Vous le savez certainement, Pulse est la nouvelle fonctionnalité de Tableau qui permet d’aller encore plus loin dans la démocratisation de l’usage de la donnée. Des insights enrichis par l’IA facile à construire et à actionner : une promesse que nous avons pu vérifier en situation réelle.
Depuis le lancement de Tableau Pulse début 2024, nous avons accompagné plusieurs clients dans le test et le déploiement de la solution. Voici notre retour d'expérience sur les cas d'usage et les données qui nous semblent les plus pertinents à analyser via Pulse.
Dans cet article, Chris Love, l’un de nos collègues basé au Royaume-Uni, nous partage ses conseils pour vous aider à démarrer avec Tableau Pulse.
Vous souhaitez vous lancer sur Tableau Pulse ? Idéalement, vous avez commencé par mettre en place un groupe d’utilisateurs qui vous aidera à tester la solution. Ceci permettra de ne déployer la fonctionnalité Tableau Pulse qu’à ce groupe sans impacter les autres utilisateurs.
Autre information préalable utile à rappeler, si vous hésitez à activer Pulse en raison d’éventuelles restrictions sur l’utilisation de l’IA dans votre organisation, vous pouvez tout à fait décider d’activer Tableau Pulse sans activer Tableau AI. Ce sont deux options distinctes dans le paramétrage de votre Tableau Cloud. Si c’est le choix que vous faites, Tableau Pulse n'activera pas les résumés d'insights générés via l’IA.
L’une des première étape pour votre test va consister à identifier les données que vous souhaitez analyser via Pulse. Dans cet article, je vais vous présenter 5 types de données qui fonctionnent bien avec Pulse, et quelques-unes qui ne fonctionnent pas. Avant de rentrer dans le détail, voici quelques recommandations générales.
Vos données doivent avoir les caractéristiques suivantes :
intégrer une ou plusieurs mesures agrégeables (somme ou comptage)
inclure une dimension temporelle
disposer d'un historique de données remontant à plus d'un an,
posséder une ou plusieurs dimensions permettant de filtrer votre mesure
être mises à jour fréquemment,
avoir des activités actionnables liées aux métriques pour induire des changements (avoir un "et alors ?").
Avec ces éléments en tête, voici des exemples de données qui s’analysent bien avec Tableau Pulse.
Analyse d'utilisation de plateforme BI ou data
Plusieurs de nos clients ont démarré sur Tableau Pulse avec de l’analyse de données administrateurs Tableau (Admin Insights) ou de données de consommation de crédits Snowflake par exemple. C’est effectivement un bon premier cas d'usage, car ce sont des données peu sensibles et qui permettent de vous familiariser avec le système de permissions de Tableau Pulse.
Dans ce cas, Pulse permet à des administrateurs de plateforme de suivre facilement l’usage des utilisateurs et d’optimiser les dépenses et d’éviter les factures inattendues.
Analyse des coûts
Monitorer régulièrement ses coûts d’achats est essentiel pour maîtriser ses budgets et améliorer la gestion de ses fournisseurs.
Des dimensions comme le produit, la catégorie, le département, la géographie, le centre de coûts, le type de contrat et le fournisseur sont toutes importantes. En analysant les métriques de performance des fournisseurs telles que la livraison à temps, la qualité et les prix avec Tableau Pulse, un département Supply Chain peut identifier les fournisseurs sous-performants. En renégociant les contrats avec ces fournisseurs ou en cherchant des fournisseurs alternatifs, nous avons vu des organisations réaliser des économies sans compromettre la qualité.
Analyse des formulaires d’inscription
Dans l'enseignement supérieur, les données peuvent jouer un rôle crucial pour aider les établissements à mieux piloter le processus d’inscription des nouveaux étudiants. En analysant les données pertinentes, les universités peuvent identifier les inefficiences dans le processus de candidature, comprendre les raisons des abandons et mettre en œuvre des stratégies pour améliorer les taux de complétion.
Utiliser Pulse pour créer des métriques sur les inscriptions abandonnées, décomposées par département ou programme, ainsi que pour comprendre d'autres métriques de base comme le nombre d'étudiants inscrits peut aider les responsables de programme universitaire à surveiller leur processus de candidature et anticiper les problèmes.
Analyse des centres de contact
L’activité des centres de contact se prête particulièrement bien à une analyse via Tableau Pulse. De nombreuses métriques peuvent être pertinentes à analyser avec une dimension temporelle : par exemple, le temps moyen de traitement, le taux de résolution au premier appel, le score de satisfaction client, le taux d'abandon et le taux d'occupation etc. Toutes ces mesures peuvent être décomposées par opérateur, par équipe et moment de la journée, ainsi que par catégorie et priorité d'appel.
