Data Management : s’attaquer à la jungle des tableaux Excel et valoriser ses données ?

Yves TUET

Associé

Artimon Data Management lance une série de billets dédiés à la data sous l’angle des processus. Celle-ci s’adresse à tous ceux qui veulent structurer leur démarche data au sein de leur organisation et s’assurer que les innovations dépassent le stade du POC pour améliorer durablement la productivité et l’alignement des équipes, grâce au pilotage par la donnée.


Les organisations font face à une avalanche de données difficilement absorbable par les outils traditionnels, ce que l’on peut constater par le temps passé à produire ou exploiter une jungle de tableaux Excel pratiquement impossibles à aligner entre eux…Heureusement de nouvelles technologies se démocratisent pour structurer, automatiser et fiabiliser les processus de Data Management.

Piloter son activité repose sur des données. Quand on est confronté à une avalanche de données issues de tout son écosystème, cela devient vite très compliqué d’y voir clair.

Le premier impact se mesure par l’inflation des tâches de préparation des données (collecte, nettoyage, associations,…) qui représentent près de 80% du temps passé par les analystes :

Si de nombreuses organisations ont mis en place des outils de Business Intelligence (BI), certaines d’entre elles restent dépendantes de données issues de leur écosystème interne/externe, sous format Excel. C’est souvent le cas d’équipes devant consolider les données de plusieurs entités pour produire leurs analyses et reportings.

Les workflows restent très rudimentaires :

  • recherche des données dans les multiples DataWarehouses ou tableaux Excel reçus
  • préparation, nettoyage “à la main” des données, production des analyses et autres dashboards
  • stockage des tableaux sur le PC ou sur un dossier partagé…

Chronophage et fastidieux, cette méthode réduit la fiabilité des données analysées, ce qui a un impact direct sur :

  • les capacités de contrôles je contrôle quelques factures fournisseurs de temps en temps mais je ne peux pas faire mieux…”
  • le reporting “oui je sais, le tableau arrive seulement au bout de trois semaines mais le temps d’agréger tous ces tableaux…”
  • la qualité et la traçabilité des analyses “vos données semblent différentes de celles de votre collègue ? Comment avez-vous calculé cet indicateur ? Euh…”

En prenant un peu de recul, on peut mesurer les enjeux financiers que représentent chacun de ces écarts. Il faut donc travailler sur l’origine du phénomène.

Généralement, l’afflux de données est beaucoup plus rapide que les capacités d’adaptation des processus et des outils. Plus précisément, les architectures courantes (DataWarehouse + extraction Excel + un peu de power BI/Tableau) arrivent au bout de leurs capacités….

En effet, seule une petite partie de la chaîne de traitement des données est automatisée, fiable/auditable, et partagée entre les équipes. Il s’agit de la partie DataWarehouse. L’aval de cette chaîne fait place à l’anarchie des traitements Excel :

Heureusement, cela n’est pas une fatalité. Les technologies data permettent à présent d’automatiser pratiquement toute la chaîne. Une suite de solution est apparue ces dernières années pour cela : DataPrep, DataQuality, DataCatalogs, DataGovernance, etc.

Cette suite complète les DataWarehouse par une plateforme de Service Data constituée d’environnements de données plus petits :

  • adaptés à une demande métier particulière
  • automatisant les traitements de nettoyage et de préparation des données
  • dont les flux de traitement sont traçables et auditables
  • centralisés et facilement accessibles pour les utilisateurs

Les outils qui constituent ces services data sont à la portée de tous ceux qui ont l’habitude de manipuler Excel. Ils sont simples d’utilisation, rapides à mettre en oeuvre et économiques. En somme, accessibles à tous !

Un autre bénéfice très net ressort de cette avancée technologique : la possibilité de prolonger la durée de vie des systèmes existants. L’exploitation massive des données qu’ils contiennent permet de produire suffisamment de valeur pour réduire l’urgence de les remplacer, un gain immédiat dans ces périodes difficiles

Plus de détails sur ce sujet dans notre prochain billet.


En savoir plus sur notre offre Data Management

Articles similaires