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Comment réussir son tableau de bord en 2020 ?

Suite à ces dernières semaines préoccupantes au niveau économique, les organisations sont à la recherche de transparence sur leurs indicateurs d’activité. Des données intelligibles conduisent indubitablement à une information claire pour leurs collaborateurs. C’est pour cela que le tableau de bord (aussi appelé interface décisionnelle ou dashboard) permet de présenter ces données sous la forme la plus compréhensible possible.

Pour autant, comment réussir la construction de son tableau de bord parmi l’ensemble des offres, sur-mesure ou non, présentes sur le marché ? Comment être sûr de choisir une solution qui pourra être conservée sur le long terme, sans être abandonnée par vos équipes par manque de pertinence ou d’intérêt ?

Notre longue expérience dans la création de tableaux de bord sur-mesure nous a permis de conduire des observations sur le terrain durant ces derniers mois. Nous pouvons aujourd’hui recenser les tendances qui apparaissent ou qui se consolident et qui seront toujours présentes dans les mois à venir.

1 – Les analyses prescriptives

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Interface décisionnelle affichant des analyses prédictives.

L’objectif des analyses prédictives est d’estimer des comportements ultérieurs, à partir de données existantes. Ce sont donc des estimations qui associent donc toujours une certaine marge d’erreur. Avec un taux de fiabilité raisonnable, ces analyses fournissent toutefois aux organisations un diagnostic des risques futurs, non prévus au départ. Elles peuvent aussi permettre de mieux discerner les clients d’une entreprise ou l’usage qui est fait d’un service, pour déterminer les opportunités éventuelles.

Chez 10h11, nous proposons désormais des analyses prescriptives. Comment faire la distinction entre prédictif et prescriptif ? Ce deuxième type d’analyses accompagne les organisations un peu plus loin en considérant quelles décisions doivent être prises pour atteindre un objectif donné. Il est donc envisageable d’utiliser l’analyse graphique, mais aussi les simulations ou encore l’apprentissage automatique pour compléter l’offre. Cela renforce particulièrement les prises de décision, les différents scénarios futurs étant pris en compte dans la prédiction. Recourir à ces analyses pour votre tableau de bord peut considérablement optimiser la rationalisation de votre activité.

2 – Le traitement naturel du langage (NLP)

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Dashboard de suivi des tonalités sémantiques sur les réseaux sociaux.

Le NLP (Natural Language Processing) ou Traitement Naturel du Langage permet à un programme, un ordinateur ou un robot de lire, examiner et en quelque sorte « comprendre » le langage.

Considéré comme de l’intelligence artificielle, le NLP centralise de multiples champs d’applications, dont certains trouvent facilement leur place dans un tableau de bord. Nous pouvons par exemple lister l’analyse sémantique ou bien les chatbots.

Notre moteur d’analyse sémantique accompagne des grands groupes dans le suivi de la tonalité des engagements de leurs clients. Il est le plus souvent directement intégré à un tableau de bord. Son principal avantage ? Il se base sur des dictionnaires adaptés à la langue des clients et contextualisés en fonction de leurs domaines d’activité, pour une précision maximale.

3 – Une version mobile

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Dashboard prédictif sous forme d’application mobile.

Nous enfonçons peut-être des portes ouvertes avec ce 3e point, tant les connexions Internet depuis les mobiles ont surpassées les connexions par ordinateur durant ces derniers mois. En effet, un sondage mené par WeAre Social et Hootsuite démontre que nous avons davantage utilisé les smartphones (76%) que les ordinateurs portables (45%) ou fixes (32%) pour naviguer sur Internet durant le confinement (1).

Dans la sphère professionnelle, la consultation d’un tableau de bord est malheureusement encore trop inhérent à l’utilisation d’un écran d’ordinateur. Pourtant, les chiffres ci-dessus soulignent la nécessité d’une plus grande agilité. Si cette tendance doit se confirmer, il est nécessaire que les tableaux de bord répondent aux besoins de vos collaborateurs.

