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Faire parler les données sous forme graphique : un vieux défi porté par les outils de «data visualisation ».
Autrefois dédiés aux analystes, statisticiens et autres spécialistes, ils permettent désormais une lecture claire de données précises pour apporter un nouvel éclairage, notamment aux directions métier.

L’analyse des données n’est pas un nouveau phénomène. Loin de là!

Depuis plusieurs dizaines d’années, les données amassées par les entreprises sont scrutées et passées à la loupe, pour tenter d’extirper l’information utile au suivi de l’ac­tivité dans les entreprises.
Malgré ses capa­cités extraordinaires, le cerveau humain n’a pas l’aptitude à traiter un gros flux de don­nées.
Nous avons du mal à digérer l’informa­tion brute, d’autant plus lorsque les sources se comptent en dizaines et que les données elles-mêmes sont très nombreuses.
Depuis quelques années, le phénomène du Big Data a encore apporté aux entreprises des sources de don­nées jusqu’alors inexploitées.

Mais la question principale demeure comment et qui doit ana­lyser ces données, et sous quelle(s) forme(s)?

Depuis longtemps, une enseigne de la grande distribution peut faire appel à des logiciels de Business Intelligence pour déterminer à quel moment il faudra remplir les rayons de Coca-Cola par exemple.
Et ce, en fonction de critères connus : la période, le temps, les précédentes ventes du mois ou de l’année précédente, etc. C’est de l’intelligence et de la logique pure, au sens propre du terme, que l’on détermine sous forme de prévision.
C’est ici que la data visua­lisation prend tout son sens en apportant aux utilisateurs une visualisation claire des don­nées afin de prendre la meilleure décision.
Et sous une forme graphique adaptée!

La DSI à l’écart?

Intéressante question. D’autant que l’usage du déchiffrage des données a changé, ou plutôt évolué.
Statisticiens et autres un data scientists recherchés par les entreprises, ne sont finale­ment que le socle de la data visualisation;
les premiers construisent les modèles mathéma­tiques et statistiques, lorsque les seconds les appuient sur le sens même de la donnée à traiter.
La data visualisation est en quelque sorte assi­milable au phénomène de la consumérisation, que l’on définit comme l’arrivée des pratiques « personnelles » dans le monde « profession­nel  : les smartphones, les réseaux sociaux, etc, Disparus les analystes et consultants spéciali­sés : les utilisateurs finaux veulent et doivent pouvoir utiliser les données de la 31 pour en tirer des conclusions.
Ainsi, pour des éditeurs comme SAS ou Oracle, il s’agit d’adresser direc­tement les directions métier dans les entreprises.
Inutile de passer par la DSI, qui s’occupera en aval de l’orchestration de la mise en place de la dite solution.

Une DSI presque absente, des directions métier qui prennent du galon, des éditeurs qui courtcircuitent les process traditionnels… et une organisation qui devient plus hétérogène ?

Pas forcément, à en croire les différents éditeurs et même les intégrateurs, comme Capgemini.
Car une fois traitée, la donnée est analysée puis doit vivre. Ce sont des aspects fondamentaux rap­porter l’information puis collaborer, selon David Lefranc, directeur BI Europe du Sud chez Oracle.
Ce qui n’induit donc pas de casser tous les silos de l’entreprise : mixer les données entre direc­tions métier doit aussi rimer avec une nouvelle analyse  plus fine  des données traitées.

Laspect collaboration s’étend encore au péri­mètre de plus en plus mobile des entreprises.
On pense bien entendu à la possibilité d’accé­der à ces données sous forme graphiques sur des périphériques comme des tablettes, voire des smartphones.

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