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Dans un environnement commercial où les données évoluent constamment, il est impératif d'adopter une approche d'analyse agile. Cette méthodologie permet d'extraire une réelle valeur de ces informations en perpétuelle mutation.

De nos jours, les entreprises doivent prendre des décisions rapides concernant leurs opérations, leur marketing, leurs ventes et le développement de leurs produits pour s'adapter à un marché en constante transformation.

C'est là qu'intervient l'analyse agile, un cadre éprouvé pour obtenir des informations exploitables à partir de données collectées en temps réel et analysées lors de sprints, à l'image du processus de développement logiciel agile.

Si vous n'êtes pas encore familiarisé avec les principes de base et les concepts avancés de l'analyse commerciale agile, poursuivez votre lecture.

L'analyse Agile et ses fondements

L'analyse commerciale agile est une méthode qui repose sur l'analyse des données à travers des cycles itératifs et rapides. Elle vise à recueillir les avis des clients et à réajuster les analyses pour prendre de meilleures décisions concernant l'avancement d'un projet ou d'un produit.

Grâce à cette approche, un projet de développement de produit n'a plus besoin d'attendre des mois pour obtenir des informations pertinentes basées sur les données. Au lieu de cela, l'équipe reçoit des contributions régulières de la part de l'équipe décisionnelle (BI), ce qui assure que le produit final correspond aux tendances du marché.

Ce fonctionnement est similaire au cycle de vie d'un développement logiciel Agile ou Scrum. Les analystes BI doivent mener à bien tous les processus d'analyse des données, tels que la collecte, le nettoyage, l'organisation, le stockage, le traitement, les scripts ETL, la visualisation et la création de rapports, le tout en de courts sprints.

L'objectif principal est d'exploiter les données en temps réel. Ainsi, les équipes de développement de produits ou de logiciels, ainsi que les équipes opérationnelles, peuvent accéder à des informations actualisées, contrairement aux informations parfois obsolètes obtenues dans le processus traditionnel d'analyse des données.

Les avantages de l'analyse agile

Transparence et Efficacité

En suivant le processus d'analyse commerciale agile, vous identifiez régulièrement les failles et les erreurs. Vous pouvez ainsi améliorer votre flux de travail et optimiser les performances lors des sprints suivants.

Livraison Simplifiée

Ce cadre vous permet de produire davantage de rapports BI en moins de temps. L'équipe d'analyse des données peut diviser les ensembles de données en petits segments et les analyser de manière indépendante, tout en maintenant une collaboration constante.

Il suffit ensuite de rassembler les résultats individuels dans un rapport unique pour obtenir une vue d'ensemble ou des prévisions.

Une Approche Collaborative

L'analyse agile repose sur une collaboration intensive. Vos équipes s'assurent ainsi de suivre le bon chemin dans le projet et que les ensembles de données ne sont pas cloisonnés.

Une Meilleure Prise de Décision Commerciale

Que ce soit pour votre propre entreprise ou pour vos clients, vous pouvez prendre des décisions commerciales rapides et efficaces grâce à des informations issues de données en temps réel, plutôt qu'à partir de données datées.

Une Livraison d'Informations en Temps Utile

Vous obtenez des informations sur les données au moment précis où vous en avez besoin pour la dynamique de votre entreprise. Par exemple, lorsque la demande pour les applications de réunions virtuelles a explosé pendant la pandémie de COVID-19, ces applications ont gagné en popularité et ont exploité l'analyse agile.

Cette approche BI a permis aux entreprises de comprendre la tendance et de lancer un produit minimum viable plus rapidement que leurs concurrents.

Pourquoi adopter l'Analyse Agile ?

L'approche traditionnelle de l'analyse commerciale peut sembler attrayante, car le processus paraît simple : définir un objectif, collecter les données et les analyser pour justifier cet objectif ou fournir des informations permettant de l'atteindre.

Toutefois, cette méthodologie BI présente un inconvénient majeur : votre équipe d'analyse des données risque de perdre trop de temps à configurer des outils de manipulation et de visualisation des données. Parfois, les équipes passent des mois à peaufiner quelques lignes de code pour l'analyse des données.

Après avoir terminé toutes les étapes d'un cycle de projet d'analyse des données, vous obtenez des informations commerciales, des modèles de données qui confirment ou non l'hypothèse ou l'objectif que vous aviez défini au début du projet.

À ce moment-là, le marché a considérablement évolué. Une nouvelle demande est apparue et le produit ou service que vous avez développé n'attirera pas beaucoup d'attention.

Il est donc essentiel d'implémenter le cadre d'analyse agile pour transformer les données brutes en analyses utiles en de courts sprints. L'idéal est de minimiser la durée des sprints à quelques jours, ou au maximum une semaine.

