Difference Between KPI Dashboards And Self-service Analytics Dashboards
Summary
TLDRLa vidéo explore la différence entre les tableaux de bord KPI et les analyses en libre-service. L'auteur aide les entreprises à optimiser leurs systèmes de gestion de la performance en clarifiant cette distinction. Les tableaux de bord KPI, comparés à une expérience gastronomique raffinée, présentent des données stratégiques claires pour les décideurs. En revanche, les analyses en libre-service, assimilées à un buffet, permettent aux utilisateurs de créer leurs propres analyses avec un accompagnement nécessaire pour éviter une surcharge de données brutes. La clé est de fournir un équilibre entre données stratégiques et flexibilité d'accès.
Takeaways
- 🔍 Les entreprises ont traditionnellement utilisé des équipes d'analyse pour examiner les KPI stratégiques, mais cela créait des goulets d'étranglement en raison des volumes de données croissants.
- 📊 L'analyse en libre-service permet aux utilisateurs métiers d'analyser eux-mêmes les données, mais elle doit être distinguée des tableaux de bord KPI plus soigneusement préparés.
- 🍽️ Les tableaux de bord KPI sont comparés à une expérience de restaurant étoilé Michelin, où les données sont soigneusement présentées et organisées pour aider à la prise de décision stratégique.
- 📰 Un bon tableau de bord KPI doit raconter une histoire, avec des visualisations efficaces et des narrations concises qui mettent en avant les messages clés pour les décideurs.
- 🧑🍳 L'analogie du buffet pour l'analyse en libre-service montre que les utilisateurs ont besoin d'une certaine préparation et de composants préconfigurés pour bien répondre à leurs questions métier.
- 💡 Les utilisateurs métiers ont souvent du mal à répondre à leurs propres questions avec des outils de libre-service sans orientation adéquate.
- 👨🏫 Il est important de fournir une assistance aux utilisateurs de l'analyse en libre-service pour les aider à naviguer et utiliser efficacement les outils disponibles.
- 📈 Les KPI restent essentiels pour les objectifs stratégiques de l'entreprise, tandis que l'analyse en libre-service offre plus de flexibilité pour des questions spécifiques et opérationnelles.
- 🍽️ Un bon modèle d'analyse en libre-service combine des composants prêts à l'emploi et un accompagnement pour garantir que les utilisateurs puissent créer eux-mêmes des solutions efficaces.
- 🎯 L'accent est mis sur la réduction de la confusion entre les tableaux de bord KPI et l'analyse en libre-service, en clarifiant leur rôle et leur utilisation au sein des entreprises.
Q & A
Quelle est la principale différence entre les tableaux de bord KPI et l'analytique en libre-service ?
-Les tableaux de bord KPI sont des outils de gestion de la performance avec des données stratégiques triées et présentées pour aider à la prise de décision. L'analytique en libre-service, en revanche, permet aux utilisateurs de créer leurs propres analyses en accédant directement aux données, mais cela nécessite souvent une assistance pour bien utiliser ces outils.
Quel était le problème rencontré par les équipes d'analyse de données avant l'émergence de l'analytique en libre-service ?
-Les équipes d'analyse devaient gérer un volume croissant de données et produire des rapports longs et complexes, ce qui entraînait des goulots d'étranglement et parfois des analyses incomplètes ou des données non exploitées efficacement par les décideurs.
Pourquoi est-il nécessaire de continuer à utiliser des tableaux de bord KPI, même avec l'analytique en libre-service ?
-Les tableaux de bord KPI permettent de visualiser des indicateurs clés alignés sur les objectifs stratégiques de l'organisation, facilitant une compréhension rapide par les décideurs. L'analytique en libre-service ne remplace pas ce besoin de données structurées et interprétées.
Comment l'auteur compare-t-il un tableau de bord KPI ?
-L'auteur compare un tableau de bord KPI à une expérience gastronomique dans un restaurant étoilé, où chaque composant est soigneusement sélectionné et disposé pour offrir une vue claire et bien pensée des performances stratégiques.
Quelles sont les trois composantes clés d'un bon tableau de bord KPI selon l'auteur ?
-Les trois composantes clés sont : 1) des titres clairs pour transmettre rapidement un message, 2) une visualisation des données efficace, et 3) une narration concise qui résume l'essence des performances.
Comment l'auteur compare-t-il l'analytique en libre-service ?
-L'analytique en libre-service est comparée à une expérience de buffet, où les utilisateurs ont accès à des composants pré-préparés qu'ils peuvent assembler eux-mêmes pour répondre à leurs propres questions commerciales.
Quel est le principal défi de l'analytique en libre-service selon l'auteur ?
-Le principal défi est que les utilisateurs commerciaux ne savent souvent pas quelles données utiliser ni comment les analyser correctement. Ils ont besoin d'une préparation et d'une assistance pour naviguer efficacement dans ces outils.
