Confrontées à des quantités considérables de données, les organisations du monde entier cherchent à exploiter les données et les analyses (D&A) pour en tirer des informations permettant d'augmenter leurs revenus, de réduire les coûts et d'atténuer les risques. McKinsey ont constaté que les entreprises axées sur la connaissance signalent des augmentations de l'EBITDA (bénéfice avant intérêts, impôts, dépréciation et amortissement) allant jusqu'à 25 % [1]. Selon Forrester, les organisations qui utilisent des données et des informations pour prendre des décisions ont près de trois fois plus de chances d’atteindre une croissance à deux chiffres [2]. Cependant, peu d’organisations parviennent à transformer leurs données en insights, même si elles sont riches en données et ont de grandes ambitions en matière de D&A. En janvier 2019, le cabinet de conseil en recherche Gartner a rapporté que 80 % des projets D&A n'avaient pas produit de résultats commerciaux [3]. Bien que de nombreuses raisons expliquent ce faible taux de réussite, un facteur clé est que de nombreuses entreprises ont du mal à exploiter efficacement les informations dérivées de la D&A. 

Mais qu’est-ce qu’une perspicacité exactement ? La perspicacité désigne les éléments inconnus tels que les relations, les modèles, la catégorisation, les inférences, les prédictions, etc., s'ils sont connus, ils influenceront la prise de décision. Ces informations sont généralement obtenues à l’aide d’une combinaison de techniques d’analyse descriptive, d’analyse prédictive et d’analyse prescriptive. L'analyse descriptive – « ce qui s'est passé » – analyse les données historiques pour identifier les modèles passés ou en retard. L'analyse prédictive – « ce qui va se passer » – prévoit les tendances et les événements futurs à partir de données historiques. Enfin, l'analyse prescriptive – « ce qui permettra d'y parvenir » - recommande le meilleur plan d'action en utilisant les informations dérivées de l'analyse prédictive.

Bien qu'il existe de nombreuses façons de classer un aperçu, du DE Dans cette perspective, il existe deux types d’informations : les informations sur les performances et les informations exploitables [4]. Les informations sur les performances offrent une nouvelle visibilité ou connaissance de l’entité de mesure. Des exemples d'informations sur les performances incluent les trois principaux SKU (unités de gestion des stocks) par quantité de ventes, les cinq principaux clients par CLV (valeur à vie du client), etc. Des informations sur les performances peuvent être générées par des data scientists ou même avec IA générative des outils comme ChatGPT. Les informations exploitables, basées sur les informations sur les performances, sont celles qui peuvent être transformées en action ou en réponse. Un insight peut être qualifié d’actionnable s’il présente trois caractéristiques principales.

• Des informations exploitables guident les décisions.
• Les informations exploitables consomment des ressources commerciales telles que de l'argent, de la main-d'œuvre et de l'équipement pour mettre en œuvre la décision.
• Les informations exploitables apportent des changements dans le processus métier lorsque la décision est mise en œuvre.

Dans ce contexte, comment les entreprises peuvent-elles déployer efficacement des informations pour obtenir des résultats commerciaux exploitables ? Le cadre FAAR peut être déployé pour augmenter les chances de consommation d’informations dans les organisations. FAAR est un acronyme basé sur quatre facteurs : la fonction, l'analyse, l'atomicité et les rôles. La section suivante explique ces quatre facteurs en détail.

La fonction indique que la consommation d’informations dépend des besoins des parties prenantes de l’entreprise. Dans l'ensemble, il existe trois types de fonctions pour lesquelles les parties prenantes ont besoin d'informations sur l'organisation : surveiller, analyser et détailler. 

• Les dirigeants et la haute direction ont besoin d’informations pour surveiller les performances de l’entreprise. 
• Les managers ont besoin d’informations à analyser.
• Les analystes et autres contributeurs individuels ont besoin d’informations à un niveau très détaillé. 

Le deuxième élément du cadre FAAR est le niveau d'analyse (c'est-à-dire la taille et l'échelle des informations nécessaires pour mesurer et améliorer les performances de l'entreprise). Le niveau d’informations à analyser peut être de trois niveaux : élevé, moyen et faible. 

• L'analyse de haut niveau est résumé dans la nature et traite d’un aperçu de la chaîne de valeur de l’entreprise.
• L'analyse de niveau moyen se concentre sur la compréhension de processus spécifiques de la chaîne de valeur, tels que l'ordre d'encaissement (OTC), l'achat pour payer (P2P), l'enregistrement au rapport (R2R), etc.
• L'analyse de bas niveau décrit des informations sur des activités et des entités similaires au sein du système.

L'atomicité des informations consommées est le troisième élément du cadre FAAR. Du point de vue de l’atomicité, les informations peuvent être de trois types : granulaires, globales et KPI. 

