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Comment et pourquoi contextualiser la donnée pour mieux l'analyser et la rendre plus accessible à tous

Analyser et contextualiser la donnée.

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Par La rédaction

La Self BI a été une première étape vers un accès généralisé de la data à tous les métiers, tous les collaborateurs. Elle a mis en évidence des freins et défis qui contraignent les utilisateurs dans l’accès à la data et son analyse. Ces freins et défis sont liés à un besoin de compréhension des règles sous-jacentes. La contextualisation de la donnée est une des clés de son accessibilité par tous.

Selon, Jean-Philippe Nagel, Country Manager France, Belgique et Luxembourg pour MicroStrategy, « l’élément important est de rendre la donnée directement compréhensible par l’utilisateur ». Ce qui passe par une augmentation de l’expérience utilisateur pour lui permettre d’accéder à des indicateurs associés à un ensemble d’éléments de contexte, directement dans son outil de prédilection.

Analyser et contextualiser la donnée permet aux entreprises de mieux l’utiliser et d’élargir la portée de la data.

Jean-Philippe Nagel échange avec notre journaliste Thomas Pagbe, autour de cette ambition d’une donnée plus compréhensible afin d’étendre son usage par l’utilisateur.

Au sommaire de cet entretien

01:19 Pourquoi les métiers rencontrent-ils tant de difficultéx à exploiter la data ?
03:10 De l’importance de rendre la donnée directement compréhensible dans le Digital Workplace.
05:05 Dans quelle mesure la contextualisation permet d’étendre la pénétration de la data au sein des métiers ?
07:25 Comment les métiers peuvent s’y retrouver dans le trop plein de données et la multiplicité des outils ?
09:05 Que faut il pour fluidifier les données entre les équipes Data et les équipes métiers ?

 

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