Data Analyst : rendre la data accessible pour faire progresser votre carrière

En tant que Data Analyst vous pouvez faire progresser votre carrière en amenant petit à petit les autres vers votre travail. C’est déjà ce qu’il se passe, peut-être sans vous en rendre compte, lorsque vous rendez accessibles ces données au sein de votre organisation. Vous permettez alors aux autres de trouver la réponse dont ils ont besoin et rendez ainsi votre rôle plus stratégique et moins opérationnel. 

Car lorsque l’on parle d’accessibilité, on ne parle pas seulement de rendre disponible la donnée sinon de la rendre également utilisable. Même pour les personnes ayant peu ou pas d’expérience dans ce domaine. Et souvent, dans les entreprises où l’on met en place des politiques d’exploitation de données, un problème se pose : personne ne peut avancer sur des problématiques data sans l’intervention du data analyst.

Dans cet article, nous allons vous dire comment rendre utilisable la donnée par les autres dans le but de faire progresser votre carrière. 

Business Intelligence en libre-service

La solution est imparable : misez sur la Business Intelligence en libre-service.

Une plateforme de Business Intelligence (BI) en libre-service, quel que soit l’outil BI choisi,  permet à vos collaborateurs de prendre en charge leurs propres demandes de données ad hoc. Lorsqu’elle est bien mise en œuvre, une plateforme de BI en libre-service permet à toute personne de votre entreprise de créer des tableaux de bord et des rapports à la demande, quel que soit son niveau d’expertise.

Cette plateforme privilégie avant tout la facilité d’utilisation et permet par exemple d’avoir un cube de données préalablement construit qui ne nécessitera qu’un drag-and-drop pour construire une visualisation.

Ces fonctionnalités se combinent pour permettre à quiconque d’interroger des données, d’effectuer des analyses et de créer des tableaux de bord et rapports avec peu ou pas d’effort de votre part. En tant qu’analyste, vous recevez probablement de nombreuses demandes ad hoc de tableaux de bord ou de rapports rapides. Et bien sachez que la plupart de ces demandes peuvent considérablement être réduites parce que vos collègues pourront avancer d’eux-mêmes. 

Intégrez les tableaux de bord dans les outils de vos équipes

Lorsque vous avez besoin d’un tableau de bord standardisé pour servir de source, construisez-le en collaboration avec les équipes métier puis intégrez-le dans les outils utilisés par vos collègues. Avoir une seule source “de vérité” au sein d’une organisation, contribue grandement à inculquer une culture Data.

Aujourd’hui, pratiquement toutes les solutions BI leader de marché, proposent la possibilité d’intégrer les rapports créés dans des pages web : on appelle cela l’ “embedded analytics”, comme il existe d’autres outils qui se concentrent seulement sur l’intégration d’analyses.

L’intégration de tableau de bord est un excellent moyen d’améliorer l’accessibilité des données : vous pouvez créer un tableau de bord une fois, le placer là où il doit être et les données deviendront disponibles et utilisables par tous pour collaborer.

Créez une culture data durable

La formation de vos collègues afin qu’ils puissent interpréter et utiliser les données auxquelles vous leur avez donné accès de manière efficace et précise est essentielle. 

Aussi intuitif que puisse être un outil de BI en libre-service, et aussi pratique que puisse être l’analyse intégrée, il existe toujours un risque que les parties prenantes aux données comprennent mal ou déforment les données. Des concepts tels que le biais de sélection et la différence entre changement relatif et changement absolu peuvent être faciles à comprendre pour une personne qui travaille quotidiennement avec des données, mais pas pour un vendeur qui veut avoir un aperçu du succès de sa campagne marketing.

Pour promouvoir cette culture data, vous pouvez organiser des ateliers mensuels, créer un canal Slack collaboratif ou encore construire une base de connaissances interne. Nous mettons presque toujours la formation des utilisateurs à la fin de la liste des priorités, pourtant, c’est une des clés pour qu’un plan de BI en libre-service puisse fonctionner correctement.

Préparez-vous à l’évolution de votre rôle

Plus les données sont accessibles et utilisables, plus votre rôle va commencer à évoluer. Vous passerez ainsi de la personne qui fournit des informations à celle qui aide les autres à les trouver. 

C’est d’ailleurs la raison pour laquelle un nouveau rôle commence à émerger : celui de l’Analyst Engineer. Sa responsabilité est d’aborder les aspects plus techniques de l’accessibilité des données, tels que la modélisation des données, la gestion des données, la normalisation des métadonnées, la garantie de la qualité des données et l’établissement de méthodologies et de flux de travail.

Le rôle d’Analyst Engineer n’est qu’une partie du changement plus vaste qui est en train de s’opérer dans les métiers de la data. Les données modélisées sont des données de meilleure qualité qui rendent votre plateforme de BI en libre-service de plus en plus puissante. Cela crée une boucle auto-alimentée, ce qui vous permet de vous concentrer encore plus sur la qualité.