• Les informations granulaires sont des données détaillées ou le niveau le plus bas de données et d'informations dans le système. Il comprend à la fois des données transactionnelles (comme des événements commerciaux ou des actions telles que des bons de commande, des factures et des commandes clients) et des données de base (sur des entités commerciales telles que des produits, des fournisseurs, des actifs et des clients). 
• Les données agrégées sont des données sur des catégories commerciales ou des éléments de données de référence tels que des usines de fabrication, des groupes de clients, des catégories de produits et des magasins.  
• Le KPI (Key Performance Indicator) est la mesure quantifiable utilisée pour évaluer le succès d'une entité de mesure à atteindre ses objectifs de performance. Le KPI peut être une mesure de base comme les revenus ou les coûts ou une mesure composite qui est une combinaison de deux ou plusieurs mesures de base. Par exemple, le chiffre d'affaires est une mesure de base et le bénéfice brut est dérivé de deux mesures de base, c'est-à-dire les ventes et le COGS (coût des marchandises vendues) est une mesure composite ou un KPI composite. L'entité de mesure peut être l'ensemble de l'entreprise, une fonction commerciale (telle que la finance), une catégorie de produits, une équipe, etc. 

Le dernier composant du cadre FAAR concerne les rôles. L'accès aux informations inclut la possibilité de créer, de modifier, d'afficher ou de partager une information et cela dépend du rôle commercial du consommateur d'informations. Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) ou la sécurité basée sur les rôles permet aux utilisateurs professionnels autorisés d'accéder aux données et aux informations en fonction de leurs rôles et responsabilités dans l'entreprise. Cela protège les données et les informations sensibles contre tout accès non autorisé et garantit que les bonnes personnes disposent des bonnes informations pour effectuer leur travail conformément aux politiques SoD (ségrégation des tâches) de l'organisation.

Alors, comment les organisations peuvent-elles utiliser le cadre FAAR pour mettre en œuvre des solutions D&A ? Sur la base des quatre facteurs ci-dessus, les informations peuvent être exploitées par les décideurs à l'aide de trois outils ou mécanismes principaux : les tableaux de bord, les rapports BI (business intelligence) et les rapports transactionnels. 

Un tableau de bord offre un aperçu visuel des performances de l'entreprise basé sur des KPI. L'application du cadre FAAR signifie que l'objectif du tableau de bord :

• S'adresse aux cadres et aux membres de la C-suite
• A un faible niveau d’analyse
• Est destiné à surveiller les performances de l'entreprise
• Est basé sur des KPI

Un rapport BI fournit une vue consolidée des performances commerciales en fonction de catégories ou d'agrégats commerciaux. L'application du cadre FAAR signifie que le rapport BI :

• Est destiné aux gestionnaires ou aux cadres intermédiaires
• Possède un niveau d’analyse moyen
• Est destiné à analyser les performances de l'entreprise
• Est basé sur des catégories d'activité ou des agrégats tels que les usines de fabrication, le plan comptable, les groupes de comptes clients, etc.

Un rapport OLTP (Online Transactional Processing) provenant de systèmes tels que ERP (Enterprise Resource Planning), EMR (Electronic Medical Record), etc. fournit la vue la plus détaillée ou la plus granulaire des performances de l'entreprise. L'application du cadre FAAR signifie que le rapport OLTP est :

• Pour les analystes qui ont besoin de collecter et d’interpréter le niveau détaillé des données
• Pour un faible niveau d'analyse au niveau de l'élément de campagne ou de l'activité
• Pour mesurer les performances à un niveau détaillé
• Basé sur des données granulaires

Le cadre FAAR avec les trois principales options de mise en œuvre ou de déploiement est présenté ci-dessous.

Bien que de nombreux projets D&A fassent un excellent travail sur les aspects techniques, malheureusement, de nombreux projets n'ont pas une compréhension claire des aspects fonctionnels et commerciaux de la consommation d'informations. Connaître la fonction, les rôles, le niveau d'analyse et l'atomicité des données peut aider les entreprises à déterminer une solution efficace pour exploiter les informations. Cependant, le succès du cadre FAAR repose sur une bonne déclaration d'objectifs, des données de qualité comprenant les bons mécanismes de gouvernance, un modèle D&A solide et l'éducation ou la formation des utilisateurs. Bien que le cadre FAAR puisse parfois simplifier à l'extrême des situations complexes pour le déploiement d'informations, il peut néanmoins servir de point de départ idéal pour les organisations et les dirigeants et gestionnaires de D&A pour formuler et simplifier leur stratégie de consommation et de déploiement d'informations.

Bibliographie

1. mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/insights-to-impact-creating-and-sustaining-data-driven-commercial-growth
2. forrester.com/blogs/data-analytics-and-insights-investments-produce-tangible-benefits-yes-they-do/
3. techrepublic.com/article/85-of-big-data-projects-fail-but-your-developers-can-help-yours-succeed/
4. dataversity.net/demystifying-actionable-insights-in-data-and-analytics/

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• La source: https://www.dataversity.net/the-faar-framework-for-consuming-insights-from-data-and-analytics/