Cinq bonnes pratiques sur la diffusion de l’information de gestion

Dans un contexte où les outils d’intelligences d’affaires se perfectionnent et se démocratisent, les organisations se retrouvent exposées à une nouvelle réalité qui amène son lot de risques et d’enjeux non négligeables. La valeur apportée par l’information de gestion générée est indéniable, mais comme dans tout processus décentralisé, il importe d’encadrer sa production et son déploiement pour éviter de s’exposer à des inconvénients importants qui seront difficiles à récupérer une fois constatés.

Dans cet esprit, nous vous proposons d’explorer cinq bonnes pratiques en matière de diffusion d’information de gestion que les organisations devraient considérer afin de contourner les plus importants risques liés à ce processus.

Organisation et communication d’une gouvernance des données claire et sans ambiguïté qui encadrera l’accès aux sources de données autorisées dans l’organisation

Les organisations ont beaucoup à gagner à démocratiser l’accès aux données de l’organisation afin que de multiples intervenants, de tous profils et de toutes provenances, puissent analyser leur contenu et y déceler l’information de valeur. Comme tout actif organisationnel, il est important d’établir les règles et les contrôles qui encadrent l’accès aux données, de les communiquer et de les contrôler. Cette gouvernance des données doit adresser divers points de réflexion quant au fait de :

• Situer et communiquer la provenance des données originales
  • Étape durant laquelle est déterminée et communiquée le calendrier du processus budgétaire, la livraison des instructions encadrant la saisie budgétaire des différents collaborateurs, la production et l’explication des différents gabarits de saisie ainsi que de leurs calculs automatisés.
• Connaître les limitations des données que nous possédons et que nous utilisons
  • Dans l’utilisation des données, certaines limitations doivent être communiquées afin de s’assurer que l’information reste pertinente et véridique. Par exemple, l’agrégation de données peut nécessiter d’y appliquer une hypothèse qui rend la donnée moins fiable à certains niveaux.
  • Certains systèmes cumulent de l’information de faible qualité qui doit être améliorée avec la modification de certains processus (garbage-in, garbage-out). Il faut alors communiquer le fait que certaines données peuvent être moins fiables, et expliquer les processus en place afin d’en améliorer la qualité.
• S’assurer que l’utilisation de ces données est conforme aux règles de l’organisation
  • L’accès aux données sensibles (salaires, contrats, et informations personnelles sensibles) peut nécessiter d’être doté d’un niveau de sécurité supérieur, ou d’en être totalement exclus.
• Établir le processus de validation à respecter avant de diffuser l’information
  • Il est important de s’assurer d’avoir un processus de validation que les utilisateurs devront respecter avant de déployer de l’information de gestion au sein de l’organisation afin d’éviter que les gestionnaires prennent des décisions mal orientées. Cette procédure devrait identifier les gardiens de la donnée qui devront s’assurer de la véracité de ce qui sera véhiculé, et celui-ci peut différer en fonction du sujet de l’analyse (Finance pour données financières, RH pour données sur la main d’œuvre, Production pour les scénarios opérationnels, etc.).
• Communiquer le support en place dans l’organisation pour ceux qui vivent des enjeux de données
  • Dans tout processus décentralisé, il ne faut pas minimiser la charge de travail qu’amènera le support du nouvel outil. Afin d’être efficace avec le temps alloué aux différents intervenants de l’organisation, une procédure de support doit être disponible afin que les utilisateurs sachent vers qui se tourner en cas de problématique. En effet, il se peut que les responsables soient différents pour les enjeux d’accès aux outils et pour ceux relatifs aux données (erreurs de transformation, erreurs au niveau de la sécurité, etc.). Il faut donc que les utilisateurs décentralisés aient suffisamment d’information pour savoir qui contacter en fonction de leur propre problématique, et d’avoir un processus d’attribution de billet de support approprié.
• Mettre en place un contrat d’engagement annuel qui rappelle aux employés les règles qui régissent l’accès et l’utilisation des données de l’organisation.
  • Comme l’ouverture aux données de l’organisation comporte un certain risque, entre autres les fuites de données, un contrat d’engagement annuel doit être mis en place et signé par chacun des utilisateurs afin de leur rappeler leur responsabilité par rapport à l’utilisation des données.

Transformation des données en information, et diffusion dans un format immédiatement consommable sans manipulation supplémentaire

• Lorsque diffusée, l’information devrait déjà être orientée pour analyser le sujet attendu, sans traitement supplémentaire autre qu’un niveau de forage et d’analyse qui sera encadré et prédéterminé dans le déploiement du rapport. Si l’information peut être analysée de différents angles (Ex : ajout de dimension d’analyse), il est préférable de diffuser des rapports différents en tenant compte des différents angles, plutôt que de laisser à l’usager final la tâche de manipuler la donnée pour arriver à ses fins.
• Si une analyse récurrente nécessite d’exporter les données vers Excel et d’y apporter un traitement via des formules, il serait envisageable d’intégrer cette transformation sur une nouvelle métrique et de la rendre disponible directement dans les cubes de données. Il est important de se rappeler qu’à chaque fois qu’un utilisateur final doit manipuler l’information, il y a un risque qu’il se décourage et interrompe son analyse, ou qu’il fasse une faute de manipulation qui pourrait l’induire en erreur.
• Lorsque les données sont traitées à l’extérieur des rapports déployés, plusieurs versions d’une même analyse ou du même chiffre peuvent avoir été créées parce que les personnes qui l’ont traitée avaient une vision différente de la même information, menant parfois à des discussions non productives concernant le bon chiffre, et à des décisions d’affaires mal orientées.

Offrir une plate-forme d’accès libre-service permettant d’accéder aux informations et de forer vers les résultats souhaités

• Excel doit être utilisé avec parcimonie pour la diffusion d’information corporative officielle, car il laisse beaucoup trop de possibilités de manipulation des données, et ce malgré qu’il s’agisse d'un outil bien maitrisé par la majorité des intervenants. On doit donc penser à des outils simples et faciles d’apprentissage, mais à la fois puissants et facilement déployables (par navigateur internet) pour favoriser leur utilisation.
• Une fois les principes de gouvernance des données en place, il est beaucoup plus efficace et sécuritaire de déployer les outils de génération de données via une plate-forme libre-service afin de permettre aux utilisateurs de consulter les rapports souhaités et de forer vers la donnée qui leur est pertinente.

Former les gens de manière à ce qu’ils deviennent autonomes dans leur analyse et recherche d’information

• L’autonomie est essentielle, car il n’est plus possible d’attendre après la disponibilité d’un groupe d’expert technique apte à répondre aux multiples besoins des différents secteurs. La quasi-instantanéité d’accès à l’information est primordiale, et ce, dès qu’un questionnement surgit.

S’ouvrir aux technologies émergentes qui facilitent l’amalgame d’information interne à des informations externes complémentaires à l’entreprise, et qui permettent de proposer une projection future des résultats historiques et actuels de l’organisation (assisted forecasting)

• L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine se pointent à l’horizon dans différents secteurs et il faudra démontrer un degré d’ouverture pour en prendre pleinement avantage. Entre autres, pour ce qui a trait à l’amalgamation de multiples sources de données internes et externes qui ont le potentiel de confirmer certaines pistes, parfois même instinctives, qui viendront influencer les décisions et actions de l’organisation.
• Avec le grand nombre d’informations historiques que les organisations possèdent, il devient fort intéressant de penser que celles-ci pourront servir à extrapoler, via des modèles statistiques éprouvés et de plus en plus sophistiqués, les données avec lesquelles l’organisation devra traiter dans un futur rapproché.