Analyse ad hoc et exploration de données : tout ce qu’il faut savoir

Les entreprises s’appuient de plus en plus sur la data analytique pour piloter leur activité, prendre des décisions éclairées et ajuster leurs stratégies au quotidien. Toutefois, l’exploration des données est encore trop souvent réservée à une poignée de spécialistes, ce qui a pour effet de surcharger le service informatique. 

Heureusement, l’analyse ad hoc permet aux utilisateurs métiers de concevoir eux-mêmes des rapports spécifiques avec des indicateurs pertinents, à partir de données en libre-service. De quoi démocratiser la Business Intelligence tout en économisant du temps et des ressources précieuses. 

Pour le comprendre, découvrez les caractéristiques, les avantages et des exemples concrets d’utilisation de l’analyse ad hoc.

Définition de l’analyse ad hoc

Au sens littéral, le terme « ad hoc » désigne quelque chose « qui convient parfaitement à une situation, à un usage ou à un moment précis. »

L’objectif d’une analyse ad hoc est donc de répondre à une question business particulière à l’aide d’un reporting ponctuel et sur mesure, qui est généralement à usage unique. Elle permet une collecte de données simple et rapide, en fournissant à l’utilisateur ce dont il a besoin pour répondre à sa problématique.

Cette analyse, créée spécifiquement pour une situation, est donc un excellent complément aux rapports statiques et périodiques. Ces derniers sont, par nature, plus généralistes et ne peuvent pas anticiper toutes les éventualités. 

D’où l’intérêt d’un reporting flexible, capable d’apporter des réponses à des questions spontanées, en se basant sur une quantité restreinte de données pertinentes. D’ailleurs, une analyse ad hoc peut être effectuée en réaction à un événement, comme une diminution des ventes, afin de mieux comprendre le phénomène.

Bien qu’ils soient conçus pour un usage unique, les rapports ad hoc les plus pertinents sont parfois réutilisés, jusqu’à devenir récurrents. Toutefois, cette pratique peut alourdir considérablement (et inutilement) la charge de travail liée au reporting. Ainsi, il peut être utile d’auditer régulièrement les tableaux de reporting, afin de déterminer s’ils sont toujours utiles pour l’organisation.

Réalisée à l’aide d’un logiciel de Business Intelligence (ou informatique décisionnelle), l’analyse ad hoc peut être mise à la disposition de tous les services de l’entreprise et ne requiert aucune compétence technique particulière. Ainsi, l’utilisateur analyse lui-même la data qui l’intéresse et crée des rapports sur mesure sans avoir à solliciter les analystes ou le service informatique.

Quelles sont les caractéristiques de l’analyse ad hoc ?

Pour bien comprendre ce qui distingue une étude ad hoc d’une analyse classique, il est nécessaire d’identifier ses principales caractéristiques.

Une analyse ponctuelle

Dans la majorité des cas, l’analyse ad hoc est effectuée en « one shot », c’est-à-dire une seule fois. Elle se focalise sur un sous-ensemble de données limité, afin d’en extraire des informations pertinentes pour répondre à une question spécifique. Elle n’a donc pas vocation à être répliquée ou généralisée. Toutefois, il faut noter que certaines analyses ad hoc particulièrement intéressantes peuvent faire l’objet d’un reporting régulier par la suite.

Une analyse restreinte

Comme dit précédemment, un rapport ad hoc vise à répondre à une question précise, par exemple :

• Le rythme de production de ce produit est-il suffisant pour répondre à la demande, en fonction des prévisions de vente pour le mois prochain ?
• La diminution des ventes de ce produit est-elle liée à la hausse de son prix ?
• Quelle est la marge bénéficiaire de l’entreprise à la fin du mois après déduction des coûts ?
• Le taux d’absentéisme des salariés a-t-il augmenté au cours des 6 derniers mois ?

Un format spécifique

Un reporting ad hoc peut être créé de A à Z par l’utilisateur, sur le fond comme sur la forme. À l’inverse, un rapport régulier dispose généralement d’un contenu formaté, avec des indicateurs clés de performance (KPIs) et des graphiques prédéfinis. Par conséquent, l’analyse ad hoc a plus d’impact, car elle peut être personnalisée en fonction de la problématique traitée, mais aussi en fonction de son public.

Un auditoire ciblé

De par sa spécificité, une étude ad hoc n’a pas vocation à être présentée à un service tout entier ni à l’ensemble des collaborateurs de l’entreprise. Elle s’adresse à un public restreint, souvent composé de son commanditaire et d’une poignée d’autres personnes du même métier.

Une analyse ouverte à tous

Les analyses classiques sont généralement effectuées par des analystes, qui constituent une passerelle entre le service informatique et les différents métiers : marketing, ventes, supply chain, ressources humaines, etc. 

