Reporting automatisé : rationalisez la productivité et obtenez de précieux insights

Qu'est-ce que le reporting automatisé ?

Le reporting automatisé utilise des outils d'analytique, de Business Intelligence et d'automatisation pour simplifier les différentes étapes de la création de rapports et de l'analyse de données, y compris l'automatisation des processus qui transforment les données brutes en observations factuelles ou en insights. En automatisant les différentes phases du processus de reporting, les entreprises peuvent améliorer la productivité globale en consacrant plus de temps aux insights.

Le processus de reporting automatisé se distingue du reporting manuel par le fait que les rapports automatisés sont générés une seule fois, avec des critères, des métriques et des calendriers spécifiques. Ils peuvent être dupliqués ou adaptés pour répondre aux besoins de toute l'entreprise. Quant à la création des rapports manuels, elle nécessite que les équipes collectent et saisissent manuellement des données, ce qui devient chronophage et difficile quand il y a de grandes quantités de données. De plus, la saisie manuelle ou les incohérences sont source d'erreurs.

Quels sont les avantages de l'automatisation des rapports ?

Les outils de reporting automatisé aident à résoudre les problèmes courants liés à la conception manuelle des rapports et permettent aux équipes de produire des insights plus complets. Voici quelques-uns des avantages de l'automatisation :

• Réduction du temps nécessaire, des limitations de ressources et des interventions manuelles : la production d'insights par les analystes peut représenter beaucoup de temps pour les entreprises et nécessite souvent une collaboration entre l'analyste et les personnes concernées. Avec l'automatisation, les analystes peuvent préparer et produire plus vite les rapports, ce qui permet de réduire les coûts et de créer davantage de rapports. PwC constate que « dans de nombreux processus financiers essentiels, l'automatisation et l'amélioration des processus peuvent réduire les coûts de 35 % à 46 % ».
• Amélioration de la précision et de la cohérence : l'automatisation du reporting permet d'améliorer l'exactitude des données en réduisant le nombre de modifications manuelles nécessaires à la création des rapports. Les rapports peuvent être créés dans un format standard pour faciliter les comparaisons au sein de l'organisation.
• Meilleures collaboration et accessibilité : la création manuelle des rapports est souvent effectuée par des data scientists et des experts data. Avec l'automatisation la maîtrise du codage est moins nécessaire, ce qui permet aux utilisateurs non techniques de créer des rapports. Cela réduit le goulet d'étranglement que connaissent la plupart des entreprises : la dépendance excessive à des experts techniques pour répondre aux besoins élémentaires en matière de reporting. De ce fait, beaucoup peuvent contribuer au reporting, ce qui permet de partager davantage les informations et de s'appuyer sur les données pour la prise de décision.
• Détection dynamique et insights accélérés : outre les alertes manuelles et la détection des anomalies, les outils de reporting automatisés peuvent identifier et proposer des recommandations dynamiques et en temps réel lors de la mise à jour des données. Ces fonctionnalités améliorent l'efficacité et accélèrent la prise de décision, puisque quand les données sont actualisées, les insights le sont également.

Comme le fait de passer à côté d'informations cruciales peut avoir un coût, le reporting automatisé est plus qu'une simple commodité. C'est vital pour les entreprises. L'automatisation leur permet d'exploiter tout le potentiel de leurs données et d'accéder à de nouveaux insights.

Meilleures pratiques pour les tableaux de bord et les outils de reporting automatisé

Le reporting automatisé vise à améliorer la précision et la rapidité de la génération d'insights et à permettre à davantage d'utilisateurs d'adopter les rapports. Voici les aspects essentiels pour bien démarrer :

