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      Saviez vous que les visualisations sont perçues 60,000 X plus vite par le cerveau que par le texte ?   C’est une information que j’ai appris très tôt dans ma carrière dans le monde de la donnée.   Printemps 2015, j’étais assistant chef de projet dans la DSI d’un grand acteur du luxe à Paris.     Mon manager m’avait donné comme objectif de l’assister à optimiser le pilotage des différentes équipes de prestation informatique en ayant une vue consolidée sur le nombre de jours passés par projet, temps de résolution de problèmes critiques, etc.   J’étais stagiaire et j’étais impressionné par la quantité d’information que je recevais chaque jour et les processus complexes par lesquels l’entreprise passait pour extraire les demandes d’évolution et de maintenance, les formatter, les saisir sur Excel, puis les enrichir, puis produire des analyses, ensuite les mettre sur un PowerPointune fois par semaine pour les réunions de pilotage.   C'est là où je découvre le pouvoir de la visualisation de données avec Power BI.   Nous avons pu récupérer des données de plusieurs sources, en faire des calculs intelligents et produire un Dashboard qui permet d’avoir une vue à 360° sur une activité pour en faire un pilotage efficace.   Ce premier use case m’a fait comprendre qu’avant de vouloir visualiser la donnée, il faut la préparer, s’assurer qu’elle est valide, de manière qu’elle soit exploitable dans le format souhaité par « Power BI ». Un exemple simple est de faire par exemple du Pivot Table. « D’une donnée illisible, chronophage et non mise à jour à un Dashboard en temps réel qui aide à la décision, en 5 minutes. Là est la puissance de Power BI. ».     Puis, Power BI permet de faire un enchainement d’opérations sur les données, chaque étape à droite de l’écran permet de voir quelle opération a été faite. La capacité de Data préparation est présente mais néanmoins limitée pour trois raisons : L’interface ne permet pas d’identifier de manière visuel (pictogramme, couleur…) les types d’étapes qui ont été ajoutés (Suppression de champs, Ajouts de colonnes, séparation de colonnes, chercher et remplacer des caractères, formatage des données). C’est simplement une information textuelle. Il n’est pas possible de produire un diagramme reprenant l’ensemble de ces données et de générer une documentation spécifique à cet enchainement d’étapes. Revenir quelques étapes avant ou avancer quelques étapes après peut produire des erreurs en fonction des manipulations faite sur les données. Plus tard, en tant que Consultant Data Analytics, j’ai travaillé avec  plusieurs entreprises pour les aider à valoriser leur donnée au travers de la visualisation de données.   Quand les traitements devenaient volumineux, je conseillais d’implémenter une couche intermédiaire type cube ou module tabulaire pour centraliser les traitements.     Fort d’une expérience de 3 ans, et après avoir vu l’implémentation de Power BI chez + 20 clients tout secteur confondu, je le dis avec confiance : La promesse de Power BI qui est celle de permettre aux utilisateurs d’importer, transformer, de calculer (avec DAX ou M) et de visualiser leurs données en quelques clics est tenue...pour des utilisateurs qui ont de la technicité. En effet, utiliser DAX ou M n'est pas tout à fait destiné à des utilisateurs métiers. En tant que consultant technique, il était aisé pour moi d'utiliser du DAX ou du M, mais ce n'est pas le cas des métiers (Contrôle de gestion, Finance, RH) qui utilisent Power BI. A partir du moment où il y a besoin de faire de l’historisation, du monitoring/versioning de flux de données, du calcul complexe sur plusieurs dimensions et mesures, le modèle de préparation de données à ce niveau-là n’est plus suffisant. L’une des forces de Microsoft est de pouvoir mettre à disposition des informaticiens des outils comme SSIS & SSAS pour assurer la partie ETL et l’intelligence de calcul. Ces deux outils peuvent également bénéficier de la puissance du cloud Azure pour être déployé rapidement.   Toutefois, il n’est pas aisé pour un utilisateur métier de faire bon usage de SSIS ou de SSAS. Ce ne sont pas des outils qui sont destinés à des utilisateurs métiers, qui fonctionnent au travers de code SQL et de packages à « déployer », souvent avec un outil de gestion de version type SVN pour industrialiser les déploiements. Les développements doivent faire donc l’objet de spécifications fonctionnelles et techniques, validés par les métiers, puis les développeurs qui doivent régulièrement vérifier avec les métiers si leurs développements répondent bien à leurs besoins. Ceci peut être chronophage, particulièrement quand le besoin d’analyse est urgent.   