La méthode MAK2

• SAISIE DE DONNÉES

• Départements : administration et finances, marketing et ventes, production et opérations, R&D, RH, assurance-qualité, approvisionnement.

  Sources de données : on dénombre actuellement près d’une centaine de sources de données selon les secteurs d’activité.

  Exemples : Google Analytics et autres outils de suivis de performance, CRM, ERP, systèmes comptables, médias sociaux, plateformes numériques (site Web, boutique en ligne), etc.

• OPTIMISATION DU PROCESSUS DE SAISIES INTERNES
• • Conseils sur les meilleures pratiques en saisie de données
  • Élaboration de stratégies de captation des données.

  Vous documentez encore aujourd’hui vos données manuellement? Aucun problème : nous développons des solutions de saisie adaptées vous permettant d’optimiser la saisie de vos données afin de réduire les pertes de temps, de minimiser les risques d’erreurs et d’éviter le dédoublement de travail.

• ENTREPÔT DE DONNÉES

• La création d’un entrepôt de données permet aux utilisateurs de se doter d’un environnement structuré afin d’avoir accès en tout temps à ses données de façon sécurisée, de quelque endroit que ce soit.

  Cette façon de faire s’inscrit dans les bonnes pratiques de la gouvernance des données afin d’assurer une meilleure cohérence et une meilleure qualité des données elles-mêmes.

  Cette structure d’intelligence d’affaires facilite et accélère la science des données et l’élaboration de la visualisation des données.

• STRATÉGIE DES DONNÉES alignée avec la vision d'affaires

• Compréhension du contexte actuel de l’entreprise, ses enjeux, ses problématiques (opérationnelles et fonctionnelles), ses objectifs d’affaires (performance interne et externe) et ses stratégies.

  En fait, nos stratèges de données accompagnent les entreprises à se doter d’une stratégie des données bien réfléchie alignée avec la situation actuelle de l’entreprise et sa vision d’affaires à court, moyen et long terme.

  • Objectifs pour les résultats des données;
  • Identification des indicateurs de performance en lien avec l’administration, les opérations, la qualité, la sécurité et les tactiques marketing.
• AUDIT

• Évaluation quantitative et qualitative de l’inventaire des données disponibles.

  L’audit permet de statuer si nous avons assez de données disponibles en volume, en variété et en qualité et si elles sont pertinentes pour atteindre les objectifs de la stratégie de données ou si l’on doit mettre sur pied de nouvelles façons de faire pour l’entreprise.

• PLAN D’ACTION

• Suite à l’audit, ce plan permet d’orienter des actions à mettre en place afin de collecter l’ensemble des données pertinentes et de répondre aux objectifs de la stratégie des données liée à la vision d’affaires de l’entreprise.

  Avons-nous toutes les données?
  Si oui, l’étape de la préparation des données peut maintenant débuter.

  Si, par contre, nous n’avons pas assez de données disponibles, le plan d’action devient important afin de se doter de nouveaux outils et de mettre sur place de nouvelles pratiques.

• PRÉPARATION DES DONNÉES

• Afin d’assurer la qualité des données en fonction des objectifs

  • Extraction
  • Nettoyage
  • Transformation
  • Valorisation
• ANALYSE DES DONNÉES

• Apprentissage machine : on fait parler les données et on découvre des corrélations.

  Maintenant que nous avons l’ensemble de nos données pertinentes et de qualité :

  • Établir des corrélations;
  • Déterminer des tendances;
  • Créer des modèles prédictifs;
  • Faire des analyses statistiques;
  • Effectuer des simulations de scénarios possibles en lien avec la modélisation prédictive.
• VULGARISATION - DIAGNOSTIC

• Vulgarisation des corrélations trouvées dans les données.

  Les corrélations permettent de faire un diagnostic pour illustrer les problèmes, les tendances. On fait parler le croisement des données afin de se doter de résultats nous permettant d’être prédictif, de confirmer des hypothèses et d’appliquer des solutions correctives.

  En se basant sur notre expertise et notre expérience opérationnelle, nous ciblons les algorithmes utiles et pertinents afin de permettre d’atteindre les objectifs et de mieux soutirer les corrélations.

  Notre force : une meilleure analyse, une meilleure cible et de meilleurs résultats.

• ÉVALUATION

• Est-ce que toutes les données que nous avons, les analyses, les conclusions et les modèles sont tous alignés avec la stratégie de données liée aux objectifs d’affaires?

  Est-ce que nous avons en main l’ensemble des données nous permettant de répondre à nos indicateurs?

  Est-ce que les croisements de données apportent des opportunités pour l’entreprise?

  Est-ce que l’analyse des corrélations nous amène des enjeux et d’autres opportunités?

  La réponse positive à ces questions nous permet de continuer vers l’étape de la réalisation des outils de visualisation. Autrement, nous devons revoir la stratégie et le plan d’action pour assurer l’atteinte des objectifs.

• VISUALISATION DES DONNÉES

• Comment faire parler les indicateurs?
  Fondée sur une stratégie de communication et un design UX (expérience utilisateur) de l’interface de visualisation des données, une maquette fonctionnelle est d’abord conçue avant la réalisation du tableau de board personnalisé qui inclut l’interactivité entre les graphiques.

• Automatisation et gestion des accès

• Mise en place des mécanismes d’automatisation afin d’assurer la précision et la pertinence des indicateurs en temps réel.

  Mise en place de la gestion des accès aux données confidentielles.