Omniscience vs clarté : trouver un équilibre dans l’analyse des données

Depuis que les organisations ont commencé à préférer les solutions de pointe aux suites professionnelles tout-en-un, les principaux fournisseurs ont opté pour une connectivité ouverte. Par conséquent, des outils comme SAP Data Warehouse Cloud (DWC) sont capables de traiter des données provenant de toutes les sources possibles : des lacs de données Azure et Oracle aux fichiers plats. 

Cette ouverture crée une multitude de nouvelles opportunités pour connecter les sources de données et recueillir de nouvelles informations. De plus, grâce à la base de données en mémoire de SAP S/4HANA, le reporting intégré en temps réel est devenu une réalité. De nombreux cadres dirigeants sont tentés de rassembler autant d’information que possible, aussi rapidement que possible.

Clarté et utilité

Mais la génération de tous ces rapports peut avoir un impact majeur sur les performances (dans le cas de l’analyse en temps réel) et le maintien de la structure et de la clarté de votre paysage analytique. En d’autres termes, avant d’ajouter quoi que ce soit, il faut être critique quant à vos motivations. Avez-vous réellement besoin de rapports quotidiens sur les ventes ou un aperçu hebdomadaire peut-il suffire ? Il s’agit de considérer correctement les informations qui s’avèrent utiles et celles qui sont ‘purement informatives’.

Toutefois, il peut s'avérer difficile de comprendre quelles informations sont  les plus utiles, surtout pour l’IT. Voilà pourquoi les utilisateurs professionnels doivent également s’impliquer. Heureusement, les outils de nouvelle génération comme SAP Data Warehouse Cloud permettent de se lancer très facilement dans l’analyse, sans avoir de compétences en codage. Et si certains ne sont pas conscients des perspectives et des opportunités incroyables qui sont à leur portée, une formation et un accompagnement appropriés feront des merveilles. 

Faire de la BI en libre-service une réalité

Une fois que les utilisateurs professionnels savent comment l’outil fonctionne et ce qu’il est possible de faire, ils avancent souvent les cas d’utilisation les plus pertinents. Dans SAP Data Warehouse Cloud, ils peuvent ‘personnaliser’ des requêtes et des objets créés par l’IT ou les consultants, sans avoir de connaissances en SQL ou Python, et produire dès lors autant de perspectives différentes sur un objet que nécessaire.  

Par exemple : un utilisateur professionnel peut décider de changer l’affichage d’un rapport de ventes dans une division spécifique de mensuel à annuel, sans avoir à le demander au département IT. Entre-temps, le travail de modélisation a proprement dit, qui relève de la responsabilité de l’IT, est devenu plus facile car SAP Data Warehouse Cloud permet désormais de coder certaines requêtes avec SQL ou par glisser-déposer.

Instaurer une culture de données

Pour être véritablement orienté données, il faut d’abord et avant tout instaurer une culture où chaque membre de l’organisation s’approprie les données et les décisions d’activités découlant des analyses. Les données seront alors ancrées dans chaque processus décisionnel. SAP Data Warehouse Cloud est un élément essentiel pour faire de ce changement culturel une réalité. 

Pouvoir compter sur un partenaire externe qui vous aide dans cette tâche est assurément un avantage. Outre ses connaissances (inter)sectorielles, il apporte les meilleures pratiques techniques et fonctionnelles qui vous aideront à mettre votre projet d’analyse de données sur les rails, et à l’y maintenir.