Pourquoi réaliser des analyses d’impacts pour les équipes BI ?
Tous les jours, les organisations cherchent à se rendre plus efficaces. Une des meilleures façons de lancer ce processus est de simplifier et agiliser le travail de vos équipes au quotidien.
DataGalaxy vous propose une série d’article concernant la facilitation des projets BI, depuis la phase de cadrage/conception jusqu’à l’exploitation de votre solution décisionnelle.
Aujourd’hui, nous attaquons l’aspect analyses d’impact et ses atouts pour les équipes BI !
La Business Intelligence, une question de confiance
La business intelligence est avant tout une question de confiance : en choisissant d’agir selon des données et non des intuitions, les utilisateurs s’en remettent de facto à la fiabilité de la chaîne décisionnelle.
Cette chaîne peut se montrer très complexe. Cela va d’ailleurs en empirant avec l’essor du Big Data, une plus grande variété de données (en format, quantité et qualité) causant mécaniquement une grande diversité de traitement (nettoyage, formatage, transformation, …).
La confiance ne s’accordant pas de manière aveugle, la première réaction de tout utilisateur d’un système BI sera probablement de se demander “quel est cet indicateur que je visualise?” et “Comment est-il calculé?”.
Une autre réaction, qui aura peut être les mêmes conséquences, sera l’incrédulité : “cet indicateur ne peut pas être aussi mauvais, vérifiez votre méthode de calcul”.
Dans tous les cas, il sera question de sens et de traçabilité.
Le syndrôme du sachant et les archéologues
Il est fréquent dans les équipes BI, lorsque l’on souhaite répondre à ces questions, de faire appel au(x) sachant(s) de l’équipe. “Demande à Christophe, c’est l’expert du domaine des ventes” pourrait on entendre. A ce stade, il faut surtout espérer que Christophe ne tombe pas malade, ne perde pas la mémoire et surtout ne démissionne pas !
Autre expérience maintes fois vécue par les consultants : se replonger dans les développements pour savoir ce qu’il en est – ce qu’on appelle vulgairement faire de l’archéologie. Suivant la complexité du code, il est à ce stade nécessaire de faire appel à des développeurs pour comprendre les tenants et aboutissant de tel flux de données, de l’intérêt de telle table temporaire ou du contexte d’une formule alambiquée dans un tableau de bord.
Outre que ces opérations nécessitent beaucoup de temps (ou de disponibilité des sachants), l’absence de capitalisation sur les résultats obtenus fait qu’il faudra régulièrement reperdre du temps pour refaire, sinon la même recherche, une recherche sur un terme voisin.
Les analyses d’impact, l’aboutissement d’une plateforme de metadata management
Il existe pourtant un moyen simple de centraliser les informations et d’obtenir la traçabilité des données : s’équiper d’une solution de Métadata Management avec des capacités d’analyses d’impact (la fameuse restitution des lineages).
L’indexation des termes et indicateurs permettra de retrouver en un clic la définition métier des objets, et, avec un clic supplémentaire, de visualiser la source et les utilisations d’une donnée.
Certes, on peut avoir l’impression qu’une charge de travail supplémentaire est nécessaire lors de la construction de la chaîne décisionnelle. Dans les faits, cet investissement de quelques minutes au quotidien sera très facilement amortie dès les premières analyses d’impacts.
De plus, les plateformes de Métadata Management propose très souvent des connecteurs pour accélérer et automatiser la récupération des informations ainsi que des fonctionnalités de collaboration avancée pour la curation des données.
Grâce au data lineage, vous visualisez en un instant ce qu’une étude d’équipe BI aurait obtenu en plusieurs jours. Vous pouvez mettre ces informations à disposition de vos utilisateurs pour améliorer leur confiance en la solution. Vous pouvez faire évoluer sereinement votre projet BI, sans risque de casser cette confiance.