• Définissez les objectifs : déterminez les problématiques que ces rapports viseront à résoudre, quels insights seront produits, les KPI et les rôles et responsabilités (énoncés clairement) pour les personnes qui devraient être impliquées.
• Garantissez la qualité des données : utilisez des procédures de préparation et de validation des données pour assurer l'exactitude et la cohérence des données et déceler les biais.
• Établissez la sécurité et la gouvernance : créez des procédures pour traiter les informations sensibles, respecter les réglementations de conformité et les contrôles d'accès. Mettez en œuvre des processus d'audit, de surveillance et d'application de la conformité.
• Tirez parti de l'expertise : impliquez toutes les personnes et tous les spécialistes concernés dans la création des rapports pour garantir que les bonnes sources de données sont utilisées et que les données sont interprétées dans le bon contexte.
• Fournissez des designs cohérents : créez des modèles et des directives sur la façon d'utiliser les éléments visuels, ainsi que des données et des résumés écrits pour aider les utilisateurs à trouver et interpréter rapidement les informations clés.
• Proposez des formations : proposez une formation à l'analyse des données, à la compréhension des KPI et au fonctionnement des outils de reporting automatisé pour augmenter la productivité, l'efficacité et l'adoption globale des rapports.
• Intégrez à proportion égale l'IA et le ML : intégrez l'IA et le ML à chaque étape de la création de rapports pour maximiser tout le potentiel de l'automatisation et de la génération d'insights.
• Continuez d'impliquer l'humain : établissez des processus de vérification et demandez l'avis des personnes concernées, des experts du domaine et des utilisateurs finaux pour garantir l'assurance qualité, la pertinence et les améliorations ou personnalisations possibles.

Des outils qui permettent une automatisation complète

Le reporting traditionnel implique généralement des modifications manuelles, des compétences techniques en codage ou des plateformes distinctes dans les domaines suivants :

1. Préparation des données : utilisation manuelle d'Excel ou compétences en codage dans les outils SQL ou ETL
2. Création de rapports : modifications manuelles dans Excel ou des plateformes de reporting distinctes dans Tableau, Power BI, Qlik ou Looker
3. Génération d'insights : compétences en codage en SAS, R, Python ou SPSS pour l'analyse statistique

Alteryx permet aux entreprises d'automatiser le reporting en éliminant les exigences du codage, ce qui se traduit par un gain de temps, une efficacité accrue, une meilleure capacité de montée en charge et une plus grande accessibilité pour les utilisateurs. Alteryx fournit une solution complète pour rationaliser le processus de reporting, garantissant la facilité d'utilisation et l'efficacité pour tous les utilisateurs.

L'étape de préparation des données dans la création des rapports peut être effectuée via Alteryx Designer, avec AiDIN, en tirant parti à la fois de l'automatisation et de l'IA. Alteryx Auto Insights peut être utilisé à la fois pour la création de rapports et pour la génération d'insights tout au long du processus de création de rapports.

Dans l'environnement de reporting d'Auto Insights se trouve une couche d'intelligence intégrée qui fournit des outils avancés d'analyse de données capables d'identifier les tendances, les patterns et les histoires que recèlent les données à mesure que les conditions évoluent, que ce soit au niveau des données ou de l'activité de l'entreprise. Les rapports et tableaux de bord qui en résultent deviennent dynamiques, du fait qu'ils fournissent des insights et des suggestions automatiques.

En substance, les données prennent la direction des opérations, déterminant les priorités et évoluant en fonction de la dynamique de l'entreprise. Auto Insights peut détecter les changements dans les patterns, les tendances et les facteurs au fil du temps, ce qui n'est pas vraiment possible avec les tableaux de bord standard.

Comment créer des rapports automatisés avec Alteryx Auto Insights

1. Définissez votre objectif et vos besoins. Deux éléments clés vont vous permettre de mener à bien vos initiatives de reporting : déterminer les besoins métier et les besoins en matière de données. Il faut définir les questions qui nécessitent des réponses et établir les conditions à remplir concernant les données. Auto Insights automatise ce processus avec Playbooks, une expérience interactive qui recommande des cas d'usage, élabore des prototypes et définit rapidement les critères pour les données. L'utilisateur indique simplement son rôle, son secteur d'activité ou son entreprise, puis Playbooks automatise la première étape du processus de reporting.
   
2. Préparez vos données. Playbooks fournit une structure de données cible à obtenir, et avec les critères de données de Playbooks, l'étape suivante consiste à utiliser un outil de préparation et de fusion des données comme Alteryx Designer pour transformer un jeu de données provenant d'un système source (par exemple Salesforce CRM, Workday, etc.) en un jeu de données exploitable pour le reporting.
   
