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Les 10 règles d’or pour débuter un projet autour des données

Depuis plusieurs années, votre entreprise collecte et sauvegarde de nombreuses données qui viennent alimenter des bases de données que vous utilisez trop peu. Aujourd’hui conscient de la richesse de vos data, vous souhaitez en tirer profit.

Si vous vous reconnaissez dans cette description, référez-vous à ce guide et suivez les 10 règles d’or pour vous lancer dans un projet avec vos données.

Un projet avec vos données

1. Analyser les données disponibles dans votre organisation

Avant de chercher quelle utilisation faire de vos data, vous devez faire un état des lieux de toutes les données disponibles dans votre organisation. Il est important de savoir où elles se trouvent, qui y a accès et comment elles sont sécurisées. Ensuite, penchez-vous sur vos bases de données et demandez-vous si elles sont complètes, exactes, si elles ne contiennent pas de doublons et si elles sont organisées selon des formats standardisés.

Ce travail doit être réalisé en collaboration avec votre agence partenaire en données, car il est important que toutes les parties prenantes aient une vision réaliste sur la qualité et la quantité des data.

À l’issue de cette phase préliminaire, un premier livrable sera produit : c’est le schéma de gouvernance de vos données. Il s’agit d’une représentation visuelle et complète de votre organisation qui résume le cycle de vie de vos data : qui les produit, qui les utilise, à qui elles s’adressent et comment elles sont exploitées.

 

2. Trouver des sources de données externes fiables et pertinentes

Vos données internes peuvent être enrichies à l’aide des données externes et/ou ouvertes (open data). Libres d’accès et gratuites, ces données proviennent de sources privées ou publiques, permettent de contextualiser et d’apporter du relief à vos données internes. Imaginez par exemple croiser vos chiffres d’affaires avec les données météorologiques d’Environnement Canada pour voir apparaitre des récurrences de comportements selon les conditions climatiques.

Les corrélations repérées pourront permettre de développer une approche prédictive qui vous assurera ensuite un avantage compétitif majeur.

 

3. Définir un objectif pour le projet

Maintenant que vous avez une vision précise des données (internes et ouvertes) dont vous disposez, vous pouvez définir l’objectif de votre projet. Il existe une multitude d’usages possibles, en voici quelques exemples :

  • Je veux permettre à mes employés de visualiser leurs performances quotidiennes afin de stimuler leur compétitivité.
  • Je veux visualiser l’état de mon parc informatique en temps réel pour pouvoir anticiper le remplacement du matériel.
  • Je veux visualiser les flux des exportations et importations pour optimiser le coût des transports.
  • Je veux faire usage de mes données pour expliquer à mes clients mon travail en toute transparence.

Définir cet objectif ou ces objectifs est uniquement possible en partageant le schéma de gouvernance des données avec l’ensemble des parties prenantes. À ce moment-là, le projet ne pourra être une réussite uniquement s’il est fait en concertation au sein de l’organisation.

 

4. Évaluer le gain une fois le projet mis en oeuvre dans l’entreprise

Entreprendre un projet d’envergure avec ses données doit évidemment être considéré comme un investissement pour l’entreprise. Une fois votre objectif défini, il sera important d’évaluer le retour sur investissement que vous pourrez atteindre. Pour cela, il est primordial de définir des indicateurs de performances propres au projet pour pouvoir en évaluer la réussite par la suite.

 

5. Organiser une équipe projet en interne et nommer un chargé de projet

Vous devez vous assurer de nommer un chargé de projet qui sera l’interlocuteur principal de votre agence partenaire. Maintenir la communication à chaque étape du travail est l’une des clés de la réussite d’un projet en data visualisation. Définissez ensemble un planning précis et réaliste. Même si le travail collaboratif et les ateliers sont des moments d’échanges qui impliquent tous les départements de votre organisation, un interlocuteur principal doit être identifiable à n’importe quelle étape du projet pour en assurer le bon déroulé.

 

6. Construire une preuve de concept avant de lancer un coûteux développement

Avant d’entamer le développement de votre projet, tester uniquement un set de données restreint. Cela permettra de corriger les éventuels problèmes et d’ajuster le futur outil à vos besoins. Anticipez et faites le choix d’une solution agile qui s’adaptera à vos besoins futurs. Une preuve de concept fonctionnelle est un excellent outil de promotion en interne pour sensibiliser vos collaborateurs à l’usage des données.

 

7. Tester la preuve de concept et s’assurer qu’elle répond aux besoins

Une fois que la preuve de concept est entre vos mains, testez-la en imaginant tous les scénarios possibles. Assurez-vous qu’elle répond à vos besoins. À cette étape, la communication avec votre agence partenaire est primordiale : confiez-lui toutes vos impressions et vos avis. Il sera alors encore temps d’ajuster l’outil. Pensez à définir un panel d’utilisateurs variés et assurez-vous de recueillir efficacement l’ensemble de leurs remarques et idées.

 

8. Concevoir un cahier des charges détaillé

Après avoir testé la preuve de concept, un cahier des charges commencera à se dessiner. Soyez le plus précis possible et listez toutes les fonctionnalités de l’outil. Ce travail en collaboration avec votre partenaire en data visualisation vous permettra de valider ensemble définitivement tous les aspects du projet. Après cette étape, il sera en mesure de réaliser des maquettes schématiques puis de vous fournir l’outil après la phase de développement.

 

9. Nommer un responsable des données dans l’entreprise

Vous avez maintenant entre les mains un outil de data visualisation performant qui devra être régulièrement alimenté de nouvelles données. Nommez une personne qui supervisera la mise à jour des bases de données et s’assurera de la qualité et de la sécurité des data. C’est un travail important si vous voulez garder un outil à jour, efficace et fiable pour vos équipes.

 

10. Continuer d’enrichir l’outil

Une fois livré, un projet de data visualisation n’est pas terminé. Votre outil est voué à s’enrichir et à évoluer au plus près de vos besoins grâce à de nouvelles données et de nouveaux calculs. Continuez d’analyser l’utilisation de l’outil, de former les utilisateurs et de recueillir sur une base régulière leurs impressions et les idées qu’ils ont pour le faire évoluer. Pour conclure, soyez à l’affut des besoins internes et partagez les commentaires avec votre agence.