Que propose l'auteur pour rendre l'analytique en libre-service plus efficace ?
-L'auteur suggère de travailler avec les utilisateurs pour identifier leurs besoins en matière d'information et de leur fournir des composants ou des conseils pré-préparés afin de les aider à construire leurs propres analyses de manière plus cohérente et efficace.
Pourquoi l'auteur mentionne-t-il une station d'omelette dans l'analogie du buffet ?
-L'auteur utilise l'analogie de la station d'omelette pour illustrer qu'en analytique en libre-service, les utilisateurs peuvent personnaliser leurs analyses en fonction de leurs besoins spécifiques, mais ils ont parfois besoin d'un soutien (comme un chef) pour assembler les bons éléments.
Quel est l'objectif principal de l'auteur lorsqu'il travaille avec des organisations sur l'analyse de données ?
-L'objectif principal de l'auteur est d'aider les organisations à clarifier leurs besoins en informations stratégiques et à concevoir des solutions qui permettent aux décideurs d'accéder facilement aux données pertinentes, tout en offrant un support adapté pour l'analytique en libre-service.
Outlines
🔍 Différence entre tableaux de bord KPI et analyses en libre-service
Le premier paragraphe traite de la distinction essentielle entre les tableaux de bord KPI et les analyses en libre-service. L'auteur explique qu'il aide les entreprises à gérer leurs systèmes de performance en utilisant les données pour éclairer les décisions. Autrefois, une équipe d'analystes était en charge de la collecte et de l'analyse des données stratégiques pour créer des rapports. Cependant, avec l'augmentation des volumes de données, ce processus est devenu inefficace. La promesse des analyses en libre-service consiste à donner aux utilisateurs d'entreprise des outils pour analyser eux-mêmes les données et répondre à leurs questions commerciales.
🍽️ L'analogie du repas gastronomique pour les tableaux de bord KPI
L'auteur compare les tableaux de bord KPI à un repas gastronomique dans un restaurant étoilé. Ces tableaux de bord doivent être soigneusement conçus, en tenant compte des objectifs stratégiques de l'organisation. L'accent est mis sur l'importance de bien visualiser les données pour qu'un décideur puisse facilement comprendre les informations essentielles, comme s'il lisait les titres d'une première page de journal. Les tableaux de bord KPI doivent raconter une histoire visuelle claire pour permettre aux dirigeants de prendre des décisions rapides et informées.
🥗 Analogie du buffet pour les analyses en libre-service
Les analyses en libre-service sont comparées à un buffet où les utilisateurs d'entreprise peuvent choisir et combiner différentes 'composantes' de données pour répondre à leurs questions. Cependant, beaucoup d'entre eux ne savent pas toujours quelles données utiliser ni comment les analyser. L'auteur met en avant la nécessité d'une préparation en amont, comme dans un buffet où certains plats sont déjà préparés, et où un chef est présent pour assembler les ingrédients selon les préférences du client. Les entreprises doivent offrir un accompagnement pour aider les utilisateurs à naviguer dans les outils de libre-service.
🧑🍳 L'accompagnement nécessaire pour les analyses en libre-service
L'auteur souligne que même avec des outils en libre-service, il est crucial d'offrir un soutien continu. Les utilisateurs doivent savoir comment utiliser ces outils pour répondre à leurs besoins. L'analogie de la station d'omelettes dans un buffet est utilisée pour illustrer cette idée : bien que les ingrédients soient disponibles, un chef est nécessaire pour les assembler. De même, une équipe d'analystes doit rester disponible pour guider les utilisateurs dans l'utilisation des outils de libre-service, afin qu'ils puissent répondre à leurs besoins spécifiques en matière de données.
📊 Clarification des besoins d'information et de données
Dans ce dernier paragraphe, l'auteur partage son expérience avec de nombreuses organisations pour clarifier leurs besoins en information et en données. Il met l'accent sur l'importance de structurer les informations stratégiques pour les décideurs tout en rendant les données facilement accessibles à tous les niveaux de l'entreprise. L'objectif est de lever la confusion autour des analyses en libre-service et d'améliorer la prise de décisions basées sur les données. Enfin, l'auteur encourage les lecteurs à explorer davantage ses vidéos et articles pour approfondir ces sujets.
Mindmap
Keywords
💡Tableau de bord KPI
💡Analytique en libre-service
💡Équipe d'analytique
💡Décisionnaires
💡Besoins d'information stratégique
💡Volume de données
💡Visualisation des données
💡Accompagnement
💡Expérience buffet
💡Transformation des données en histoires
Highlights
KPI dashboards focus on high-level strategic data for decision-makers.
Analytics teams in the past spent excessive time analyzing and reporting large data volumes.
Bottlenecks emerged as analytics teams struggled to analyze increasing data volumes.
Self-service analytics promises to allow business users to answer their own business questions.