3. Établissez la connexion avec vos données. Une fois que le jeu de données est prêt, il peut être chargé dans Auto Insights avec diverses méthodes : directement en tant que CSV, via une intégration directe dans Alteryx Designer, ou encore chargé dans un entrepôt de données et accessible directement depuis l'entrepôt de données dans Auto Insights.
   
4. Créez des rapports à partir de modèles. Une fois le jeu de données chargé, l'utilisateur peut soit recréer le prototype depuis Playbooks en quelques clics, soit choisir de créer un résumé de KPI à l'aide d'un modèle de mission. Peu importe la méthode choisie, la procédure est simple et nécessite simplement un peu de configuration au départ.
   
5. Personnalisez le rapport. Avec le projet de rapport Mission, l'utilisateur peut personnaliser le rapport en ajoutant des pages pour analyser différentes métriques. Il peut aussi créer différentes vues de la même métrique, en ajoutant des filtres ou des détails ou en modifiant le type de visualisation qui illustre l'histoire détectée et expliquée par Auto Insights.
   
6. Partagez. Le rapport peut être partagé avec les décideurs ou les principaux concernés par e-mail. Vos interlocuteurs peuvent également interagir avec le rapport directement dans Auto Insights. Avec les Missions magiques, le rapport peut être converti : le rapport interactif dans Auto Insights devient un fichier PowerPoint ou un récapitulatif par e-mail, selon l'audience.
   

Les cas d'usage d'Auto Insights

CX (expérience client) et reporting marketing

Sur les marchés concurrentiels, une expérience client optimale peut constituer un facteur de différenciation majeur. Pour exceller dans ce domaine, les responsables des équipes en contact avec la clientèle telles que le marketing, le service commercial et le service client doivent très bien connaître le cycle de vie du client et le parcours de l'acheteur. Ils doivent également être conscients des facteurs qui ont un effet sur le taux d'attrition à n'importe quel moment. Pour cela, ils ont besoin d'insights et de métriques en temps réel sur les données relatives aux clients et à l'expérience client, plutôt que de s'appuyer sur des rapports hebdomadaires, mensuels ou trimestriels statiques.

Auto Insights est une solution analytique optimisée par l'IA qui identifie et présente les patterns les plus significatifs dans les données CX et client. C'est un assistant précieux, qui fournit des informations très utiles sur les facteurs qui déterminent l'acquisition et la fidélisation des clients, ainsi que la qualité du service client.

Reporting financier automatisé

Auto Insights relève le défi de la génération d'insights en détectant rapidement des tendances significatives dans les données financières et en expliquant les facteurs déterminants derrière les indicateurs clés de performance. Cela permet aux équipes financières de prendre des décisions éclairées efficacement et à grande échelle, même sans expertise data avancée, car le produit rationalise le processus de création de data stories faciles à comprendre et à exploiter dans les différents départements.

Analyse des causes premières

L'analyse des causes premières permet de déterminer la cause profonde des problèmes afin de mieux identifier les solutions. Auto Insights utilise des algorithmes spécialement conçus pour analyser les données en quelques secondes afin de fournir des insights sur ce qui a causé les changements dans vos métriques au fil du temps.

Premiers pas avec Alteryx Auto Insights

Alteryx Auto Insights aide les entreprises à mettre en lumière des informations cruciales, en les expliquant dans un langage clair. En mettant en œuvre l'automatisation, Auto Insights simplifie le processus de développement de la Business Intelligence en réduisant la dépendance aux commentaires et aux rectifications manuels des experts. Auto Insights fait émerger des patterns, des stories et des tendances, permettant ainsi aux équipes de comprendre le « pourquoi » derrière leurs données.

Pour vous lancer dès aujourd'hui, essayez la simulation Auto Insights, une démo gratuite, personnalisée et enrichie par l'IA. La simulation vous permet d'explorer les cas d'usage et d'interagir avec des exemples de rapports en temps réel. Vous pouvez indiquer votre fonction, votre entreprise, votre secteur d'activité ou votre objectif métier. La démo fournira des cas d'usage pertinents et des exemples de rapports créés d'après un jeu de données synthétique.