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Les métiers de la data vous intéressent mais vous ne savez pas comment y accéder ? - Le jeudi 7 novembre à 18h30
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Self Service Analytics : de quoi parle-t-on ? Qu’est-ce que c’est ?

On parle depuis quelques mois d'Analytics Engineering, et en parallèle de Self Service Analytics pour les équipes métier, mais de quoi s'agit-il au juste ?

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
5/11/2024

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L’analyse en libre-service, plus communément appelé « Self Service Analytics », est une forme de business intelligence (BI) qui permet d'effectuer des requêtes et de générer des rapports de manière autonome, avec un soutien minimal de l'IT.

Dans la droite lignée de la tendance de l'Analytics Engineer Le Self Service Analytics se caractérise souvent par des outils BI faciles à utiliser, et d’un modèle de données sous-jacent simplifié ou réduit pour faciliter la compréhension et l'accès direct aux données.

Qu’est-ce que le self-service analytics ?

L'analyse en libre-service permet aux utilisateurs d'accéder, de manipuler, d'analyser et de visualiser des données, mais aussi de générer des rapports basés sur leurs insights.

En interagissant directement avec les données, vous obtenez rapidement des informations, identifiez de potentielles opportunités commerciales et prenez des décisions plus éclairées, sans nécessiter de formation en statistiques, en Data Science ou dans d'autres domaines technologiques !

Pour permettre la Self Service Analytics, une application BI frontale sur site ou en ligne, dotée d'une interface conviviale, est nécessaire. Celle-ci facilite grandement la consultation et la manipulation des données. Parmi les outils les plus populaires figurent Tableau et Microsoft Power BI.

Diagramme et schéma Self Analytics
Diagramme / Schéma expliquant le self analytics

Concrètement, une application BI frontale fournit aux utilisateurs une interface pour travailler facilement avec les données et obtenir les analyses souhaitées. Les utilisateurs peuvent également créer des tableaux de bord, incluant des graphiques, des tableaux, des indicateurs clés de performance (KPI) et d'autres éléments, dans le but de faciliter la compréhension de la data.

Ces éléments se révèlent bien utiles pour accéder facilement à des informations connexes ou à des données à un niveau de granularité différent. Les outils d’analyse en Self-Service Analytics permettent également de générer des rapports dans différents formats, qui peuvent ensuite être partagés avec d'autres parties prenantes.

L’analyse en libre-service va évidemment au-delà d'une simple application ! Ce processus complet nécessite la collecte de données provenant de multiples sources, ainsi que leur transformation en un ensemble de données propre, précis et complet. Un processus souvent désigné par l'acronyme extraction, chargement et transformation (ELT).

Si l'utilisateur souhaite que l'application BI interagisse avec plusieurs sources de données, chacune de ces sources doit contenir des données fiables et de qualité.

Les avantages du service analytics

Dans le passé, l'analyse des données était principalement réservée aux Data Analysts et aux Data Scientists. De plus en plus d'organisations adoptent aujourd’hui des systèmes d'analyse en libre-service en raison de plusieurs avantages :

  • Les utilisateurs métier ont un accès direct aux données nécessaires, ce qui leur permet de créer des tableaux de bord et des rapports sans attendre l'aide de l'IT.
  • Grâce à cet accès instantané, vous analysez, visualisez les informations rapidement, et réagissez ainsi efficacement aux évolutions du marché.
  • L'analyse en libre-service facilite la collaboration autour des données. Tous les utilisateurs travaillent avec une référence commune et peuvent partager facilement leurs analyses.
  • Elle réduit la charge de travail des équipes IT et de données, qui se concentrent ainsi sur d'autres priorités.

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La mise en œuvre du self-service analytics

Le déploiement de l'analyse en libre-service nécessite une planification stratégique et une collaboration entre les équipes métier et l’IT. Il s’agit d’abord d’identifier les besoins des utilisateurs et des outils BI adaptés, faciles à utiliser et dotés de bonnes capacités analytiques. 

Il convient ensuite de préparer les données en créant un modèle de données simplifié et accessible, avec une attention particulière à la qualité et à la fiabilité des données provenant de différentes sources. Notez qu’une formation en Analytics Engineering est indispensable afin de maximiser votre autonomie et votre efficacité !

La mise en œuvre du Self-Service Analytics doit également inclure des mécanismes de gouvernance pour assurer la sécurité des données et le respect des normes, tout en permettant une utilisation flexible des outils d'analyse.

Les défis et considérations

L'un des problèmes majeurs auxquels les organisations sont confrontées est l'incohérence des données. Différents intervenants arrivent, en effet, parfois en réunions avec des ensembles de données et des rapports variés, contenant des points de données contradictoires. La facilité avec laquelle les outils modernes de BI permettent aux utilisateurs de créer des rapports et des tableaux de bord a conduit à une explosion du nombre de rapports. Il devient ainsi difficile de savoir quels rapports utiliser pour l'analyse et la prise de décision. 

L'absence de gouvernance analytique entraîne également un manque de contrôle sur la précision et la pertinence des actifs analytiques. Des défis qui affectent directement la prise de décision, car les équipes peuvent se baser sur des données inexactes. Le risque : un processus décisionnel qui se fragmente jusqu’à impacter la stratégie et votre rentabilité.

Les outils de self-service BI

Les outils d'analyse en libre-service transforment les données brutes en insights exploitables. Voici un aperçu des meilleurs outils de self-service BI

  • Tableau, puissant outil de visualisation des données, permet de créer des tableaux de bord interactifs et des analyses approfondies.
  • Microsoft Power BI, plateforme BI intégrée, offre des capacités de visualisation, d'analyse et de partage de données à partir de diverses sources.
  • QlikView/Qlik Sense, des outils d'analyse de données qui facilitent la découverte de insights grâce à des visualisations dynamiques et à une exploration intuitive des données.
  • Google Data Studio, un outil gratuit de création de rapports et de tableaux de bord qui permet de visualiser des données provenant de différentes sources Google et non Google.
  • Alteryx, un outil de préparation et d'analyse des données qui facilite la manipulation, l'intégration et l'analyse avancée des données pour les utilisateurs.

Vers un avenir décisionnel autonome

Le self-service est l'avenir de l'analytics. Il permet aux utilisateurs d'accéder aux outils analytiques quand ils en ont besoin, sans intermédiaire. Ceci favorise une culture axée sur les données, permettant à chacun de générer des insights pertinents et de prendre des décisions plus éclairées et plus rapidement. Grâce à cette exploration des données en temps réel, les utilisateurs peuvent réagir aux évolutions du marché et identifier des opportunités cachées. Le Self-Service Analytics améliore l'engagement des utilisateurs et contribue à l'agilité et à la croissance des organisations dans un environnement commercial compétitif.

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