KPI dashboards should be like a 'fine dining experience,' with well-curated and visually effective data.
Effective KPI dashboards need to include strategic data visualization and storytelling.
KPI dashboards should present data as clear 'headlines' for executives to easily understand key insights.
Self-service analytics is more of a 'buffet experience,' allowing users to select and combine data themselves.
Business users often lack the knowledge to analyze data properly and need guidance.
Self-service analytics should not be just raw data dumped into a system; some preparation is necessary.
Hand-holding and guidance are essential to help business users effectively leverage self-service analytics tools.
Analytics teams can offer pre-prepared data components that business users can customize for their needs.
It's important to curate strategic information to inform high-level decision-makers effectively.
Companies need a mix of curated KPI dashboards and well-prepared self-service analytics.
The speaker helps organizations clarify their data needs and improve performance management systems.
Transcripts
let's look at the important difference
between kpi dashboards
and self-service analytics
[Music]
i help companies with their performance
management systems i help them to find
the right data to inform decision making
and what i find in practice is that
there's a bit of confusion around
the difference between self-servers
analytics
and more curated kpi dashboards
if we look back what we've had in the
past is that companies had an analytics
team
that would look at some of the
high-level kpis the strategic bits of
data that companies
and decision makers needed and they
would spend a lot of time
during the months collecting and
analyzing this data and then producing
reports
as the data volumes grew in companies
these reports
got longer and longer and longer and
then suddenly you started to see
bottlenecks that not everything could be
analyzed properly
and then i felt that a lot of times
analytics teams just
dumped data onto decision makers
one way to get out of this was the
promise of self-service analytics so you
say okay instead of
having this analytics team doing all the
analysis why don't we give
our business users a tool so they can
analyze the data themselves they can
answer their business questions
and for me we need to do two distinctly
different things here
we still need to do these curated kpi
dashboards
where we look at the high level
strategic goals of the organization
and we need to figure out what data we
want to use to help the decision makers
to understand how well we're doing
against those goals
and how well as a business we are
performing and for this
i talk about this fine dining experience
so you go to a
two or three star michelin restaurant
and you sit down
and you get presented with a beautiful
meal
that is and the table that the plate is
beautifully created and someone has
thought about where to put the different
components
so for me this is what a kpi dashboard
should be about
we should have teams thinking about what
is the strategic information needs
how do we best visualize this data what
is the best graph
or how do we turn this into a
real story so my analogy here is a
newspaper front page where we talk about
we think about
what is actually the headlines we turn
the data into a headline that an
executive that is busy can easily read
and say okay this is the message
i understand that we're not selling
enough i understand that our
employees are really happy whatever the
message is
then we need to bring in a picture so we
need to think about data visualization
very effectively
and then we also need to think about
storytelling so on a front page you will
have a
summary a short narrative that captures
the essence of the story
and this is again something i see
missing from lots of kpi
dashboards now let's explore
self-service analytics so what the aim
of this is
that we give everyone in the
organization access to data so they can
make more data informed decisions
for me this is a bit like a buffet
experience
where you walk onto a buffet and you put
your meals together
using different pre-defined components
so what i find is sometimes companies
see this as
simply dumping all their raw data into a
big database
putting a nice front end of
tools like click and tableau or power bi
on top
and then say simply go off and find your
answers
the challenge is that business users
often don't know
how to answer their questions what data
to use and how to analyze it
so again what we need to do is we need
to do some hand holding here and some
preparation
so instead of dumping raw pasta and raw
dough
and and all the different ingredients
into one place hoping that people will
find the answers and find a great meal
from it
we will have pre-cooked starters
different side dishes
different salads that are already
prepared that i can then easily put
together
so again what we need here is a bit of
preparation where you work with business
users to say okay what are some of the
questions you have to have an answer to
and then you give them some guidance of
how to put this together
and maybe even some hand holding so if
you think about a buffet restaurant in
the morning they might have an omelet
station
where you go in and say i would like to
have this i would like an omelette with
cheese and bacon
and a bit of this bit of that
or someone else comes along and says i
want salmon and dill in mine
what you then have is you then still
have a chef that will put it together
for you
and for me this is something that is
really important that we still
give people the ability to interact with
an analytics team
say okay how do i now use my
self-service tool to find
my answers or you give them the
ingredients so they can put it together
really well
by themselves and this is basically what
i work on with lots of organizations
where we sit down and say what are your
true information needs
what are your data needs how can we
curate
the really important strategic
information to really inform decision
makers
and how can we make this experience for
everyone else really work so they can
find the data they need and use it to
inform their decision making
and for me there's a lot of confusion in
practice that i try to help
to eliminate if you find this
interesting i have lots more
videos on my youtube channel and lots of
articles on my website
where you can find out a lot more about
any of these topics so i talk about
kpis i talk about data and everything
else in between
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