Self serve BI

L’accès aux données est un levier essentiel pour la compétitivité des entreprises. Cependant, les ressources limitées des départements data entraînent souvent des délais importants dans le traitement des demandes, générant frustration et inefficacité pour les équipes métiers. De nombreuses entreprises optent alors pour une approche de self-service data, permettant aux utilisateurs métiers, aux product owners et aux dirigeants d’accéder directement aux données pertinentes via des outils adaptés.

Dans une stratégie de self-service BI, il est essentiel d’ajouter une couche sémantique intelligible pour les équipes métiers. Des outils de transformation de données comme dbt ou LookML (pour Looker) permettent de structurer les données en formats exploitables, traduits en termes business. Cela offre aux utilisateurs finaux la possibilité de manipuler et de visualiser facilement les données via des solutions comme Power BI, Looker, Metabase ou même Excel, sans nécessiter d’expertise technique avancée.

L’implémentation d’une stratégie de self-service permet une meilleure autonomie des équipes métiers, qui peuvent accéder directement aux données sans dépendre des équipes IT, accélérant ainsi les processus décisionnels. Elle contribue également à la mise en place d'une plateforme centralisée facilitant l'accès aux données pour l'ensemble de l'organisation. En renforçant la culture data interne, cette approche permet aux équipes de mieux comprendre, utiliser et analyser les données au quotidien.

L'augmentation du nombre d'outils et de points d'accès peut cependant engendrer un "data chaos", où plusieurs versions d'un même indicateur business coexistent, compliquant ainsi les analyses. Pour éviter ces problèmes, il est crucial de mettre en place une couche sémantique robuste, garantissant une interprétation cohérente et uniforme des données par l'ensemble des utilisateurs.

Le point de vue MDN

C’est le rêve de toute équipe data. Cela requiert toutefois une structuration impeccable de la donnée, une gouvernance claire, de la transparence et une montée en compétence des équipes métiers sur l’usage de la donnée pour la prise de décision. Ce sujet est lié à la mise en place d’OBTs, d’une couche sémantique et surtout d’une gold layer facilement exploitable.

Le point de vue Theodo

Chez Theodo, nous recommandons l’implémentation d’une stratégie de self-service BI pour les entreprises possédant un pool d’utilisateurs conséquent pouvant bénéficier d'un accès simplifié aux données. Les stratégies de self-service permettent aux équipes métiers de gagner en efficacité, de réduire la charge des équipes IT et d’augmenter la data literacy.