Identifiez des cas concrets pour utiliser Power BI
Que vous soyez :
contrôleur de gestion ;
gestionnaire de planification ;
chef de projet ;
RH ;
ou encore consultant…
… une chose est sûre : la manipulation des données numériques a de plus en plus d’importance dans notre quotidien.
Cela s’explique en partie par :
l’attention accrue des dirigeants aux coûts de production dans un contexte de resserrement des marges ;
la multiplication des obligations de reporting vis-à-vis des salariés, de l’administration ou des investisseurs ;
le rythme des transformations des entreprises qui s’accélère et pour lesquelles, disposer d’informations fiables sur l’organisation est essentiel.
Cependant, force est de constater que peu de formations préparent aux problématiques que l'on peut rencontrer au quotidien, et qui sont généralement un casse-tête sur Excel…
Découvrons ensemble les quatre problématiques que j'ai le plus rencontrées dans ma pratique professionnelle.
Problématique n° 1 : réconcilier les données
“Jean-Luc, est-ce que tu peux me sortir une extraction de toutes les femmes de la direction Logistique qui ont eu une évaluation de performance très bonne ou exceptionnelle, mais qui n’ont eu que 1 % d’augmentation sur les 5 dernières années ? C’est urgent pour répondre à une question d’un élu du personnel qui nous accuse de discrimination envers les femmes. Il dit avoir plusieurs noms de salariées lésées."
Si ce type de demande du vendredi soir à 17 h vous rappelle des souvenirs de sueurs froides, vous êtes au bon endroit !
Cette “simple” demande (tout à fait légitime) imposerait à la plupart des RH un travail monstre pour réconcilier plusieurs bases de données qui ne se parlent pas nécessairement (évaluation de la performance, rémunération, organisation). De plus, la plupart des RH n’utilisent pas, en général, d’autres outils qu’Excel pour faire de l’analyse.
Bref, votre vendredi soir est fichu… 😱
Problématique n° 2 : travailler à l’échelle
"Jean-Hakim, on réfléchit à faire une promotion sur nos viennoiseries dans tous les espaces boulangerie de nos hypermarchés pour booster le volume des ventes : 5 achetées, 1 offerte, pas mal, hein ? Mais on hésite sur le seuil à fixer pour la promotion. Tu peux nous donner le nombre de viennoiseries achetées en moyenne par personne sur le mois écoulé en France ? Je ne veux pas te mettre de pression, mais si tu pouvais sortir ces chiffres d’ici ce soir, ce serait parfait."
Problématique n° 3 : nettoyer les données
"Jeanne-Marie, pour la énième fois je t’ai demandé la liste des fournisseurs auxquels on commande plus de 100 000 euros de produits par mois, pour renégocier les contrats et baisser nos coûts d’achats. Peux-tu m’expliquer pourquoi je constate encore des erreurs dans le fichier que tu m’as fourni ? Tu ne sais pas te servir de ton ordinateur ?"
Lorsque les données sont manipulées par des collaborateurs et plusieurs services (Achats, Logistique, Réclamation…), il arrive fréquemment que l’on retrouve dans les bases de données des erreurs sur :
les noms (accents oubliés, homonymes) ;
les adresses ;
les références produit ;
le point de contact dans l’entreprise ;
et parfois même, certaines données sont manquantes…
Dans ces cas-là, on perd un temps fou à nettoyer les données, et il est difficile de ne pas se tromper quand on doit faire des regroupements.
Problématique n° 4 : maîtriser le périmètre des données (alias "Le classique")
“Jeanne-Aya de la finance me dit que tes chiffres RH sur l’effectif dans l’entreprise sont faux, ils ne trouvent pas la même chose au contrôle de gestion.”
Si j’avais touché 1 € à chaque fois que j’ai entendu cette phrase…. 😅
Plusieurs facteurs peuvent en être la cause. Par exemple, la finance ne compte peut-être pas les collaborateurs en congé sabbatique (qui ne sont donc plus rémunérés par l’entreprise).
Voyons alors comment le concept de Business Intelligence s’est développé pour répondre à ces problématiques !
Découvrez ce qui se cache derrière le terme de Business Intelligence
Mais attendez, on n'a quand même pas attendu l'arrivée de la Business Intelligence pour réfléchir à ces questions en entreprise, si ?
Eh non, vous avez raison !
Le recueil de données pour analyser la performance de l’entreprise se pratiquait d'ailleurs déjà dans l’Antiquité en Grèce ou en Égypte, et la tenue de livres de comptes a été théorisée par Luca Pacioli en 1493…
Le concept "moderne" de Business Intelligence, lui, est beaucoup plus récent…
Retraçons un peu l'histoire de la Business Intelligence :
Années 1950
Les bases de données sont largement organisées sous forme de hiérarchie.
Exemple : L’Europe est un continent avec X pays. Dans chaque pays, il y a Y banques, avec Z clients…
Cela ne permettait pas de modéliser des relations complexes…
Exemple : "J’ai des amis, qui ont des amis, qui peuvent être amis entre eux ou avec moi."
La hiérarchie ne fonctionne pas dans ce cas.
Années 1970
IBM crée le système R qui permet de gérer et d’interroger de larges bases de données grâce au langage SQL. Les bases de données relationnelles sont nées. Les données sont organisées par domaine fonctionnel. Des modélisations riches et complexes sont désormais permises, mais les requêtes sont plutôt lentes.
Années 1990
Exemple : "Affiche-moi la somme du chiffre d’affaires réalisé avec les 5 plus gros clients de la banque."
Facile à énoncer mais difficile à calculer, car il faut classer les clients d’abord, puis sommer...
Grâce à cela, les managers disposent enfin d’outils d’aide à la décision rapides et très simples à utiliser.
Aujourd’hui
Le SQL est supplanté par les bases de données NoSQL qui permettent de requêter rapidement des bases de données gigantesques, ce qu’on appelle communément le Big Data.
Ce qui fait que la BI peut être utilisée à tous les niveaux de l’entreprise : du comité exécutif (tableau de bord stratégique) aux utilisateurs métiers (suivi d’activité).
De plus, l’information est de moins en moins stockée dans des serveurs sur les sites d’implantation de l’entreprise. Elle est désormais dans le cloud, chez des hébergeurs comme Microsoft Azure, Amazon Web Services ou Google Cloud Platform, qui incluent même dans leurs offres des services de BI et de « Machine Learning » (apprentissage statistique automatisé).
Découvrez Microsoft Power BI
Dans ce cours, nous allons réaliser un tableau de bord avec l’outil Power BI.
Comme la plupart des outils de Business Intelligence, Power BI permet de :
Consolider les différentes sources, nettoyer, transformer et agréger les données.
Définir les indicateurs clés (KPI) utiles à l’entreprise.
Mettre en forme des analyses via des tableaux de bord visuels.
Partager de l’information aux différents groupes d’utilisateurs.
En résumé
La Business Intelligence, c’est l’utilisation des données pour améliorer les prises de décision au sein des organisations.
Microsoft Power BI est à privilégier à Excel quand vous devez réconcilier différents fichiers de données à mettre en forme.
Microsoft Power BI est principalement composé d’un logiciel de bureau (Power BI Desktop) et d’un espace cloud (Power BI Service).
Dans le chapitre suivant, nous allons voir comment collecter les données utiles pour créer votre dashboard !
