10 avantages des outils d’analyse de données
Découvrir comment les outils logiciels de modélisation des données permettent un meilleur décisionnel.
Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?
Avec environ 2,5 quintillions d’octets d’informations qui inondent les organisations chaque jour, la gestion des données n’est pas une mince affaire. Les informations que vous tirez de vos données peuvent avoir un impact décisif sur l’ensemble de votre entreprise, de l’amélioration du service client à une chaîne d’approvisionnement plus résiliente. Mais pour exploiter au mieux les analyses de vos données à long terme, vous avez besoin d’un plan qui résiste à l’épreuve du temps.
Les outils logiciels Modélisation de données sont des applications qui vous aident à créer des structures de base de données à l’aide d’un modèle de données simple et visuellement attrayant : une feuille de route indiquant comment votre entreprise organisera et gérera les données pour atteindre vos objectifs commerciaux à l’avenir. Le processus de modélisation des données est souvent comparé à la façon dont un architecte crée un plan avant de construire une maison. Une construction ne peut aboutir correctement sans un plan qui tienne compte de la structure de la maison et de la façon dont ses habitants vont l’occuper.
La modélisation des données offre aux intervenants de votre organisation une vue d’ensemble des types de données que vous collectez, de la manière dont elles doivent être gérées et de ce que vous souhaitez en tirer. Les concepts de modélisation des données s’affichent sous forme de représentations visuelles faciles à lire, telles que des graphiques simples, qui étiquettent les types de données et les relations entre eux à l’aide de termes courants et simples, comme clients, fournisseurs, vendeurs et produits. Les développeurs et le personnel non technique peuvent collaborer au processus de modélisation en utilisant un langage naturel. La modélisation permet à chacun de parvenir à une compréhension mutuelle des besoins de l’entreprise et de la manière dont les utilisateurs finaux utiliseront les informations pour prendre des décisions basées sur les données chaque fois qu’ils en auront besoin. C’est un premier pas important pour améliorer décisionnel.
Avantages des outils de gestion de la modélisation des données
Il peut être tentant de plonger directement dans un projet de gestion de données sans avoir d’abord pris l’initiative proactive de créer un modèle. Pourtant si vous prenez le temps de créer une stratégie pour vos données en amont, cela vous évitera d’innombrables tracas par la suite. Voici dix bonnes raisons d’utiliser un outil de modélisation logique des données pour pouvoir ensuite découvrir comment votre entreprise utilise les données.
1. Mettre tout le monde sur la même longueur d’onde
Les outils de modélisation des données permettent aux développeurs de décrire le vaste paysage d’informations de votre organisation en termes faciles à comprendre et exploitables par le personnel technique et non technique par la suite.
Les développeurs ne commencent pas systématiquement par comprendre les types de décisions que les intervenants des différents services doivent prendre ou les types de rapports que les utilisateurs finaux généreront avec outils d’analyse marketing. De même, les personnes qui maitrisent parfaitement les processus métier ne comprennent pas forcément la gestion des données. La modélisation des données est un processus collaboratif entre des personnes de toutes disciplines qui garde à l’esprit les principaux besoins de l’entreprise afin que le modèle créé soit une solution sur mesure, et non une structure à l’emporte-pièce basée sur de fausses hypothèses.
2. Clarifier la portée de votre projet
Les données sont étendues et peu maniables, mais un outil de modélisation logique rend les relations entre chaque objet de données concrètes et faciles à comprendre. Une fois créé, un modèle de données présente les concepts théoriques, logiques et physiques qui sous-tendent la conception de la base de données d’une manière qui n’est pas ouverte à l’interprétation. La modélisation accélère le travail des développeurs, des analystes métier et des architectes de données, car elle leur permet de mieux savoir ce qui est attendu.
3. Améliorer la qualité des données
Le processus de modélisation des données établit des règles de contrôle de la qualité des données et identifie toute redondance ou omission. Vos objets de données sont désormais représentés aussi précisément que possible avec moins d’erreurs, ce qui garantit que les personnes utilisant vos outils d’analyse commerciale pourront prendre des décisions basées sur les données en toute confiance. En bref, des données précises produisent des rapports précis ; des données inexactes peuvent conduire à une prise de décision mal informée.
4. Gagner du temps et de l’argent
L’étape de planification qui produit votre modèle de données représente une petite proportion du budget global de votre projet, mais elle peut révéler des problèmes importants qui seraient beaucoup plus coûteux à résoudre lors de l’étape d’exécution. L’ingénierie directe est toujours moins coûteuse et moins frustrante que l’ingénierie à rebours. La modélisation des données peut être comparée à un traitement médical préventif qui vous aidera à éviter un tri coûteux par la suite sur le terrain.
