Votre feuille de route pour transformer les données en informations exploitables

Vous avez toutes les données dont vous avez besoin. Et les données à l'appui de ces données. Et les données pour prouver l'exactitude de toutes vos données. Pourtant, tout ce que vous avez est la matière première pour prendre les bonnes décisions commerciales.

Vous devez lui donner un sens en transformant les données en informations exploitables et, avec les énormes quantités de données qui affluent constamment, ce n'est pas une tâche simple.

Poursuivez votre lecture pour découvrir les étapes et principes fondamentaux de la transformation des données en informations.

Quelle est la différence entre les données et les informations ?

Pour les analystes, les données et les idées peuvent presque être les mêmes. Mais pour le reste d'entre nous, simples mortels qui ne voient pas le monde en chiffres, comment transformer les données en informations et, à partir de là, en informations exploitables ? Définissons d'abord ce que sont les informations exploitables.

Les données sont de minuscules éléments de mesure, tandis que les informations interprètent ce que ces mesures nous disent. Les informations exploitables fournissent des informations qui aident les parties prenantes à prendre des décisions commerciales.

Voici un exemple concret. Si vous en avez un, vous mesurez régulièrement la croissance de votre tout-petit – ce sont vos données. Ensuite, vous comparez et calculez la différence entre la mesure précédente et la mesure actuelle - c'est l'information que vous tirez des données.

À chaque centimètre que votre enfant grandit, ses vêtements et ses chaussures grandissent, et vous devez commencer à acheter des tailles plus grandes. Alors. s'ils grandissent de x pouces en 6 mois, vous devez renouveler leur garde-robe tous les six mois - vous avez maintenant des informations exploitables.

Le même processus de base se produit dans les affaires à grande échelle.

Comment transformer les données en informations ?

Traditionnellement, chaque unité d'affaires a un périmètre définitif de responsabilités. Les équipes BI (Business Intelligence) et Analytics sont chargées de collecter les données et de les présenter aux marketeurs et autres parties prenantes dont le travail consiste à prendre des décisions et à élaborer des stratégies.

Le plus souvent, les décideurs se perdent parmi les chiffres et les statistiques car ils ne trouvent pas le lien avec leur réalité d'affaires. Les données sont là, mais les informations manquent toujours, ce qui crée un vide dans le processus décisionnel.

Avec l'augmentation de la quantité et de la complexité des données, l'écart ne fait que se creuser.

Cette fracture n'existe plus dans les entreprises numériquement matures, où les équipes sont composées de différents membres du service. Le premier principe à retenir pour transformer les données en informations ? Collaboration.

3 principes de base pour générer des informations à partir de données

Collaboration. Les équipes doivent combiner leurs efforts et assumer une responsabilité mutuelle si elles veulent obtenir des informations exploitables à partir de leurs données. La communication et le soutien mutuel donnent des informations plus précieuses que la confrontation et la demande. En fin de compte, les équipes travaillent vers le même objectif, et la compréhension mutuelle est la pierre angulaire de cette coopération.

Transparence. L'analyste connaît les sources de données et les processus et types de données et de métriques. La direction sait quels sont ses objectifs et à quelles questions elle doit répondre. La communication entre les deux parties doit être ouverte et transparente afin que chacune puisse comprendre ce dont l'autre a besoin pour accomplir sa part de la tâche.

Spécificité. Les unités commerciales doivent comprendre les principaux facteurs de revenus, de dépenses et de risques dans le domaine d'activité concerné. Pour l'identification des ensembles de données représentatifs, il est essentiel que toutes les parties impliquées définissent avec précision leurs exigences, leurs intentions et leurs objectifs. La spécificité est essentielle pour permettre aux analystes de données d'identifier les mesures correctes à surveiller.

Comment appliquez-vous les principes ?

• Définissez la ou les questions spécifiques.

Être vague peut conduire au chaos. Pensez à cet exemple : si quelqu'un demande "comment puis-je me rendre à l'aéroport ?", vous avez besoin de plus d'informations avant de pouvoir fournir une réponse valable. Quel aéroport? Quelle est leur localisation actuelle ? Volent-ils ou prennent-ils quelqu'un?

• Clarifier l'importance, le contexte et l'impact commercial.

Comprendre le contexte de l'analyse, les restrictions, les motivations et le résultat souhaité vous permet de décider quelles mesures surveiller et comment. Le but? Créez une connexion entre les métriques et ce que les données représentent.

• Établissez des attentes claires concernant le résultat de l'analyse des données.

Définissez le type d'informations pouvant être obtenues à partir des données que vous fournirez. Par exemple, avez-vous besoin de présenter un nombre total, un nombre moyen ou un taux de variation ?

• Définir des KPI mesurables

Assurez-vous que des mesures mesurables sont associées aux questions. Vous pouvez utiliser la structure SMART pour vérifier (spécifique, mesurable, atteignable, pertinent, basé sur le temps).

• Créez une hypothèse pour un maximum de clarté.

Définir une hypothèse peut aider à atteindre tous les points ci-dessus. Une hypothèse pourrait ressembler à ceci : si A est le résultat, cela signifie xyz pour notre entreprise. Si B est le résultat, cela signifie zyx pour notre entreprise.

• Collectez les bonnes données de la bonne manière.

Choisissez les métriques capables de montrer les informations souhaitées. Vous devrez peut-être établir une corrélation entre plusieurs mesures et créer un plan pour arriver aux résultats qui conduisent aux réponses nécessaires.

• Utilisez la segmentation.

La segmentation de vos données vous aide à être plus précis et à obtenir une vue plus granulaire. Vous pouvez vous concentrer sur un sous-ensemble de données sélectionné, tel qu'un segment de site Web, une industrie ou une audience, puis approfondir le comportement des données.