Comment mettre en place l'analyse agile

La mise en œuvre de l'analyse métier agile doit s'inspirer de celle du logiciel ou du projet de développement de produit. Elle suit les cinq étapes du cadre agile :

• La première étape consiste à déterminer les meilleures méthodes d'analyse des données, en tenant compte des normes de votre secteur. Vous devez également choisir des outils de BI efficaces.
• Dans la deuxième phase, dressez une liste des exigences clés, identifiez les sources de données, nettoyez les ensembles de données et créez les premiers tableaux de bord pour que les parties prenantes les examinent.
• La troisième phase consiste à standardiser les tâches clés de la BI. Il s'agit, par exemple, de rationaliser les sources de données, les bases de données, les infrastructures informatiques, le processus ETL, l'extraction des données, la sécurité des données, etc.
• Au cours de la quatrième phase, vous devez augmenter la production des analyses de données, comme les tableaux de bord, les graphiques, les tableaux de bord cloud, etc.
• La phase finale consiste à soutenir l'équipe ou les clients qui utiliseront le tableau de bord à des fins commerciales. De plus, lors de cette phase, vous devez recueillir les commentaires et les transmettre au prochain sprint.

Meilleures pratiques pour l'analyse agile

Comme les résultats de l'analyse agile ont un impact direct sur les décisions commerciales, vous devez suivre un processus d'analyse agile éprouvé et sans risque. Voici les meilleures pratiques que les entreprises performantes appliquent dans leurs organisations :

#1. Livraison incrémentielle

Comme son nom l'indique, l'analyse agile est une méthode qui consiste à analyser les données en de courts sprints pour obtenir une valeur optimale à partir d'ensembles de données en temps réel.

Pour rendre le processus d'analyse des données plus efficace et rentable, il faut s'assurer que les équipes agiles fournissent de manière incrémentielle des informations, des rapports, des modèles de données, des décisions commerciales basées sur les données, des analyses de performances, etc.

#2. Prêt à accepter les changements

Il est important d'instaurer un état d'esprit au sein de l'équipe qui prenne en compte le fait que la dynamique du marché évolue au fur et à mesure que le projet progresse. L'équipe doit donc être prête à s'adapter en fonction des changements.

L'objectif final est de créer des rapports d'analyse de données pertinents et efficaces pour l'état actuel du marché.

#3. Livraison fréquente

L'équipe d'analyse des données doit s'assurer qu'elle fournira un produit viable minimum (MVP) à la fin de chaque semaine ou quinzaine. Cela garantira que l'ensemble du processus de développement agile bénéficie de l'analyse des ensembles de données en temps réel.

#4. Collaboration agile

L'équipe d'analyse des données doit être disposée à collaborer avec toutes les parties prenantes du projet. Des outils de collaboration en ligne doivent être mis en place pour faciliter une collaboration rapide et répondre aux exigences.

Ce sont les meilleures pratiques essentielles qu'un projet, une équipe ou une entreprise d'analyse agile doit suivre. Voici quelques conseils supplémentaires pour réussir dans ce domaine :

• Créez un environnement favorable pour vos analystes décisionnels.
• L'équipe d'analyse des données doit également garantir la fiabilité des données et des modèles pour les processus en aval, afin que les tâches et sous-tâches associées n'aient pas d'impact négatif.
• Le responsable de l'équipe d'analyse agile doit veiller à ce que le projet respecte le calendrier, le budget et la portée prévus.
• Innovez lors des sprints agiles d'analyse des données et de génération de rapports en améliorant le processus, en tirant parti des commentaires précédents et en fournissant de meilleurs résultats que lors du dernier sprint.
• En cas de changement majeur du côté du client, toutes les équipes doivent se réunir pour améliorer le déroulement du projet et minimiser son coût.

Ressources pour apprendre l'analyse agile

#1. Analyse Agile | Coursera

Ce cours sur l'analyse agile proposé par Coursera vous apprendra à mettre en place une infrastructure d'analyse solide pour votre équipe. Vous pourrez ainsi générer plus de valeur en l'intégrant au cœur de votre entreprise.

Cette ressource vous montrera également comment intégrer naturellement votre flux de travail avec des analyses exploitables et combiner vos hypothèses axées sur les utilisateurs et les problèmes avec des analyses. Il faut environ 15 heures pour suivre ce cours.

Le cours est en anglais, mais des sous-titres sont disponibles en arabe, français, italien, allemand, russe, espagnol, etc. Vous pouvez également reprogrammer la date limite si vous n'avez pas le temps de suivre les cours. Ce cours est 100 % en ligne et vous recevez un certificat partageable une fois le cours validé.

#2. Devenez un analyste d'affaires agile dans Scrum | Udemy

Ce cours Udemy vous aidera à comprendre les concepts et les normes de l'extension Agile du guide BABOK. Vous pouvez également utiliser ces connaissances pour devenir un professionnel certifié AAC.