C’est là où la plateforme Alteryx prend tout son sens dans une architecture Alteryx + Power BI   C’est une plateforme d'analyse de données en libre-service avec une plateforme capable de vous aider à découvrir, préparer et analyser toutes vos données, puis de déployer et partager des analyses à grande échelle pour en faire des visualisations pertinentes sur Power BI Alteryx a 4 pilliers, et chacun répond à une spécificité de la journée analytique, c’est-à-dire de la découverte de la donnée, son usage et analyse, son partage, et sa mise à l’échelle en production.  Quand on pense préparation de données, la logique Alteryx veut que chaque étape soit « visible » et « documentée ». L’utilisateur visualise les étapes par lesquelles passent ses données et ce, de manière aisée, flexible et sans code.     Ceci permet de : Développer un workflow. Chaque icone représente une opération faite sur les données. Un ensemble d’icone constitue un workflow par lequel les données transitent. Chaque groupement d’icone ayant des fonctionnalités similaires ont un code couleur différents. Sur l’exemplee : On voit 4 couleurs : Verts : Entrée et visualiser les données Bleu : Préparation et transformation des données Violet : Jointure de données Marron : Outils prédictifs. En un coup d’œil, il est possible de voir les principales opérations d’un workflow.   En combinant Alteryx et Microsoft Power BI, les organisations peuvent rationaliser et accélérer le processus de préparation et d'analyse des données. Ceci fournit une manière plus rapide de fournir une expérience de bout en bout pour l'accès aux données, la préparation, l'analyse, la visualisation et la consommation, fournissant plus des analyses plus rapidement avec un ensemble plus complet de données.  « Alteryx donne du pouvoir au rôle disruptif de « Citizen Data Scientist », c’est-à-dire offrir la capacité à un analyste d’appliquer des modèles prédictifs, et ce, sans coder. C’est une révolution. »   The Beauty & The Brain : Comment rendre vos découvertes data science visuellement parlante pour les analystes ?   Power BI intègre du code R, et des visuels Python…Et pourquoi pas faire du Code R, Python, et bénéficier de + 15 modèle prédictifs sur Alteryx pour déployer les résultats sur Power BI et les visualiser ?   Visualiser ses données dans des Dashboard parlants a une importance capitale pour comprendre son activité, et donc de mieux la piloter, et prendre les décisions nécessaires. Jusque-là, la capacité de pouvoir appliquer des modèles prédictifs était un terrain réservé à des Data Scientists qui avaient la connaissance informatique et statistique nécessaire pour entrainer des modèles sur les données. Etant  intéressé par les infinies possibilités de la data science, le fait d’avoir un outil qui me permette à la fois de préparer mes données, de les analyser, et d’appliquer des modèles prédictifs en quelques clics est une opportunité en or pour pousser mes analyses plus loin. Ci-dessous, vous voyez les différents modèles disponibles : Réseau de neurones, régression linéaire, arbre de décision, etc.     « Code free oui. Code friendly aussi » Avec Alteryx, vous pouvez faire usage de ces outils prédictifs sans code, mais également entrer dans le code avec lequel l’outil est développé. Ceci donne donc de la flexibilité aux data scientists de modifier le code en fonction de leurs besoins et de leurs connaissances.   En résumé, étant un utilisateur de Power BI depuis 4 ans, retrouver la simplicité d’usage de la visualisation dans la manière de préparer les données avec Alteryx offre une vraie valeur ajoutée au processus analytique. Il est aujourd’hui aussi simple de faire de la visualisation que de faire de la préparation de données ou d’appliquer des modèles prédictifs et ce, sans connaissances techniques poussées.   Je vous laisse avec quelques liens utiles :  Webinar | Comment devenir Citizen Data Scientist ? Comment connecter Power BI à Alteryx Academy Alteryx | Formation gratuite sur Alteryx A bientôt pour un nouveau post sur la communauté,   Zakaria  
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