L’utilisation d’outils de modélisation de données pour forger votre stratégie de données permettra également à votre entreprise d’accélérer la mise sur le marché en détectant les erreurs plus tôt. Quelle que soit la complexité de votre parc de données ou sa croissance, vous pouvez consulter régulièrement votre modèle de données et revoir les règles de base que vous aviez définies pour le régir.
Le codage prématuré fait échouer de nombreux efforts de développement de logiciels. Une modélisation appropriée des données peut toutefois éviter des retards inutiles et des obstacles à la productivité.
5. Améliorer les performances de la base de données
Les bases de données bien organisées et construites sur une base solide s’exécutent plus rapidement, sont plus faciles à modifier et nécessitent moins d’ingénierie à rebours (ce qui évite de répéter les mêmes opérations sur le long terme). Lorsqu’un Blueprint est en place et explique comment exploiter les informations dans votre entreprise, les lacunes sont plus faciles à diagnostiquer. De même, un Blueprint facilite la recherche de nouvelles opportunités d’optimisation à mesure que les besoins de votre entreprise évoluent.
6. Permettre une meilleure documentation
Votre entreprise va inévitablement connaître une rotation du personnel. Lorsque vous planifiez votre paysage d’informations à l’aide d’outils de gestion de la modélisation des données, vous obtenez une documentation cohérente et compréhensible par les nouveaux arrivants. Une documentation cohérente simplifie la maintenance continue de la base de données et préserve l’efficacité opérationnelle de l’ensemble de l’organisation.
7. Améliorer la qualité des applications
Le processus de modélisation des données donne à votre organisation une vision claire de la manière dont les données peuvent répondre aux besoins de votre entreprise. Les développeurs et les décisionnaires utilisent des modèles pour résoudre les malentendus dès le début afin de pouvoir ensuite résoudre facilement tout problème susceptible de se produire avant qu’il ne s’aggrave.
8. Améliorer la conformité réglementaire
Les règles de gestion des données que vous établissez lors de la phase de modélisation préparent le terrain pour faciliter la conformité aux réglementations gouvernementales et aux normes de l’industrie. Il n’est pas rare qu’une entreprise soit soumise à des normes de réglementation des données émanant de plusieurs entités, et la complexité de ces exigences augmente à l’échelle mondiale. Un outil de modélisation logique des données peut aider votre organisation à élever le niveau pour sa gouvernance des données tout en facilitant la consommation des données.
9. Préparer le terrain pour l’exploration de données
Les outils de modélisation des données vous aident à automatiser et à faire évoluer vos analyses afin de pouvoir mieux exploiter les données à mesure que votre entreprise évolue. L’exploration de données implique la capture et le traitement d’informations dans des entrepôts de données dédiés pour révéler des relations cachées, pas forcément détectables par les humains. L’exploration des données peut aider les organisations à devancer les tendances et à identifier de toutes nouvelles opportunités de croissance commerciale.
10. Préparer votre entreprise pour la suite
La seule certitude concernant la technologie est qu’elle continuera à faire des bonds en avant. Si vous organisez et gérez vos données selon un ensemble clair de règles, cela rend le prochain grand changement d’infrastructure informatique beaucoup moins difficile. Que la prochaine étape consiste en un réglage fin, un peu de maintenance proactive ou une mise à niveau majeure, un modèle de données solide vous aidera à passer à travers avec moins de coûts et de temps d’arrêt.
Commencer à utiliser des outils logiciels de modélisation de données
Pour que votre entreprise puisse obtenir une vue plus organisée de son paysage de données, vous devez explorer et évaluer les outils de gestion de la modélisation des données disponibles, tels que Microsoft Power BI. Microsoft Power BI simplifie le processus de modélisation des données en utilisant des représentations visuelles faciles à lire de vos données pour les façonner et les transformer en un modèle de données. À partir de là, vous pouvez utiliser votre modèle dans Power BI pour trier, organiser et présenter les données, en générant des représentations visuelles et des rapports interactifs que vos utilisateurs finaux peuvent utiliser pour prendre chaque jour des décisions rapides et basées sur les données.
Forum aux questions
Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?
Les concepts de modélisation des données créent un modèle d’organisation et de gestion des données dans votre organisation. Les modèles de données offrent aux développeurs et aux intervenants non techniques un moyen simple d’avoir des échanges significatifs sur les besoins de l’entreprise et sur la façon dont les informations sur les données peuvent alimenter une meilleure prise de décision.
Quels sont les avantages des outils d’analyse de données ?
Les outils de modélisation des données utilisent un langage naturel et des visuels faciles à lire qui représentent avec précision vos objets de données et les relations entre eux. Ces outils simplifient la collaboration et améliorent la qualité des données et la documentation, ce qui vous permettra, sur le long terme, d’économiser du temps et de l’argent.