continue d’occuper nos écrans pour aider le public à comprendre des données complexes. Bien que cette visualisation nous permette de visualiser et de comprendre rapidement et intuitivement les informations, le véritable héros méconnu est constitué de données brutes, non formatées et non structurées.

Grâce aux travailleurs des données, le processus de prise de décision ne se base plus seulement sur l’instinct mais sur les données. Cela est rendu possible en transformant la quantité surabondante de données brutes disponibles en informations qui accélèrent notre capacité de compréhension. Toutefois, leur tâche la plus difficile reste d’accéder aux nombreuses sources de données disparates et de travailler avec elles.

L’efficacité de la visualisation dépend de la qualité des  données utilisées. En moyenne, les travailleurs des données exploitent plus de six sources de données, 40 millions de lignes de données et sept sorties différentes au cours de leur parcours analytique. Il est donc essentiel d’utiliser des logiciels conçus spécifiquement pour manipuler les données et automatiser un maximum de tâches répétitives et banales de préparation des données afin de dégager rapidement des tendances et des informations.

À mesure que les données deviennent plus accessibles/démocratisées, quels changements pouvons-nous nous attendre à voir dans les entreprises et l’industrie ?

La démocratisation des données a été un défi sans fin pour les entreprises. La seule façon de démocratiser les données – et donc d’en faire un fil rouge influent dans la société – est de donner à chacun sur le lieu de travail la possibilité d’accéder à leur valeur. Cela pourrait se faire en offrant de simples cours d’introduction aux données à ceux qui le souhaitent, ou, plus important encore, en soutenant des programmes de reconversion pour les personnes qui se sont retrouvées au chômage, notamment des suites de la crise sanitaire.

Les entreprises doivent faire participer tous leurs employés, donner accès à une plateforme centralisée et amplifier l’intelligence humaine afin que chacun puisse résoudre les défis complexes de la Data Science. Ce n’est qu’alors que les données seront véritablement démocratisées.

Si les employés sont mal équipés ou dépassés, ils ne seront pas en mesure de fournir les informations nécessaires à l’entreprise. Il s’agit d’amplifier l’intelligence humaine et de renforcer les compétences numériques essentielles, car les personnes les plus proches d’un processus savent où se trouvent les problèmes.  Ils connaissent le contexte de la question à laquelle il faut répondre ainsi que l’impact sur l’entreprise lorsque cette question est résolue. En outre, ils veilleront à ce que l’entreprise soit plus forte et puisse se rétablir rapidement.

La démocratisation des données transforme les entreprises car elle renforce la source d’innovation la plus importante, à savoir une main-d’œuvre ancrée dans une culture de l’analyse. Les entreprises peuvent alors se consacrer à des défis commerciaux de plus grande valeur, en effectuant non seulement des analyses de base, mais en répondant aux questions « et si » et « et après ». Cela peut se faire en utilisant les données pour prédire et préparer l’avenir, pour appliquer les techniques de Data Science afin d’améliorer les résultats commerciaux et de résoudre les défis commerciaux du monde réel.

Cela change-t-il ou diminue-t-il le rôle des data scientists dans le monde de l’entreprise ? 

Bien qu’il ne soit pas nécessaire d’avoir un doctorat en Data Science pour créer de la magie analytique, les data scientists restent un atout précieux pour toute organisation. Donner aux travailleurs des données les moyens de devenir des citizen data scientists grâce à des plateformes d’analyse des données en libre-service signifie que les méthodes qui nécessitaient auparavant un niveau élevé de compétences peuvent désormais être exécutées par tous les travailleurs des données dans l’ensemble d’une organisation grâce à des blocs de construction « sans code » et assistés qui peuvent construire des modèles en toute transparence et faciliter l’apprentissage et le perfectionnement de la Data Science.

En mettant l’automatisation des processus axés sur l’analyse entre les mains de tous les travailleurs de la donnée – des utilisateurs de la ligne de métier aux analystes et scientifiques de la donnée qualifiés – les entreprises peuvent transformer la façon dont elles exploitent leurs actifs de données, optimiser leurs processus en éliminant l’ennui des tâches manuelles répétitives de base et améliorer le talent humain pour obtenir des résultats commerciaux tangibles et mesurables. Les entreprises les plus performantes ont des spécialistes des données qui consacrent une partie de leur temps à enseigner aux autres comment effectuer des analyses. Les scientifiques des données fournissent toujours l’expertise du domaine, mais ils peuvent donner aux utilisateurs non techniques les moyens de collaborer et de consommer les modèles construits et déployés.

Quels sont, le cas échéant, les problèmes liés à la visualisation des données ? 

L’efficacité de la visualisation dépend de la qualité des  données utilisées et, aujourd’hui plus que jamais, cette visualisation s’accompagne de questions sur l’intégrité des données. La prolifération des visualisations de données autour de la pandémie a prouvé qu’il était essentiel de disposer des bonnes informations, car toutes les visualisations ne fournissent pas des informations exploitables et facilement compréhensibles.

Des questions peuvent se poser sur la validité des données et la fiabilité de la visualisation : La visualisation a-t-elle été créée à l’aide d’un actif de données vérifié ? Qui a créé l’ensemble de données qui l’alimente ? D’où proviennent ces données ? Sont-elles à jour ? Ce ne sont là que quelques-uns des défis à relever pour que la visualisation soit utile, précise et informative.

L’utilisation d’outils d’hier pour des ensembles de données d’aujourd’hui peut constituer une part importante de ces problèmes. La plupart des entreprises ont maintenant établi qu’elles voulaient commencer à utiliser efficacement les données pour obtenir des résultats, mais elles ne savent souvent pas comment s’y prendre. Cela conduit généralement des équipes inexpérimentées à fouiller dans des feuilles de calcul obsolètes et à essayer de trouver des informations pertinentes. Si les systèmes existants ont sans aucun doute encore une place importante dans les entreprises, notamment pour l’administration générale, ils ne sont pas assez avancés pour extraire et visualiser des informations fiables.

En fin de compte, être capable de gérer un milliard de lignes et de les traiter n’est probablement pas quelque chose que vous pourrez faire avec un tableur classique posé sur votre bureau. Les logiciels conçus spécifiquement pour manipuler les données sont non seulement plus puissants et plus efficaces, mais aussi beaucoup plus accessibles aux équipes internes pour pouvoir dégager des tendances incroyablement rapidement. En automatisant le processus d’analyse, le risque d’utilisation abusive des données est considérablement réduit, et une plus large base d’employés peut travailler sur les informations. Cela garantit que les visualisations de données deviennent le résultat final fiable.
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Par Raphaël Savy, Vice-Président France et Europe du Sud d’Alteryx.