6 bonnes pratiques pour le déploiement de votre logiciel de dataviz

Le déploiement d’un logiciel de dataviz est une étape cruciale qui doit être parfaitement orchestrée pour garantir le succès du projet. Mais comment mettre toutes les chances de votre côté ? Quels sont les pièges à éviter ? Voici 6 bonnes pratiques à suivre pour une implémentation réussie.

1) Cadrez précisément votre projet de dataviz

Avant de déployer votre logiciel de data visualization, il est essentiel de savoir dans quelle direction vous souhaitez aller. Plus précisément, vous devez définir :

• Les objectifs de la dataviz au sein de l’entreprise.

• Les profils d’utilisateurs qui vont utiliser le logiciel.

• Le nombre d’utilisateurs attendu.

• Le volume de données à gérer.

• Les indicateurs que vous souhaitez suivre.

Ce questionnement est indispensable pour bien cadrer le projet et faire le point sur les attentes et les contraintes de votre organisation. Mieux vous êtes préparé, plus vous pouvez anticiper d’éventuels problèmes et faciliter votre déploiement.

Dans l’optique de concevoir des indicateurs de performance (KPI), il est également nécessaire de localiser les données importantes. D’où l’intérêt de faire le point sur votre data et de passer en revue les données qui vous intéressent, tout en contrôlant leur qualité. En effet, la moindre information erronée pourrait fausser vos indicateurs et nuire à votre prise de décision. Cette étape est particulièrement importante si vous avez à gérer une grande quantité de data.

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2) Auditez les demandes et les besoins internes 

Pour être performant et apporter une réelle plus-value à votre entreprise, encore faut-il que votre outil de datavisualisation réponde concrètement aux besoins des utilisateurs.  

D’où l’intérêt de réaliser un audit interne afin de passer en revue différents critères :

• Les fonctionnalités : que souhaitent faire les utilisateurs avec le logiciel de dataviz, en fonction de leur métier, de leur niveau hiérarchique ou de leurs compétences IT ?
• La gouvernance : comment les données seront-elles collectées et utilisées ? Qui y aura accès ?
• La personnalisation : les tableaux de bord et les représentations graphiques doivent-ils être standardisés ou, au contraire, personnalisables ?
• L’ergonomie : le logiciel doit-il être intuitif et accessible à tous ou bien est-il réservé à des profils techniques ?
• L’accès au logiciel : l’outil doit-il être installé tel quel sur les postes de travail ou bien accessible depuis un navigateur web ? 
• L’analytique embarquée : la solution de dataviz doit-elle être intégrée directement dans un site, un logiciel ou un portail intranet ?

Bien entendu, de nombreux autres critères peuvent être examinés, en fonction des besoins et des spécificités de votre organisation. Dans tous les cas, si les utilisateurs ont une idée précise de ce qu’ils recherchent, il peut être intéressant de réaliser des maquettes des visualisations souhaitées.

Quoi qu’il en soit, vous devez vous assurer que votre outil de data visualization est pensé pour répondre aux besoins métiers, en alliant performance et ergonomie. Avec DigDash Enterprise, les utilisateurs peuvent concevoir et utiliser leurs tableaux de bord de façon autonome, quel que soit leur rôle. Les décideurs peuvent ainsi piloter en temps réel leur activité pour prendre les meilleures décisions. Tout cela avec une forte capacité d’évolution fonctionnelle, permettant de répondre à tous les besoins sur le long terme.

3) Accompagnez la conduite du changement

Le déploiement d’un logiciel de dataviz ne s’improvise pas : cette étape implique souvent des changements radicaux dans le mode de fonctionnement de l’entreprise. C’est pourquoi il est primordial d’accompagner les collaborateurs lors de la mise en œuvre du projet.

Cette démarche passe notamment par la mise en place de différents ateliers :

• Présentation de l’outil.
• Définition des indicateurs.
• Ateliers de formation.

La mise à disposition de guides d’utilisation, de tutoriels vidéo et d’autres supports est également intéressante pour communiquer en interne autour du projet de dataviz. Enfin, il est recommandé de désigner des interlocuteurs clés qui cadreront le projet et se tiendront à la disposition des collaborateurs pour répondre à leurs interrogations : chef de projet, chef d’infrastructure, etc.

