Les 4 activités data au cœur de SWATICS

TECHNOLOGIE

La multiplicité et la diversité des projets Data offrent systématiquement de nouveaux défis à relever. Cependant il y a des ‘incontournables’ dans les projets de Business Intelligence que nous organisons en 4 thématiques : Acquisition, Structuration, Analyse et Exploration.

1. Acquisition

Afin d’exploiter au mieux la donnée, il est indispensable de capter la diversité et la quantité de données requises de manière fiable, sécurisée et optimisée, condition sine qua non afin de travailler la donnée en toute liberté et de la décliner selon des axes d’analyse répondant aux exigences Métiers et Business identifiées en amont.

Thésauriser la donnée, c’est aussi un moyen de se constituer et disposer d’une profondeur d’historique, … Par opposition, laisser la donnée dans les applications sources ou les API, revient à ne pouvoir les exploiter que partiellement; l’entreprise est dès lors contrainte dans son exploration par les limites imposées par l’éditeur. La bonne gouvernance Data  s’en voit ainsi plus limitée également.

« A l’heure de l’éparpillement des données dans de multiples solutions SAAS, il y a là un défi toujours plus crucial. »

A ce stade, le défi pour l’entreprise n’est plus de savoir si il lui faut un patrimoine Data mais à s’interroger sur quel patrimoine Data elle veut constituer et exploiter.

2. Structuration

Partant de la donnée brute, il est nécessaire d’implémenter de multiples processus qui vont préparer la donnée d’une manière ciblée :

  • Pour harmoniser la donnée, 
Pour la mettre en qualité, la confronter à des règles et des références …
  • Pour préparer la création d’indicateurs déterminés et pensés en amont,
  • Pour mettre en conformité les données au regard des règles internes et des contextes réglementaires,
  • Pour créer un socle de données garantissant la liberté d’exploration,
  • Pour rapprocher les données de diverses sources dont le croisement délivrera des enseignements stratégiques additionnels …

Les nouvelles données et l’historique sont traitées via des processus de structuration dans réceptacles propices à l’analyse et à l’exploration.

La technologie impliquée doit travailler sur des formats variés et des volumes de données potentiellement très conséquents. Elle est classiquement impliquée sur des périodes limitées de temps, en traitant les données par lots …

Les deux premières thématiques – Acquérir et structurer – sont essentielles pour parvenir à un stade intermédiaire impératif à nos yeux : se « constituer et réapproprier en interne » le patrimoine Data de l’entreprise.

Disposer de tableaux de bord issus de Google Analytics, par exemple, est une chose, acquérir quotidiennement toutes les données sources constitutives de ces tableaux de bord, pour se les réapproprier pleinement en est une autre.

Cette démarche nécessaire est pourtant au cœur de la constitution pour tout client d’un Patrimoine Data PROPRIETAIRE

3. Analyse

Au terme des 2 précédentes étapes, le socle de Business Intelligence est disponible.

Il est sollicité au travers d’interfaces graphiques qui requêtent les bases de données créées. Cette liberté guidée dans l’interrogation des données offre un moyen de compréhension des phénomènes en jeu concernant l’activité supervisée : tendances, acteurs, performance, anomalies.

La réussite de cette approche réside notamment dans l’intuitivité de manipulation des filtres appliqués aux données, qui supportent une recherche d’informations dans un contexte de données cadré.

L’API de SWATICS constitue le socle de cette interface intelligente sur lequel nous avons construit des tableaux de bord modélisant simplement une structuration complexe des données.

Ainsi nous mettons à la disposition de l’entreprise un outil performant d’aide à la décision stratégique.

4. Exploration

Les projets ne sont pas figés dans leur grille d’analyse de départ. Les comportements changent, les besoins métiers évoluent, l’analyse des causes et effets se doit d’être agile.

SWATICS a été conçue dans cette perspective, grâce à l’accès « libéré » à la donnée que la solution propose il est possible de :

  • L’interroger selon de nouveaux axes, issus de nouveaux besoins métiers
  • Envisager des analyses statistiques poussées, ciblant tout ou partie du corpus
  • Impliquer des méthodes avancées, qui peuvent être supportées par du Machine Learning
  • Évaluer l’intérêt de créer de nouveaux indicateurs et envisager de nouvelles stratégies d’analyse.

 

Créer une solution d’analyse exhaustive de l’activité numérique d’une entreprise est un projet qui exige que chacun des 4 piliers de la business intelligence soit exécuté avec des standards normatifs appliqués aux exigences suivantes : disposer d’un Patrimoine Data Fiable, Performant, Rigoureux dans son incrémentation, et pouvant répondre à des Visions métiers évolutives.

Permettre à chaque entreprise de se réapproprier – de façon propriétaire – toutes les données constitutives de tous ses investissements Web et dans un écosystème IT souverain, respectueux des enjeux européens autour des standards RGPD, était un second objectif. Ambitieux certes, mais nécessaire à nos yeux.

C’est ce que nous avons accompli en développant SWATICS

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