En revanche, un rapport ad hoc peut être généré par un non-spécialiste, ce qui permet de diminuer le nombre d’intermédiaires et de réduire la charge de travail des équipes IT. Par ailleurs, les résultats de l’analyse sont directement utiles à l’utilisateur, qui est en mesure de comprendre ses enjeux.

Quels sont les bénéfices de l’analyse ad hoc ?

L’analyse ad hoc ne manque pas d’atouts et facilite considérablement l’exploration de données au sein de l’organisation.

Un outil simple d’utilisation

Aucune formation technique ou informatique n’est requise pour réaliser une analyse ad hoc… À condition de posséder un outil de Business Intelligence intuitif et performant, permettant de créer des rapports et des tableaux de bord interactifs. 

Grâce à cette solution ergonomique et conviviale, tous les utilisateurs peuvent concevoir des reportings ad hoc, même s’ils ne sont pas familiers avec l’analyse de données et le Big Data.

De plus, les rapports créés avec un tel outil sont facilement compréhensibles et peuvent être partagés en interne ou avec les autres parties prenantes de l’entreprise. De quoi renforcer la coopération au sein de la structure, tout en incitant à la prise d’initiative.

Pour aller plus loin : 7 critères pour bien choisir son outil de reporting

Des rapports entièrement modulables

En réalisant une analyse ponctuelle, l’utilisateur peut choisir les données qu’il souhaite étudier et sélectionner des indicateurs de performance (KPI pertinents), mais il peut aussi décider de la manière dont les informations sont représentées. 

En fonction du message à transmettre, de l’auditoire et des objectifs du reporting, il peut donc définir la visualisation de données la plus pertinente. Diagramme, cartographie, courbe, tableau, contenus interactifs… Les possibilités sont nombreuses !

Ainsi, l’analyse ad hoc s’adapte en temps réel aux besoins de l’entreprise, en fonction des événements et des problématiques business qui surviennent. Très flexible, elle peut être modifiée en temps réel pour répondre au mieux à la question posée.

Une prise de décision accélérée

Les réponses aux questions business résident dans la data. Toutefois, il n’est pas toujours facile d’accéder aux informations pertinentes pour traiter une problématique précise, car elles sont souvent noyées dans une base de données massive. 

Autrement dit, les rapports classiques, qui suivent un modèle figé et exploitent une grande quantité de data, ne sont pas adaptés pour faire parler les données en temps réel.

C’est là qu’intervient l’analyse ad hoc : en se focalisant sur un sous-ensemble de données restreint, elle permet à l’utilisateur de contextualiser facilement le problème posé et d’en tirer des conclusions immédiates. Il gagne ainsi en agilité, tout en économisant un temps considérable au niveau de l’exploration des données.

Au bout du compte, les rapports ad hoc accélèrent le processus de prise de décisions stratégiques et permettent aux décideurs de réagir en permanence aux évolutions de l’activité et du marché.

Une autonomie totale pour les utilisateurs

L’un des principaux avantages de l’informatique décisionnelle est son aspect libre-service, que l’on appelle également « self-service BI ». Concrètement, les utilisateurs métiers peuvent accéder librement à la data, l’explorer et l’analyser en fonction de leurs besoins. Cela vaut également pour les analyses ad hoc, qui peuvent être créées et partagées en quelques clics.

Par conséquent, les collaborateurs gagnent en autonomie, y compris les non-spécialistes. Dans le même temps, les analystes et le service informatique sont moins sollicités, ce qui leur permet de gagner un temps précieux. En effet, les rapports ponctuels sont particulièrement chronophages, car ils doivent être adaptés pour répondre à une demande spécifique.

Qui plus est, les experts de la data ne comprennent pas toujours les enjeux de ces analyses ad hoc, qui sont axées sur des problématiques métiers très spécifiques. Elles sont donc encore plus pertinentes lorsqu’elles sont réalisées directement par les premiers concernés.

Des données centralisées et interconnectées

Pour obtenir des informations fiables et précises, il est nécessaire de collecter, de traiter et de compiler des données variées et hétérogènes issues de sources multiples. La généralisation de l’analyse ad hoc incite donc l’entreprise à croiser les flux de données provenant des différents services, afin que tous les utilisateurs puissent accéder facilement à la data dont ils ont besoin.

Ainsi, l’organisation démocratise la Business Intelligence tout en améliorant globalement son efficacité. La centralisation et l’interconnexion permettent à tous les collaborateurs de travailler sur une base commune, ce qui garantit la cohérence de l’exploration des données dans l’entreprise.

En offrant une vision éclairée des données de l’entreprise, l’analyse ad-hoc constitue une véritable aide à la décision. Basée sur une solution de Business Intelligence, cette méthode d’analyse des données permet aux utilisateurs de collecter et d’analyser des données rapidement pour répondre à leurs problématiques business en toute autonomie. Flexible, personnalisable et simple d’utilisation, elle réduit en outre la dépendance des métiers vis-à-vis du service informatique : un véritable gain de temps et d’efficacité à l’échelle de l’organisation tout entière.