Les équipes d’analyse peuvent aider à promouvoir la croissance de toute organisation, en exploitant de manière fructueuse les données client et opérationnelles. Cependant, pour être vraiment efficaces, ces équipes doivent adopter les meilleures pratiques à tous les niveaux, de leur approche de l’hygiène de base des données aux questions stratégiques telles que la structure de l’équipe et la gouvernance des modèles. Sinon, l’équipe d’analyse risque d’avoir de mauvaises relations avec les hauts dirigeants de l’entreprise; les deux groupes se parleront et ne parviendront pas à travailler ensemble vers un objectif commun.
Il est utile de regrouper les meilleures pratiques dans trois domaines: les équipes d’analyse doivent disposer des bonnes données, de la bonne méthodologie et du bon modèle de collaboration d’équipe. Chaque domaine est essentiel au succès, et bien que nous ayons vu beaucoup de nos clients réussir les deux premiers domaines, ils sont souvent en deçà du troisième, ce qui conduit à des résultats sous-optimaux. Passons en revue chacun de ces trois domaines.
Assemblez un dictionnaire de données complet et une documentation pour cartographier et comprendre les flux de processus.
Documentez les hypothèses et les techniques utilisées pour créer un ensemble de données de base.
Assurez-vous que l’organisation dispose des bonnes variables. Les données doivent s’aligner sur les indicateurs de performance clés de l’entreprise et doivent permettre aux dirigeants de répondre aux questions commerciales urgentes.
Gardez les données à jour, en mesurant et en les actualisant aux moments appropriés
La bonne méthodologie. Une modélisation statistique complexe ou sophistiquée n’est pas toujours nécessaire pour répondre à un besoin métier particulier. Une équipe d’analyse solide développera une vaste boîte à outils de méthodes et saura quel outil utiliser pour le travail spécifique, comment l’appliquer correctement et quand arrêter de bricoler. Quelques principes directeurs:
Créez une architecture de données qui peut être facilement mise à l’échelle.
Étant donné qu’une taille unique ne convient pas à tous, revisitez l’architecture du modèle en fonction de l’évolution des modèles dans les données.
Construisez le modèle avec l’exactitude et la précision appropriées pour le résultat commercial souhaité. Ne surinvestissez pas dans la précision si cela n’est pas nécessaire pour prendre une décision commerciale et soyez prêt à risquer un faux positif ou négatif occasionnel afin d’exécuter plus de modèles et de résoudre plus de problèmes.
Mettez l’accent sur les tests et la validation pour évaluer les modèles et suivre les performances.
Le bon modèle de collaboration. Une équipe efficace disposera d’un ensemble global de protocoles et de normes pour les méthodes de travail. Cela comprend une structure sur la façon dont l’équipe reçoit et hiérarchise les demandes, répartit le travail entre les membres de l’équipe, communique les progrès et définit les attentes et présente les résultats à l’entreprise. Les lignes directrices pour une gouvernance d’équipe réussie comprennent les suivantes:
Collaborez avec les parties prenantes de l’entreprise pour déterminer les objectifs et avec le service informatique pour garantir une intégration transparente.
Créez des forums pour des modèles de droits de décision, afin que les différents départements se fassent confiance.
Rendre le processus du modèle transparent pour tous, afin d’augmenter l’acceptation et l’adoption.
Documentez tout, des dictionnaires de données aux résumés de modèles. Cela permettra de répondre plus facilement aux questions des parties prenantes et d’expliquer les résultats du modèle, de renforcer la confiance et de transmettre le modèle aux autres membres de l’équipe à mesure que la charge de travail change.
Communiquez les limites de l’architecture de modèle, mais sans compromettre la confiance dans les résultats obtenus. Si vous croyez aux résultats, assurez-vous que votre public professionnel le fait aussi.
Ces directives ne constituent évidemment pas un succès en soi. Les équipes analytiques devront encore exceller dans d’autres dimensions. Par exemple, ils peuvent augmenter leur niveau de responsabilité grâce à un plan de travail détaillé qui s’ajuste au fur et à mesure que les priorités changent ou que de nouvelles demandes émergent. Ils doivent socialiser la structure du modèle avec d’autres membres de l’organisation. Et ils peuvent expliquer activement l’effet sur les résultats commerciaux des changements de modèle, afin d’éviter les demandes d’informations ponctuelles. Pourtant, avec une base solide dans les données, la méthodologie et la collaboration, les équipes d’analyse feront avancer la cause d’une prise de décision solide axée sur les données.