INTÉGRATION DES DONNÉES D'ENQUÊTE EN UTILISANT LA PUISSANCE BI

Power BI, ainsi que Google Analytics, sont devenus ces dernières années les outils logiciels préférés du monde de l'entreprise pour l'analyse des données générées par les applications internes de l'entreprise. Cette tendance a été favorisée par plusieurs facteurs ; tout d'abord, par la nécessité de disposer sur le Web de tableaux de bord conviviaux, intelligents et partagés qui présentent des données provenant de diverses sources, dont la structure est généralement assez complexe. Deuxièmement, parce que les outils traditionnels d'analyse des données tels qu'Excel, SPSS, ainsi que d'autres outils OLAP et d'exploration des données, ne répondent plus aux exigences d'analyse des données en ligne et d'interopérabilité requises par les utilisateurs d'aujourd'hui.

Les données provenant des ventes, de la finance (ERP), de la gestion de la relation client (CRM), de la production et du contrôle qualité, etc. sont désormais analysées dans des tableaux de bord conviviaux et fonctionnels sur intranet ou sur internet, créés et personnalisés pour répondre aux besoins de l'utilisateur. PowerBI, Google Analytics et d'autres outils d'analyse en ligne fournissent des interfaces d'intégration de données par un processus appelé ETL (Extraction, Transformation et Chargement). Ce sont des interfaces (logiciels) qui permettent d'extraire et de charger des données à partir de leur propre source, qu'elles soient dans un format de base de données propriétaire, ou qu'il s'agisse de fichiers texte, XML, XLS, CSV, SAV, etc.

ALIMENTER UN TABLEAU DE BORD BI-PUISSANCE AVEC UNE ÉTUDE EXTERNE

Une fois que les données sources ont été importées, ou reliées au système Power BI, elles sont transformées, nettoyées et entièrement préparées pour une analyse plus approfondie. Cette préparation initiale des bases de données consiste à éliminer les champs redondants ou inutilisables ou les enregistrements non utiles à l'analyse, ainsi qu'à les mettre dans un format unifié et compréhensible ; à éliminer les relations complexes des bases de données relationnelles par un processus automatique de dénormalisation des données. C'est-à-dire que si la source de données contenait par exemple une vingtaine de tableaux interdépendants, ceux-ci peuvent être résumés à seulement 2 ou 3 tableaux. Ainsi, en interne, PowerBI créera un grand tableau dénormalisé (Datawarehouse) dans le but d'effectuer des requêtes analytiques en ligne (OLAP) à partir de l'interface conviviale ou "Dashboard".

Alors que la dénormalisation et la préparation des données commerciales internes est souvent un processus complexe et fastidieux. La préparation des données d'enquête externes pour l'analyse dans Power BI est beaucoup plus simple et rapide que vous ne le pensez, car les données d'enquête sont généralement déjà dénormalisées. C'est-à-dire que chaque enregistrement dans le tableau correspondra à une interview (cas ou questionnaire) et chaque champ à une question ou une variable du questionnaire. En outre, le processus de transformation des données d'enquête codées (avec son livre de codes) en un format textuel compréhensible par PowerBi est bien pris en charge par la plupart des logiciels d'enquête, notamment RotatorSurvey, QuestionPro, Qualtrics et SurveyMonkey.

INTÉGRER L'AGENCE D'ÉTUDES DE MARCHÉ DANS LA CHAÎNE DE VALEUR DE L'ENTREPRISE PAR LE BIAIS DE POWERBI

Normalement, nous voulons créer un tableau de bord dans Power BI qui nous permette d'afficher et de croiser les données internes de l'entreprise (ventes, finances, production) avec les indicateurs clés de performance (KPI). Nombre de ces indicateurs proviennent de données primaires externes obtenues sur le terrain, par le biais d'enquêtes auprès des consommateurs, des clients, des fournisseurs, etc. Il est alors nécessaire d'intégrer les données générées par l'unité d'étude de marché qui produit les données, qui peut être un département interne de notre entreprise, ou une agence d'étude de marché externe, que nous avons engagée pour nous fournir les données primaires qui seront collectées (dans des questionnaires) par observation (client mystère) ou par des entretiens en face à face.

Supposons le cas d'une entreprise qui vend des boissons non alcoolisées, qui souhaite construire un tableau de bord pour montrer l'évolution de ses ventes mois par mois, afin de pouvoir mesurer si les investissements réalisés dans la publicité et le marketing ont un effet positif sur l'entreprise, tant en ce qui concerne le volume des ventes de produits que le gain de parts de marché. Ainsi, nous pouvons faire appel à une société d'étude de marché externe pour collecter des données externes relatives à la distribution, aux prix, aux régions et aux canaux de distribution de notre marque et des marques concurrentes ("audit de magasin"). Le fournisseur effectuera des enquêtes sur le terrain par l'intermédiaire d'enquêteurs. (CAPI Survey) à des centaines ou des milliers de magasins par un échantillonnage aléatoire et représentatif des différents canaux de commercialisation, qui comprennent les grossistes, les super marchés, les grands magasins, les épiceries, les petits entrepôts, etc. Semaine après semaine, notre fournisseur alimentera une base de données située dans ses propres bureaux, le coût sera lié de manière transparente et par le biais d'une API (Application Interface) qui générera une structure XML standard pour l'interopérabilité. Ainsi, le fichier XML généré par la société d'étude de marché externe sera automatiquement lu par Power BI. Ainsi, chaque fois qu'il y aura de nouvelles données (ou des changements) dans la base de données de l'enquête, elles seront reflétées dans notre tableau de bord de gestion. De cette façon, nous obtenons une intégration totale de l'enquête fournie par la société d'études avec nos systèmes de Business Intelligence (BI), qui sert en fin de compte d'entrée pour le suivi et la prise de décision de gestion dans notre entreprise.

LOGICIEL DE COLLECTE DES DONNÉES D'ENQUÊTE ET INTÉGRATION POUR ALIMENTER LA BI

Actuellement, presque tous les fournisseurs de logiciels d'enquête en ligne (SAaS) proposent des interfaces permettant d'interagir avec n'importe quel outil de veille économique, comme PowerBI ou Google Analytics. Les systèmes d'enquête tels que RotatorSurvey, Qualtrics, SurveyMonkey ou QuestionPro comprennent des API permettant de fournir automatiquement des données en XML, SQL ou d'autres formats. Toutefois, notre application RotatorSurvey se distingue des autres par de multiples fonctionnalités qui la rendent unique et attrayante, tant pour le cabinet d'études de marché que pour l'entreprise cliente finale. Premièrement, en prenant en charge toutes les méthodes de saisie, il est possible de collecter des données par le biais d'enquêtes sur papier, de kiosques en ligne et hors ligne, d'enquêtes auto-administrées en ligne, d'entretiens en face à face (CAPI) et d'entretiens téléphoniques. (CATI Survey). En outre, RotatorSurvey fournit un système de traitement des données unifié, normalisé et reproductible, garantissant des données de haute qualité prêtes à être utilisées par le client dans ses processus internes d'analyse des données et de prise de décision.

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