Deux défis majeurs s'y opposent systématiquement : la fragmentation des data entre des équipes et des systèmes cloisonnés, et le manque d'harmonisation de la logique des data et des définitions des indicateurs de performance clés (KPI). Ces problèmes passent souvent inaperçus, mais ils ont un impact profond sur la réussite de toute initiative en matière de tableaux de bord.

Dans cet article, nous analysons ces défis à travers une étude de cas réelle, en soulignant comment les data fragmentées et la logique incohérente sont à l'origine de la majeure partie des efforts déployés dans les projets de BI. Nous explorerons le travail caché de backend nécessaire, les obstacles rencontrés et les stratégies que nous avons utilisées pour fournir une solution évolutive à une entreprise automobile internationale.

Les principaux défis : Des data fragmentées et une logique mal alignée

Deux des plus grands obstacles à la création de tableaux de bord d'entreprise ne sont pas technologiques, mais structurels : des systèmes de data fragmentés et une logique d'entreprise mal alignée.

Les grandes entreprises sont souvent structurées de manière à encourager les opérations indépendantes entre les départements, les unités commerciales ou les marchés géographiques. Bien que cela puisse offrir une certaine flexibilité au niveau local, cela pose des problèmes majeurs lorsqu'il s'agit de mettre en place un système de reporting centralisé qui couvre l'ensemble de l'organisation.

Selon l'enquête 2021 d'Accenture et du MIT CDOIQ, 37% des Chief Data Officers ont cité le cloisonnement des infrastructures comme le plus grand défi à relever pour concrétiser leur vision en matière de data (Accenture, 2021). Avant de pouvoir établir des rapports, les équipes doivent d'abord déterminer où se trouvent les data , qui les possède, comment elles sont structurées et si elles sont fiables. Dans de nombreux cas, le simple fait de localiser le bon ensemble de données peut nécessiter des semaines de va-et-vient entre les services.

Même une fois les data sécurisées, des problèmes d'alignement plus profonds apparaissent souvent. Différentes équipes ou régions utilisent souvent des définitions légèrement différentes pour le même ICP. Une équipe peut mesurer les conversions hebdomadaires en se basant sur les actions des utilisateurs, tandis qu'une autre peut les suivre en utilisant les commandes de produits. En l'absence d'harmonisation des définitions, il est difficile de créer des tableaux de bord fiables pour les parties prenantes. Il en résulte souvent un manque de confiance dans les chiffres et une réticence à s'appuyer sur le tableau de bord pour prendre des décisions.

Ce paysage fragmenté fait également de la préparation des data un travail lourd, bien avant que la visualisation ne commence. Un temps considérable est consacré au nettoyage, au regroupement, à la normalisation et à la transformation des data brutes en un état utilisable. Il ne s'agit pas seulement d'une tâche technique. Il faut souvent que plusieurs équipes se mettent d'accord sur la logique qui sous-tend les mesures et les définitions avec lesquelles elles travaillent. Sans ce travail fondamental, aucun tableau de bord ne peut fournir des informations fiables. Mais lorsqu'il est bien fait, il permet d'obtenir des rapports évolutifs et fiables sur lesquels plusieurs équipes peuvent s'appuyer en toute confiance.

Étude de cas - Mise en place de tableaux de bord : la voie de la mise en œuvre

APERÇU:

Pour un constructeur automobile international, Artefact a été chargé de créer des tableaux de bord centralisés afin d'améliorer le reporting entre les différentes régions. Alors que l'objectif semblait clair - rationaliser les analyses et fournir des informations en temps réel - la réalité de la mise en œuvre au sein d'une organisation décentralisée s'est rapidement avérée plus difficile que prévu.

DÉFI:

Les activités de l'entreprise étaient organisées par régions et subdivisées en marchés locaux, chacun d'entre eux fonctionnant avec un degré élevé d'autonomie. Cela a entraîné des incohérences non seulement dans les systèmes utilisés, mais aussi dans la définition même des indicateurs clés. Un exemple frappant : alors qu'un marché définissait une "vente en ligne" comme le moment où une commande était passée sur le site web, un marché voisin ne considérait une vente qu'à partir du moment où le paiement était reçu. Ces différences subtiles ont créé d'importantes lacunes dans les rapports, en particulier lorsque les dirigeants ont exigé des vues consolidées au niveau régional. Quelle définition était correcte ? Comment agréger les data sans fausser les performances ?

