Data / IA
Analyser et contextualiser la donnée
Par La rédaction, publié le 23 juin 2022
La Self BI a été une première étape vers un accès généralisé de la data à tous les métiers, tous les collaborateurs. Elle a mis en évidence des freins et défis qui contraignent les utilisateurs dans l’accès à la data et son analyse. Ces freins et défis sont liés à un besoin de compréhension des règles sous-jacentes. La contextualisation de la donnée est une des clés de son accessibilité par tous.
Selon, Jean-Philippe Nagel, Country Manager France, Belgique et Luxembourg pour MicroStrategy, « l’élément important est de rendre la donnée directement compréhensible par l’utilisateur ». Ce qui passe par une augmentation de l’expérience utilisateur pour lui permettre d’accéder à des indicateurs associés à un ensemble d’éléments de contexte, directement dans son outil de prédilection.
Analyser et contextualiser la donnée permet aux entreprises de mieux l’utiliser et d’élargir la portée de la data.
Jean-Philippe Nagel échange avec notre journaliste Thomas Pagbe, autour de cette ambition d’une donnée plus compréhensible afin d’étendre son usage par l’utilisateur.
Au sommaire de cet entretien
01:19 Pourquoi les métiers rencontrent-ils tant de difficultéx à exploiter la data ? 03:10 De l’importance de rendre la donnée directement compréhensible dans le Digital Workplace. 05:05 Dans quelle mesure la contextualisation permet d’étendre la pénétration de la data au sein des métiers ? 07:25 Comment les métiers peuvent s’y retrouver dans le trop plein de données et la multiplicité des outils ? 09:05 Que faut il pour fluidifier les données entre les équipes Data et les équipes métiers ?
