Défis de la transformation des questions métier

Formuler des questions analytiques

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

L’importance du processus de traduction

  • Identifier les data nécessaires pour répondre à la question.
  • Choisir la meilleure solution analytique pour la valeur commerciale.
  • Facilite la communication et la collaboration.
  • Confiance et appréciation entre l’entreprise et les équipes d’analyse.

Personne regardant un tableau blanc avec des graphiques et des objectifs.

Formuler des questions analytiques

Les défis du processus de traduction

Considérer le scénario suivant :

1 - L'équipe commerciale envoie une demande à l'analyse avec des info limitées.

2 - L’équipe d’analyse traite rapidement l’analyse.

3 - Fournit la solution à l’entreprise.

4 - La solution fournie ne résout pas le problème commercial.

Personne réfléchissant aux défis de l’analytique

Formuler des questions analytiques

Interprétation du problème commercial

Trois personnes communiquant des idées

Les questions commerciales sont souvent formulées en termes métier et sont vagues.

Approche idéale : Les équipes échangent une série de questions et clarifications.

But : Comprendre les objectifs commerciaux, le public cible et contraintes/limites.

Formuler des questions analytiques

Interprétation du problème commercial

Trois personnes communiquant des idées

Cause :

  • Environnement professionnel rythmé et délais serrés.
  • Les analystes ne veulent pas importuner l’entreprise avec les détails.
Formuler des questions analytiques

Des questions analytiques pertinentes

À gauche, une personne d’affaires regardant des objectifs d’affaires. À droite, données, codage et algorithmes.

Les équipes commerciales ne savent pas toujours comment les méthodes d’analyse peuvent aider à atteindre les objectifs.

Cause : grande distance conceptuelle entre :

Stratégies commerciales et processus.

Et…

Données et algorithmes.

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Des questions analytiques pertinentes

À gauche, une personne d’affaires regardant des objectifs d’affaires. À droite, données, codage et algorithmes.

  • Les analystes sont souvent bloqués dans leur vision, les données et les algorithmes.
  • Ils se concentrent sur la solution : clustering ou classification dès le départ.
  • Ont des objectifs et des processus différents.
  • Les données peuvent ne pas être disponibles, ou de qualité insuffisante.
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Choisir la bonne solution analytique

  • Il peut exister diverses solutions analytiques utilisables.
  • Difficulté à choisir la plus adaptée pour les data et la question commerciale.

Femme prenant une décision en regardant différents chemins.

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Combler l'écart

Une personne d’affaires discutant avec un analyste pour combler l’écart.

Nous avons besoin des meilleures pratiques pour :

  • Traduction efficace des problèmes commerciaux en questions analytiques.
  • Sélection des solutions qui auront un impact sur l’entreprise.
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Passons à la pratique !

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