Qu’est-ce que l’analytique en libre-service ?
En pratique, c’est la personne qui pose la question qui creuse. Les marketeurs, les planneurs et les dirigeants filtrent, comparent et explorent eux-mêmes les données en détail, et les outils plus récents leur permettent de poser leurs questions en langage naturel au lieu de construire une requête.
Cela ne signifie pas que chacun construit ses propres calculs. Un bon libre-service laisse chacun libre de ses questions, tandis que les équipes data gardent la maîtrise des sources, des définitions et des accès sous-jacents.
Comment fonctionne l’analytique en libre-service ?
- Partir de données gouvernées. Les sources sont connectées et les métriques définies avant que quiconque n’explore.
- Explorer ou demander. Les utilisateurs choisissent les dates, les colonnes et les filtres, ou saisissent une question en langage courant.
- Obtenir l’essentiel. L’outil résume ce qui a changé et pourquoi, au-delà d’un simple graphique.
- Enregistrer et partager. Les vues utiles sont enregistrées, partagées ou reprises dans des tableaux de bord et des plans.
Quel est un exemple d’analytique en libre-service ?
La question de suivi
Un brand manager constate que l’engagement a baissé cette semaine. Le tableau de bord montre la baisse, mais pas son origine. D’ordinaire, cela devient un ticket, et la réponse arrive la semaine suivante.
Avec l’analytique en libre-service, le manager décompose la baisse par création et par audience en quelques minutes, constate qu’elle se concentre sur un segment et ajuste avant la revue hebdomadaire.
Analytique en libre-service vs. tableaux de bord vs. exports de tableur
| Tableaux de bord statiques | Exports de tableur | Analytique en libre-service | |
|---|---|---|---|
| Idéal pour | Des vues connues et récurrentes | Analyses ponctuelles par la personne qui a le fichier | La question que vous avez maintenant, et la suivante |
| Nouvelle question | Attendre une nouvelle vue | Faire un autre export et reconstruire la logique | Filtrer, comparer ou demander |
| Qui peut l’utiliser | Tout le monde peut consulter, peu peuvent modifier | Les personnes à l’aise avec les formules | Tout le monde dans l’équipe |
| Confiance dans les chiffres | Dépend de la façon dont la vue a été construite | Dérive à chaque copie | Élevée lorsqu’elle repose sur des définitions communes |
Pourquoi l’analytique en libre-service est-elle importante ?
Les décisions business vont plus vite que la plupart des cycles de reporting. Quand chaque nouvelle question devient un ticket, la réponse arrive souvent après que la décision a été prise autrement.
- Rapidité. Une question de suivi obtient une réponse dans la réunion où elle a été posée, et non dans le rapport de la semaine suivante.
- Cohérence. Quand tout le monde explore les mêmes données gouvernées, les équipes discutent du sens et non des chiffres.
- Disponibilité des analystes. Moins de demandes répétitives laisse du temps pour des analyses plus approfondies.
- Des problèmes détectés tôt. Un budget mal alloué ou une campagne défaillante est repéré tant qu’il est encore temps de corriger.
Comment Alli s’y prend-il ?
Data Explorer, d’Alli by PMG, est un environnement d’analytique en libre-service construit sur le socle de données gouverné d’Alli. Les équipes découpent et comparent les données de performance avec des filtres, ou posent leurs questions en langage courant via Ask Alli, et peuvent générer un résumé de ce qui a changé et pourquoi, sans code ni nouveau cycle de reporting.
Chaque vue part des mêmes données connectées et définies que le reste d’Alli. Davantage de personnes peuvent ainsi explorer, tandis que les équipes techniques gardent la maîtrise des sources, des définitions et des accès. Une vue utile peut être exportée ou reprise dans un tableau de bord ou un plan, pour que la personne suivante ne reparte pas de zéro.
Découvrir Alli Data ExplorerFAQ sur l’analytique en libre-service
Quelle est la différence entre l’analytique en libre-service et la BI ?
La BI traditionnelle fournit des tableaux de bord prédéfinis pour des questions connues. L’analytique en libre-service permet aux utilisateurs métier d’explorer et de répondre eux-mêmes à de nouvelles questions. Les deux fonctionnent souvent ensemble.
Faut-il connaître le SQL pour faire de l’analytique en libre-service ?
Non. Les outils en libre-service utilisent des filtres, des comparaisons et, de plus en plus, des questions en langage naturel. Les utilisateurs métier n’ont donc pas besoin d’écrire de code.
Quels sont les risques de l’analytique en libre-service ?
Si chacun travaille à partir de sources ou de définitions différentes, le libre-service multiplie les chiffres contradictoires. Faire partir tout le monde des mêmes données et définitions gouvernées est la principale garantie.
L’analytique en libre-service remplace-t-elle les analystes ?
Non. Elle supprime les demandes répétitives, pour que les analystes consacrent plus de temps aux analyses approfondies et à la maintenance des définitions sur lesquelles tout le monde s’appuie.
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