Avec Pulse, un centre de contact peut facilement accéder aux informations sur sa performance, identifier les domaines à améliorer et prendre des décisions basées sur les données pour améliorer le service client, optimiser l'allocation des ressources et améliorer l'efficacité opérationnelle.
Il est important de réfléchir attentivement à la façon dont une métrique agrégée est calculée. L'exemple que j'aime utiliser est celui du cours d’une action en bourse : lorsque l'on regarde un cours hebdomadaire, ce n'est pas la somme des jours précédents, il y a donc nécessité de calculer une métrique hebdomadaire et donc de recourir à de la préparation de données en amont de l’utilisation de Tableau Pulse. De même, il pourra être nécessaire de recourir à une étape intermédiaire pour certaines métriques de votre centre de contact pour créer des moyennes hebdomadaires et quotidiennes.
Chez The Information Lab nous avons commencé à analyser les données de notre service Support via Pulse. Cela nous a permis de communiquer à l'entreprise une analyse régulière du nombre de tickets ouverts, du temps moyen de résolution, ce qui nous aide à prioriser les ressources et à rester au courant des requêtes des clients.
Données de performance
Un premier exemple dans le secteur du transport où les données de performance jouent un rôle central dans l'amélioration continue, la sécurité, la fiabilité et la satisfaction des clients. En collectant, analysant et agissant sur les données de performance, les entreprises de transport peuvent optimiser leurs opérations, réduire les coûts et fournir des services de haute qualité à leurs clients.
Les données sur les retards moyens, le nombre d'accidents, la consommation de carburant (ou même l'utilisation de sable pour nos clients ferroviaires) et la distance parcourue peuvent aider à minimiser les perturbations, améliorer l'expérience client et réduire les émissions de CO2 et autres impacts environnementaux.
Dans la logistique, cela pourrait être le nombre de livraisons à l'heure ; dans la fabrication, l'efficacité globale de l'équipement (EGE) ; dans les services de santé, les temps d'attente des patients ; dans les services financiers, le retour sur investissement (ROI). Quel que soit votre secteur, analyser vos données de performance via Pulse peut être la première étape pour mieux les comprendre et agir rapidement
Voici, à l’inverse, quelques exemples de données plus difficiles à analyser via Tableau Pulse.
Analyse des bénéfices
Les données sur les bénéfices sont un exemple de données qui peuvent être corrigées ou ajustées au fil du temps. Comme il existe un décalage entre le moment où les factures clients et fournisseurs sont envoyées et payées, nous constatons chez The Information Lab que le calcul du bénéfice n’est pas une donnée si facile à établir. Suivre ces données dans Pulse est quelque chose que nous avons commencé, mais en raison de leur variabilité, cela a souvent posé plus de questions que de réponses. Pour l'instant, nous nous contentons donc de mesures plus simples et constitutifs des bénéfices, tels que le CA facturé.
Données de systèmes IoT
Les données générées par les objets connectés sont souvent utilisées dans des tableaux de bord Tableau. Nous avons travaillé avec toutes sortes de données de capteurs, des données de chargement des trains, en passant par l’activation de badges dans les bureaux. Les compteurs d'énergie et environnementaux dans les processus industriels peuvent également être surveillés, généralement via des API.
Cependant, il y aura une phase d’exploration pour s’assurer que ces données sont intéressantes et exploitables. Par exemple, un tableau de bord sur les activations de badges peut révéler des tendances globales à l'exploration, mais il peut être plus difficile de les analyser via des métriques sur Pulse. En effet, ces données sont très saisonnières et les jours fériés et les vacances scolaires qui se décalent chaque année sont susceptibles d'impacter les tendances et de rendre les données difficiles à interpréter.
Security logs et pistes d'audit
Certaines données sont aussi plus faciles à analyser via des systèmes spécialisés. Bien qu'il soit naturel de vouloir intégrer des données comme les logs de sécurité et les données d'audit dans Pulse, et que cela puisse être utile pour exposer des tendances à l'ensemble de l'entreprise, cela ne nous semble pas la meilleure solution pour détecter des problèmes de sécurité en temps réel.
Tableau Pulse vous aide à tirer le meilleur parti de vos données en facilitant leur partage aux personnes les moins expertes en matière de Data. En tant que Creator sur Tableau, n'oubliez pas de vous projeter dans le cas d’usage de vos utilisateurs et de la manière dont ils seront amenés à utiliser les données pour prendre des décisions. Tableau Pulse nous semble être un levier puissant pour démocratiser l’usage de la donnée dans votre organisation.