Business intelligence. Un chiffre, un seul sens, où qu’il apparaisse.

Les données de différents systèmes sont réunies sous des définitions partagées, afin que chaque chiffre puisse être rattaché au travail qui l’a produit.

Des données à une raison d’agir.Exemple illustratif

Dispersé Des données issues de systèmes différents, décrites chacune à sa manière.

Des données à la compréhension

Un rapport utile commence par des définitions communes.

Chaque workflow laisse une trace : demandes, commandes, factures, validations. Cette trace est dispersée entre systèmes et tableurs, et décrite différemment à chaque endroit. La compréhension commence quand on la rassemble et qu’on la structure, pour qu’un chiffre signifie la même chose partout où il apparaît.

Problèmes d’information courants

Les signes que l’information joue contre vous.

  • Des chiffres qui se contredisent

    Deux rapports, deux réponses à la même question, et une réunion passée à décider laquelle est juste.

  • Des rapports refaits à la main

    Le même travail sur tableur répété à chaque période, par ceux qui devraient s’en servir.

  • Des définitions qui divergent

    Chaque équipe mesure la même chose à sa façon, si bien que personne ne peut comparer.

  • Des tableaux de bord auxquels personne ne se fie

    Des chiffres qu’on vérifie ailleurs avant d’agir.

  • Des réponses lentes

    Des questions simples qui prennent des jours, parce que la réponse se trouve à cinq endroits.

  • Aucun lien avec le travail

    Des chiffres qui révèlent un problème sans dire où il naît dans le workflow.

Ce que construit Tibyan

Une information structurée autour des décisions.

  1. Un modèle structuré de l’activité

    Les données qui sous-tendent le travail, rassemblées et organisées comme l’activité fonctionne réellement.

  2. Des définitions partagées

    Des indicateurs convenus, écrits et appliqués partout de la même manière.

  3. Un reporting conçu autour des décisions

    Des vues conçues pour les décisions à prendre, pas pour tout ce qui pourrait être montré.

  4. La qualité à la source

    Les problèmes de données repérés là où ils naissent, avant qu’ils n’atteignent un rapport.

Comment l’information devient décision

Chaque chiffre traçable jusqu’à sa source.

Un chiffre n’est utile que si l’on peut demander d’où il vient et obtenir une réponse. Tout ce que nous construisons garde ce chemin ouvert : de la décision à la mesure, de la mesure aux enregistrements, des enregistrements au travail.

Déroulement d’une mission

D’abord, une question réelle.

Chaque mission part d’une question ou d’un workflow réel et suit cet ordre. Chaque étape est validée avant que la suivante ne commence.

  1. Choisir la décisionIdentifier la décision, la personne qui la prend et les informations qu’elle utilise.
  2. Remonter aux sourcesRemonter aux données sources et repérer les problèmes de qualité, de définition ou d’accès.
  3. Définir les mesuresÉcrire ce que compte chaque mesure, le modèle de données qui la porte, et la façon de vérifier chaque chiffre.
  4. Construire le modèleRelier les sources et construire le modèle, les contrôles de qualité et les rapports convenus.
  5. Vérifier sur les donnéesVérifier les chiffres à partir des données sources avec les personnes qui les utiliseront.
  6. Le maintenir à jourSuivre la qualité des données et adapter les rapports à l’évolution des décisions et des opérations.

Apportez la question à laquelle vos rapports ne répondent pas.

Une décision, les chiffres dont elle dépend, et là où ils divergent. Cela suffit pour commencer.

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