Pour la plupart des entreprises et des organismes gouvernementaux, le manque de données n’est pas un problème. En fait, c’est plutôt le contraire : il y a souvent trop d’informations disponibles pour prendre une décision claire. infonet
Avec autant de données à trier, vous avez besoin de quelque chose de plus de vos données :
- Vous devez savoir que ce sont les bonnes données pour répondre à votre question ;
- Vous devez tirer des conclusions précises de ces données ;
- Vous avez besoin de données qui éclairent votre processus de prise de décision
En bref, vous avez besoin d’une meilleure analyse des données. Avec le bon processus et les bons outils d’analyse de données, ce qui était autrefois un volume écrasant d’informations disparates devient un point de décision simple et clair.
Pour améliorer vos compétences en analyse de données et simplifier vos décisions, exécutez ces cinq étapes dans votre processus d’analyse de données :
Étape 1 : Définissez vos questions
Dans votre analyse de données organisationnelles ou commerciales, vous devez commencer par la ou les bonnes questions. Les questions doivent être mesurables, claires et concises. Concevez vos questions pour qualifier ou disqualifier les solutions potentielles à votre problème ou opportunité spécifique.
Par exemple, commencez par un problème clairement défini : un entrepreneur gouvernemental subit une hausse des coûts et n’est plus en mesure de soumettre des propositions de contrat compétitives. Une des nombreuses questions pour résoudre ce problème d’entreprise pourrait inclure : L’entreprise peut-elle réduire son personnel sans compromettre la qualité ?
Étape 2 : définir des priorités de mesure claires
Cette étape se décompose en deux sous-étapes :
A)Décider ce qu’il faut mesurer
En reprenant l’exemple de l’entrepreneur public, réfléchissez au type de données dont vous auriez besoin pour répondre à votre question clé. Dans ce cas, vous auriez besoin de connaître le nombre et le coût du personnel actuel et le pourcentage de temps qu’il consacre aux fonctions commerciales nécessaires. En répondant à cette question, vous devrez probablement répondre à de nombreuses sous-questions (par exemple, le personnel est-il actuellement sous-utilisé ? Dans l’affirmative, quelles améliorations des processus permettraient d’y remédier). Enfin, dans votre décision sur ce qu’il faut mesurer, assurez-vous d’inclure toute objection raisonnable que les parties prenantes pourraient avoir (par exemple, si le personnel est réduit, comment l’entreprise répondrait-elle aux poussées de la demande ?).
B) Décider comment le mesurer
Penser à la façon dont vous mesurez vos données est tout aussi important, surtout avant la phase de collecte des données, car votre processus de mesure étaye ou discrédite votre analyse par la suite. Les questions clés à poser pour cette étape comprennent :
- Quel est votre horizon temporel ? (par exemple, coûts annuels versus trimestriels)
- Quelle est votre unité de mesure ? (par exemple, USD versus Euro)
- Quels facteurs doivent être inclus ? (par exemple, juste le salaire annuel par rapport au salaire annuel plus le coût des avantages sociaux du personnel)
Étape 3 : Collecte des données
Avec votre question clairement définie et vos priorités de mesure établies, il est maintenant temps de collecter vos données. Lorsque vous collectez et organisez vos données, n’oubliez pas de garder ces points importants à l’esprit :
- Avant de collecter de nouvelles données, déterminez quelles informations pourraient être collectées à partir des bases de données existantes ou des sources à portée de main. Collectez d’abord ces données.
- Déterminez à l’avance un système de stockage et de dénomination des fichiers pour aider tous les membres de l’équipe chargée de la tâche à collaborer. Ce processus permet de gagner du temps et empêche les membres de l’équipe de collecter deux fois les mêmes informations.
- Si vous devez collecter des données par le biais d’observations ou d’entretiens, alors développez un modèle d’entretien à l’avance pour garantir la cohérence et gagner du temps.
- Gardez vos données collectées organisées dans un journal avec les dates de collecte et ajoutez toute note de source au fur et à mesure (y compris toute normalisation des données effectuée). Cette pratique permet de valider vos conclusions par la suite.
Étape 4 : analyser les données
Après avoir collecté les bonnes données pour répondre à votre question de l’étape 1, il est temps d’approfondir l’analyse des données. Commencez par manipuler vos données de différentes manières, par exemple en les traçant et en trouvant des corrélations ou en créant un tableau croisé dynamique dans Excel. Un tableau croisé dynamique vous permet de trier et de filtrer les données par différentes variables et vous permet de calculer la moyenne, le maximum, le minimum et l’écart type de vos données – Veillez simplement à éviter ces cinq écueils de l’analyse statistique des données.
Étape 5 : interpréter les résultats
Après avoir analysé vos données et éventuellement effectué des recherches supplémentaires, il est enfin temps d’interpréter vos résultats. Lorsque vous interprétez votre analyse, gardez à l’esprit que vous ne pouvez jamais prouver qu’une hypothèse est vraie : au contraire, vous ne pouvez que ne pas rejeter l’hypothèse. Ce qui signifie que quelle que soit la quantité de données que vous recueillez, le hasard pourrait toujours interférer avec vos résultats.
Alors que vous interprétez les résultats de vos données, posez-vous ces questions clés :
- Les données répondent-elles à votre question initiale ? Comment ?
- Les données vous aident-elles à vous défendre contre toute objection ? Comment ?
- Y a-t-il des limites à vos conclusions, des angles que vous n’avez pas envisagés ?
Si votre interprétation des données tient la route sous toutes ces questions et considérations, alors vous êtes probablement arrivé à une conclusion productive. La seule étape restante consiste à utiliser les résultats de votre processus d’analyse des données pour décider de votre meilleure ligne de conduite.
En suivant ces cinq étapes dans votre processus d’analyse des données, vous prenez de meilleures décisions pour votre entreprise ou votre agence gouvernementale, car vos choix sont étayés par des données qui ont été solidement collectées et analysées. Avec la pratique, votre analyse de données devient plus rapide et plus précise – ce qui signifie que vous prenez de meilleures décisions, plus éclairées, pour diriger votre organisation le plus efficacement possible..