4 – L’éthique et la confidentialité

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Tableau de bord sécurisé pour le secteur bancaire.

81% des français estiment être attentifs au traitement qui est fait de leurs données personnelles lorsqu’ils naviguent sur Internet. (2)

Les outils professionnels se doivent eux aussi de respecter certaines règles de protection des données personnelles, le site de la CNIL prévoit à ce titre une page dédiée que nous vous conseillons : https://www.cnil.fr/fr/travail-et-donnees-personnelles.

Concernant la question de l’éthique, elle est d’autant présente lorsque votre tableau de bord intègre ou des moteurs d’intelligence artificielle. Pour en savoir plus à ce sujet, nous vous renvoyons à notre suite d’articles « Vers une intelligence artificielle responsable ».

5 – L’association avec une Data Fabric

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Faciliter la consultation d’un dashboard en l’intégrant dans une Data Fabric.

Apparue il y a peu, la notion de « Data Fabric » est de plus en plus d’actualité dans les entreprises françaises. La Data Fabric (littéralement « tissu de données »), symbolise une technologie ou une plateforme unifiée qui prendrait en charge le stockage, le traitement, l’analyse et la gestion de données hétérogènes. Les données, actuellement conservées dans des fichiers ou des bases de données, seraient alors toutes accessibles via une ou plusieurs interfaces.

Pour une entreprise, mettre en place une Data Fabric revêt 3 objectifs principaux :

  1. Pouvoir combiner les données provenant de plusieurs sources – indépendamment de leur taille et des futurs besoins de l’entreprise.
  2. Rendre disponibles ces données pour des applications internes ou externes.
  3. Améliorer la vitesse, l’évolutivité et la fiabilité de l’accès aux données en simplifiant leur gestion, leur requête et leur visualisation au sein d’un environnement de données unifié.

Le dashboard doit alors s’intégrer pleinement dans cette Data Fabric, afin de fournir une ou plusieurs visualisations de données, comme cela peut-être le cas dans cette étude de cas.

6 – L’intégration de données contextuelles

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L’utilisation de données complémentaires peut enrichir une interface décisionnelle.

En octobre 2019, malgré l’obligation légale, seulement 10,2% des collectivités françaises avaient ouvert leurs données au public. Le taux est tout de même plus important que fin 2018, où seulement 8% des collectivités étaient concernées (3).

Malgré ce faible engagement, nous pouvons imaginer que ce taux ne va cesser de grimper dans les mois et les années à venir. La quantité d’Open Data sera donc d’autant plus importante qu’actuellement.

L’intégration de cette data supplémentaire dans un tableau de bord est l’occasion d’accéder à des données contextuelles pouvant permettre de mieux comprendre vos clients, vos fournisseurs ou votre marché. Une recherche exhaustive de données contextuelles pertinentes requiert un temps important, elle est cependant tout à fait justifiée au regard du gain d’information engendré par l’ajout de ces données. Cette recherche de data complémentaires est une constante de notre travail de conseil chez 10h11, voici par exemple une utilisation complète de l’Open Data pour un projet d’interface décisionnelle.

En conclusion

Comme tout outil numérique, les dashboards sont amenés à évoluer dans un futur proche, de manière significative. Leur position stratégique au cœur de l’entreprise, couplée à leur rôle d’interface décisionnelle, nous pousse à être d’autant plus attentifs aux nouvelles technologies et aux nouveaux usages qui pourraient encourager leur adoption et améliorer leur fonctionnement.


Sources

(1) WeAreSocial – Le Digital dans le monde en avril 2020 – https://wearesocial.com/fr/blog/2020/04/le-digital-dans-le-monde-en-avril-2020
(2) Ifop – Le regard des Français sur la protection des données – https://www.ifop.com/publication/le-regard-des-francais-sur-la-protection-des-donnees/
(3) OpenData France – Observatoire open data des territoires
Edition 2019 – https://drive.google.com/file/d/1YkDHb88kEZra-iSw4EEDIexZ7cQEmLN9/view

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