Lire la suite : Qu'est-ce que la segmentation du marché ? Conseils, types et avantages expliqués

• Intégrez les sources de données.

Intégrez différentes sources de données. Choisissez les outils qui fournissent les données de la plus haute qualité pour soutenir le résultat que vous recherchez. Envisagez d'intégrer différentes sources et données de recherche secondaires.

• Corréler les données.

Étudiez les métriques connexes qui ont un impact les unes sur les autres. Par exemple, vous voulez toujours garder un œil sur votre taux de rebond pour mettre les métriques de trafic sous le bon jour.

• Découvrez le contexte.

Jusqu'ici, nous avons insisté sur l'importance d'être précis. Cependant, pour comprendre le sens et pouvoir interpréter l'impact ou le résultat, vous devez visualiser ce point de données précis dans son contexte.

Comment replacer les données dans le bon contexte ?

• Référence.

100 c'est beaucoup ou peu ? Qu'en est-il d'une augmentation de 10 % ? Est-ce bon ou mauvais? Ça dépend. Vous devez toujours présenter des données relatives à quelque chose, comme la concurrence, la moyenne de l'industrie, le résultat souhaité, etc.

Comparez les données de votre entreprise aux données de l'industrie. Comparez également les modèles de données, le comportement et les taux de croissance pour identifier les tendances et les anomalies.

Découvrez où vous vous situez dans le paysage concurrentiel et comment vous vous situez dans différents domaines d'activité.

• Reconnaître les modèles.

Les métriques ont des modèles. Pour déterminer la pertinence d'un chiffre de données, vous devez identifier le modèle et le mettre en contexte. Reconnaître les modèles permet de comprendre le comportement. Par exemple, il existe des fluctuations d'activité quotidiennes et saisonnières sur chaque site Web. Les reconnaître permet de repérer les comportements inhabituels des données et, par conséquent, de les évaluer plus précisément.

Comment rendre les données pertinentes ?

L'analyse est faite pour obtenir l'information. Ensuite, vous devez le présenter de manière compréhensible aux parties prenantes. Voici quelques conseils pour y parvenir :

• Découvrir les techniques de visualisation.

Les rapports qui ne contiennent que des chiffres sont le cauchemar d'une suite C. Aidez-les à clarifier et à éviter les malentendus, les confrontations et les défis inutiles.

Visualisez les données de manière à mettre en évidence les informations cruciales. Vous pouvez utiliser des graphiques, des matrices, des secteurs et même des infographies.

• Expliquez verbalement les chiffres.

Ne vous contentez pas d'envoyer le rapport par e-mail. Expliquez ce que les chiffres signifient en mots, directement aux parties prenantes concernées. La communication est au cœur de la transformation numérique.

Lire la suite : Stratégie de transformation numérique : comment conduire le changement (et garder une longueur d'avance)

• Fournissez un contexte.

Au lieu d'afficher uniquement les données de votre entreprise, fournissez le contexte qui aide à comprendre l'importance des données que vous fournissez. Préparez le terrain pour que vos managers comprennent le sens et le traduisent en action.

Expliquez l'environnement concurrentiel ou présentez des données historiques comme arrière-plan menant à des résultats spécifiques.

• Montrez des exemples.

Représentez avec précision ce à quoi vous êtes confronté grâce à une analyse comparative concurrentielle. La plupart des entreprises ont un principal rival auquel elles se mesurent. Montrez des exemples de ce que fait ce rival. Ajoutez des exemples d'autres sociétés représentatives pour illustrer votre propos.

• Fournir des sources.

Assurez-vous de pouvoir fournir les sources de vos données et d'en expliquer la pertinence. Les chefs d'entreprise ont besoin d'une confirmation et vous devrez peut-être expliquer comment vous êtes arrivé aux résultats que vous avez obtenus.

Créer un flux de travail pour transformer les données en informations

Mettez en place un processus reproductible pour générer des informations à partir de données basées sur ces principes et étapes.

Les étapes que nous avons présentées ici suivent le concept Six Sigma pour optimiser la qualité des processus métier. Six Sigma est un concept d'évaluation de processus et d'amélioration constante basé sur les données.

Les trois premières étapes de la méthodologie sont : Définir. Mesure. Analyser. Pour les nouveaux processus, ceux-ci sont suivis par la conception et la vérification (DMADV). Pour les processus existants, Améliorer et Contrôler suivent le DMA initial (DMAIC).

Transformer les données en informations est un processus, et vous devez le traiter comme tel.

Configurez un flux de travail structuré pour l'analyse des données en fonction des étapes que vous venez de parcourir. De cette façon, vous transformez la création de rapports de données en un processus reproductible et générateur d'informations à haute valeur opérationnelle.

La solution de recherche numérique Similarweb fournit les données de site Web les plus précises à des fins d'analyse et des outils pour surveiller et segmenter vos données, puis les comparer à l'industrie et à vos concurrents.

FAQ

Quelle est la différence entre données et informations ?

Les données sont une mesure des faits, tandis que l'information est la compréhension de ce que les données signifient dans leur contexte.

Qui est responsable de la création d'insights à partir de données dans un environnement professionnel ?

Le processus d'obtention d'informations à partir des données doit être un effort mutuel entre l'analyste qui collecte les données et la partie prenante qui a besoin des informations.

Quel contexte est nécessaire pour obtenir des informations à partir des données ?

Les données sans contexte ne fournissent pas d'informations. Vous devez vous comparer à la moyenne du secteur et à la concurrence directe et vous devez le visualiser dans le bon laps de temps.