Les défis de la traduction des questions métier

Formuler des questions analytiques

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

L’importance du processus de traduction

  • Identifier les données nécessaires pour répondre à la question.
  • Choisir la meilleure solution analytique à valeur métier.

 

  • Facilite la communication et la collaboration.
  • Renforce la confiance et l’estime entre métiers et analytics.

Personne regardant un tableau blanc avec graphiques et objectifs.

Formuler des questions analytiques

Les défis du processus de traduction

Considérez le scénario suivant :

1 - Une équipe métier saisit une demande à l’équipe analytics avec peu d’informations.

2 - L’équipe analytics lance rapidement l’analyse.

3 - Elle livre la solution aux métiers.

4 - La solution ne résout pas le problème métier.

Personne réfléchissant aux défis de l’analytique

Formuler des questions analytiques

Interpréter le problème métier

Trois personnes communiquant des idées

Les questions métier sont souvent formulées en termes métier et manquent d’informations.

 

Approche idéale : échanges de questions et clarifications entre les deux équipes.

Objectif : comprendre buts métier, cible et contraintes.

Formuler des questions analytiques

Interpréter le problème métier

Trois personnes communiquant des idées

Cause :

  • Environnement rapide et délais serrés.
  • Les analystes évitent de déranger les métiers avec trop de détails.
Formuler des questions analytiques

Formuler des questions analytiques pertinentes

À gauche, une personne métier regardant des objectifs. À droite, des données, du code et des algorithmes.

Les équipes métier ne savent pas toujours comment l’analytique peut aider à atteindre leurs objectifs.

Cause : La grande distance conceptuelle entre :

Stratégies et processus métier.

Et…

Données et algorithmes.

Formuler des questions analytiques

Formuler des questions analytiques pertinentes

À gauche, une personne métier regardant des objectifs. À droite, des données, du code et des algorithmes.

  • Les analystes sont souvent bloqués dans leur vision locale, plongés dans les données et les algorithmes.
  • Ils pensent d’emblée solution, p. ex. clustering ou classification.
  • Les deux parties ont des objectifs et processus différents.

 

  • Les données peuvent manquer ou être de qualité insuffisante.
Formuler des questions analytiques

Choisir la bonne solution analytique

 

  • Il peut exister plusieurs solutions analytiques possibles.
  • Difficile de choisir la plus adaptée aux données et à la question métier.

Femme prenant une décision face à différents chemins.

Formuler des questions analytiques

Combler l’écart

Une personne métier échange avec un analyste pour combler l’écart.

Nous avons besoin de bonnes pratiques pour :

  • Traduire efficacement les problèmes métier en questions analytiques.
  • Sélectionner les bonnes solutions à impact métier.
Formuler des questions analytiques

Passons à la pratique !

Formuler des questions analytiques

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