4) Organisez soigneusement vos données

Réussir votre projet de dataviz nécessite une organisation sans faille. Il convient, en premier lieu, de localiser l’ensemble des données, qu’elles soient inactives (stockées dans des fichiers ou sur des postes de travail) ou en transit (c’est-à-dire contenues dans des mails ou des fichiers transférés, par exemple).

La seconde étape consiste à catégoriser la data. Ainsi, on ne traitera pas de la même manière des données clients et des informations bancaires, notamment au niveau de la sécurité et de la confidentialité. Ensuite, il est nécessaire de hiérarchiser la data en fonction de sa fréquence d’utilisation, mais aussi de ses liens avec les différents métiers de l’entreprise. Toutes les données n’ont pas le même degré de priorité et de sensibilité.

Mais, s’il faut schématiser les architectures de données, il est également nécessaire d’automatiser la remontée de la data. L’automatisation permet notamment d’éviter les erreurs humaines et de simplicité la lecture et le traitement des données. C’est aussi un véritable gain de temps et une manière de prendre en temps réel des décisions plus éclairées.

5) Impliquez les utilisateurs clés dans la conception des tableaux de bord

Pour déployer une solution de data visualisation, vous devez aligner votre projet avec votre organisation et vos ressources humaines (et pas le contraire). Ce n’est pas à votre entreprise de se transformer pour les besoins de la dataviz, mais au logiciel de se plier à vos besoins.

C’est pourquoi vous devez systématiquement prendre en compte les besoins et les attentes des utilisateurs cibles, à tous les niveaux : fonctionnalités, ergonomie, personnalisation… Mieux encore, les utilisateurs doivent être impliqués dans le process en participant (directement ou indirectement) à l’intégration du logiciel.

La réalisation d’un POC est souvent incontournable pour implémenter un projet dataviz. Dès cette phase de prototypage, il est essentiel de collecter les retours des utilisateurs afin d’affiner la solution. Cela permettra de connaître précisément leurs besoins et de leur proposer un outil parfaitement adapté.

Sur le long terme, après le déploiement du logiciel de dataviz, il ne faut pas cesser pour autant de recueillir des feedbacks. Bien au contraire, l’analyse de l’utilisation réelle de la solution apportera de nouvelles idées d’évolutions et de fonctionnalités.

6) Prenez en compte les contraintes internes et juridiques

Les organisations sont soumises à des contraintes internes liées à l’accès aux données. La question centrale à laquelle il faut répondre est : « qui peut voir quoi ? »

Pour sécuriser l’information, il est important de définir des droits d’accès aux différents tableaux de bord, en fonction du rôle et du niveau de chaque utilisateur. Vous devez aussi veiller à ce que votre outil de datavisualisation propose un système de personnalisation des données adéquat, capable de répondre à ces différentes contraintes.

Sur le plan juridique, les entreprises sont aussi soumises à de nombreuses obligations concernant leur data, notamment :

• Le respect du règlement général sur la protection des données (RGPD).
• Le respect du code de conduite européen CISPE sur la protection des données.
• Le respect du code de conduite sur la réversibilité des données.

Cet aspect est particulièrement important si vous souhaitez déployer une solution basée sur le cloud. Le choix de la localisation pour le stockage et le traitement des données, par exemple, doit être conforme aux législations locales. De plus, des certifications spécifiques sont obligatoires pour héberger certains types de données. L’environnement juridique doit donc être étudié attentivement dans le cadre de votre projet de dataviz..

Déployer une solution de data visualisation est un processus complexe, qui implique une excellente préparation sur le plan technique, mais aussi sur le plan organisationnel, ainsi qu’une véritable démarche de conduite du changement.

C’est pourquoi DigDash est à vos côtés tout au long du projet, du cadrage technologique et fonctionnel jusqu’à la livraison clé en main de votre solution. Un accompagnement personnalisé qui nous distingue profondément des géants de l’analytics et de la dataviz.