Il vous permettra en outre de maîtriser les principales techniques d'analyse commerciale, telles que les feuilles de route des produits, les profils d'utilisateurs, les récits d'utilisateurs, les rétrospectives, les MVP et l'analyse de Kano. Cette ressource vous familiarisera également avec les rôles professionnels d'un analyste commercial agile et avec la manière dont il effectue son travail.

Vous pourrez ainsi adopter l'état d'esprit agile requis pour un analyste commercial. Le cours comprend 13 ressources téléchargeables, 9 articles et 3 heures de contenu vidéo à la demande. Vous recevrez également un certificat d'achèvement et un accès à vie à l'ensemble des ressources.

#3. Analyse agile

Ce livre montre comment adapter soigneusement les méthodes agiles traditionnelles pour répondre aux exigences et aux caractéristiques spécifiques des projets DW/BI. Il vous offre des connaissances sur la façon de générer plus d'innovation, de valeur et de qualité pour tout projet (analyse, entreposage de données, business intelligence) en utilisant les méthodes agiles.

Ici, l'auteur a présenté des solutions agiles indépendantes de la plateforme. Il aide à intégrer diverses infrastructures opérationnelles, héritées et spécialisées. La ressource propose des exemples concrets de gestion d'équipes de développement analytique aux compétences variées. La lecture de ce livre vous permettra de prendre en charge des volumes de données considérables et en croissance rapide.

Le livre propose des solutions éprouvées pour les professionnels de l'informatique, les administrateurs de bases de données, les professionnels de l'entreposage de données, les spécialistes de la BI ou les développeurs de bases de données. Il vous aidera également à améliorer l'alignement des activités, à atténuer les risques commerciaux et à obtenir de meilleurs résultats.

#4. Analytique : la méthode agile

Si vous utilisez l'analytique, mais que vous la considérez sous l'angle des projets informatiques traditionnels, vous faites fausse route. Ce livre vous explique comment les grands noms du secteur, tels que Google et Nextdoor, abordent l'analyse contemporaine.

Cette ressource montrera également comment ces organisations appliquent des techniques d'analyse agile au lieu de domaines traditionnels comme l'ingénierie et le développement de logiciels. Grâce à cela, les employés de ces entreprises sont en mesure de comprendre et d'agir beaucoup plus rapidement que leurs homologues traditionnels.

Ce livre présente un juste équilibre entre études de cas, exemples et exercices. Il montre également comment cette approche novatrice ouvre la porte à d'immenses opportunités. Si votre organisation est prête à accepter l'incertitude et à évoluer dans un monde en constante mutation, ce livre est fait pour vous.

#5. Comment devenir un analyste commercial agile

Le livre explique comment utiliser l'agilité pour mettre en œuvre vos compétences en matière d'analyse commerciale. Ne vous laissez pas induire en erreur par le titre de ce livre. Ici, « agile » fait référence à votre approche, et non à une méthodologie.

Grâce à cette ressource, les analystes métier peuvent devenir des membres d'équipe efficaces et capables de travailler avec agilité. Elle vous explique comment mettre vos compétences à profit pour apporter de la valeur à votre équipe. Vous pouvez également en savoir plus sur les cinq caractéristiques d'un analyste commercial agile et sur la manière d'adopter ces caractéristiques.

De plus, cette ressource explique vos rôles et responsabilités et vous aide à explorer l'impact d'une approche agile sur un processus d'analyse métier traditionnel. Si vous suivez les conseils de ce livre, vous pourrez prouver votre valeur au sein de votre équipe.

#6. Curieux des données : appliquer l'analytique agile

Les analystes de données citoyens comblent les lacunes laissées par les processus traditionnels de veille stratégique. Mais ces nouveaux analystes de données n'ont pas de formation en technologie de traitement des données. Ce livre aidera ces professionnels à pallier ce manque de connaissances.

Il vous guidera à travers les principes fondamentaux de la maîtrise des données. En conséquence, les professionnels ayant des connaissances techniques comprendront les possibilités qui s'offrent à eux et seront en mesure de poser les bonnes questions.

De plus, cette ressource peut fournir des conseils pratiques pour rendre vos équipes autonomes et apporter des changements positifs.

Conclusion

L'analyse agile est votre meilleure option pour obtenir un avantage concurrentiel dans votre secteur. Elle vous permet de prendre des décisions rapides, en moins de temps et sans faire d'erreurs.

De plus, votre équipe d'analyse des données peut analyser efficacement des ensembles de données massifs provenant de différentes sources, lorsqu'elle suit le processus d'analyse de données agile.

Testez les cours et les livres d'apprentissage en ligne mentionnés plus haut. Ils vous aideront à acquérir des connaissances et une confiance dans l'analyse agile que vous pourrez mettre en pratique dans des analyses de rentabilité concrètes.

Vous trouverez ensuite les meilleures plateformes de business intelligence et d'analyse Edge.