Qui a bien pu dire que l'informatique décisionnelle était démodée ?
L'informatique décisionnelle, c'est important. En anglais, on dit business intelligence. Ca fait sérieux, non ? C'est très simple, ça consiste à utiliser des programmes qui aident à prendre des décisions. A partir des données générées par l'activité de son entreprise.
C'est important
Avant les claviers, il y avait les cartes perforées.
Avant les ordinateurs, il y avait les calculateurs humain.
Avant les circuits intégrés, il y avait les lampes à vide.
Avant les processeurs, il y avait les relais électro-mécaniques.
Les ordinateurs ont été inventés pour calculer vite et bien.
Pendant la seconde guerre mondiale, pour guider les obus et déchiffrer des messages.
A partir des années 50, pour faciliter le travail des employés de bureau.
Exploiter les données ne date pas d'hier !
Quelles données ?
Classiquement : clients, ventes, finances, gestion.
Souvent aussi, les données de supervision des infrastructures IT, ou des services SaaS. Les devs sont souvent équipés avec leurs outils perso.
Pour les opérationnels, c'est moins souvent le cas.
Pourtant les besoins sont immenses.
Quand on doit prendre une décision, autant que ce soit la bonne.
Les bonnes décisions
Il y a deux écoles.
Celle des p'tits génies, d'abord.
Ils ont tellement le business dans le sang qu'ils savent prendre des décisions avec leurs tripes. Ou en humant. Ou en méditant.
Les chanceux …
Ils sont rares.
Nous, on fait partie de l'autre école.
La seconde école
Nous aimons quand c'est carré et systématique.
Nous préférons utiliser les informations disponibles.
C'est une bonne façon d'éviter les angles morts, les biais, croyances, dénis ou autres mécanismes psychologiques.
L'avantage, c'est qu'on a des bases (de données, #humour) pour discuter.
Et c'est plus reposant.
Informations
Les informations utiles sont souvent planquées.
Il faut aller les chercher dans les données brutes.
Avec des filtrages, des sélections et forcément du nettoyage.
Des calculs de moyennes, des tendances ou du lissage.
Le but est de calculer les bons indicateurs.
Premier pas
Tout le monde s'est servi de MS Excel, à un moment.
Tout le monde a pesté contre ses formules incompréhensibles.
Tout le monde a essayé de faire des graphiques moches.
MS Excel ne suffit pas, Google Sheet non plus.
MS Power BI est beaucoup utilisé.
Dans le monde de la data, on utilise autre chose.
Python
C'est le bon outil pour le traitement de données.
Sa bibliothèque graphique est immense.
Ses capacités sont infinies.
Python, c'est pratique, ça s'apprend (assez) vite.
Vous trouverez toujours un jeune ingénieur qui connaît.
Tableaux de bord
Un tableau de bord, c'est une webapp.
Les technos sont disponibles.
Python est le bon langage pour le data processing.
Streamlit, Dash ou Panel comme framework pour l'affichage.
On déploie le tout sur une machine virtuelle.
Et hop ! Votre tableau de bord en SaaS, en quelques jours de travail.
Franchement, c'est rapide.
Les possibilités de mise en page sont nombreuses.
Et ça coûte moins cher en licence que Tableau ou Looker.