SOLUTION:
Pour résoudre ce problème, nous avons mis en place une plateforme de data centralisée qui a permis à tous les marchés et à toutes les régions de s'aligner sur des définitions et une logique de data communes. Pour ce faire, il a fallu remonter à la source de data 'origine de chaque indicateur de performance clé et travailler avec les équipes locales pour unifier les méthodologies. Le résultat n'a pas été un simple tableau de bord, mais un changement fondamental dans la manière dont l'entreprise traitait ses data et leur accordait sa confiance, permettant ainsi un reporting évolutif et précis à travers les équipes et les régions.

Facteurs clés de succès et enseignements tirés

Les difficultés rencontrées ont permis de dégager plusieurs facteurs clés de succès qui ont contribué à l'achèvement du projet :

  • Automatisation de la collecte des data : Élimination des efforts manuels précédemment consacrés à la manipulation des fichiers Excel et des tableaux croisés dynamiques, ce qui garantit la disponibilité des data en temps réel.
  • Analyse centralisée: data consolidées dans un tableau de bord unique, permettant des analyses transversales transparentes.
  • Accélération des capacités d'établissement de rapports: Le temps de génération des rapports est passé d'une journée à une heure.

Enseignements tirés :

  • L'alignement du backend et du frontend est crucial: Les exigences techniques ont souvent évolué au cours du projet, soulignant la nécessité d'une coordination précoce entre l'ingénierie des data et la conception des tableaux de bord.
  • Les limites de l'outil peuvent façonner votre solution: La plateforme de BI tierce présentait des contraintes de personnalisation, ce qui a nécessité des solutions de contournement créatives et la gestion des attentes des parties prenantes.
  • La gestion du changement fait partie du travail: De nombreux employés étaient réticents à l'idée d'abandonner Excel, ce qui souligne la nécessité d'une formation proactive, d'un soutien et d'une communication claire pour favoriser l'adoption du logiciel.

Le rôle d'Artefactdans la résolution de ces problèmes

Chez Artefact, nous sommes spécialisés dans la résolution de ces problèmes en favorisant la collaboration, en assurant la cohérence des data et en proposant des solutions décisionnelles efficaces. Dans ce projet, notre équipe a réussi à aligner plusieurs départements pour :

  • Normaliser les définitions des indicateurs de performance clés: Nous avons facilité les discussions entre les équipes afin de créer un ensemble d'indicateurs de performance universellement acceptés.
  • Unifier le formatage des Data : Nos experts ont rationalisé les structures de data dans les différentes régions, éliminant ainsi les incohérences qui entravaient auparavant l'analyse.
  • Casser les silos: en intégrant les sources de data dans une plateforme centralisée, nous avons permis une vision en temps réel et une transparence entre les équipes.
  • Fournir une solution évolutive: Nous avons créé une plateforme unique de vérité comprenant plus de 20 tableaux de bord dynamiques, offrant aux parties prenantes des outils de reporting intuitifs et en temps réel.
  • Adoption et formation: Une fois les capacités de reporting définies, nous avons organisé une série de formations pour garantir l'adoption des outils et leur intégration dans les activités quotidiennes des parties prenantes.

En s'appuyant sur l'expertise d'Artefact, nous avons transformé l'approche de l'entreprise en matière de data, en l'aidant à passer d'un reporting fragmenté à un écosystème analytique véritablement intégré.

Dernières réflexions : Le développement des capacités d'analyse et de reporting commence par la mise en place d'une base de data adéquate.

Dans les grandes organisations, les principaux obstacles à l'élaboration de tableaux de bord efficaces sont rarement d'ordre visuel ou technique, mais plutôt d'ordre structurel. Les systèmes fragmentés, les définitions incohérentes des indicateurs clés de performance et les équipes cloisonnées créent un niveau de complexité qu'aucun outil frontal ne peut résoudre à lui seul.

Comme l'a montré ce projet, il ne suffit pas de disposer d'outils pour relever ces défis. Il faut un alignement entre les services, une compréhension commune de la logique des data et un engagement à construire des bases de data solides avant de créer le moindre graphique. L'essentiel de l'effort se situe en amont, mais cet effort est payant car il permet d'obtenir des tableaux de bord évolutifs auxquels les équipes font confiance, qu'elles adoptent et qu'elles utilisent pour prendre de vraies décisions.

Pour les entreprises qui cherchent à développer leurs capacités d'analyse, le message est clair : investissez dans le travail difficile d'unification et de préparation de vos data. Une fois cette étape franchie, les tableaux de bord deviennent la partie la plus facile.