Oser repenser en profondeur la gestions des projets IT

Le rythme soutenu de l’évolution des modes de travail et des besoins des équipes métiers représente un véritable challenge pour les Directions Informatiques. Plusieurs questions se posent alors pour de nombreuses DSI en souffrance : comment gérer le nombre croissant de projets alors même que les talents et les ressources pour les mener à bien se font rares ? Et surtout, comment faire pour répondre favorablement à l’ensemble des demandes formulées sans avoir à arbitrer entre sécurité et agilité ? 
Apporter une réponse concrète à ces questions devient de plus en plus essentiel, sinon primordial.  Les DSI qui ne le font pas prennent en effet le risque que les collaborateurs ne s’orientent vers le Shadow IT en choisissant de recourir à des applications non autorisées, au risque de siloter les données de l’entreprise, ou de manière toute aussi préoccupante, d’introduire involontairement dans le SI d’importantes menaces de sécurité.

Favoriser l’émergence d’un employé augmenté

En réponse à ces enjeux, l’approche du Citizen Development séduit de plus en plus de DSI.

Inscrite dans une volonté de démocratisation, cette approche vise à mettre le développement de solutions à la portée de tous les utilisateurs. Concrètement, dans ce schéma, il revient à la DSI de mettre à disposition des utilisateurs métiers des environnements approuvés et administrés par l’IT. Grâce à ces environnements « low-code », s’ils demandent peu de recours au codage ; ou « no-code », si tout se fait par l’intermédiaire d’une interface graphique, l’utilisateur métier devient alors capable de concevoir lui-même, et de bout en bout, des solutions opérationnelles qui répondent à son besoin. Plus important encore, il est en mesure de partager les solutions qu’il conçoit avec son équipe et de les faire évoluer.

Si le salarié gagne donc en autonomie et en satisfaction, côté IT, les avantages sont tout aussi nombreux : la DSI ne se lance plus dans des développements coûteux qui risquent l’obsolescence à très court terme. Par ailleurs, elle bénéficie également d’une vue complète sur l’ensemble des solutions développées et garde la main sur l’encadrement et la sécurisation des outils utilisés.

Enfin, là où un planning de production centralisé et surchargé risquait de dégrader son image auprès des Directions métiers, l’empowerment technique des collaborateurs permet au contraire à la DSI de se positionner comme un véritable « solution maker ».

Ne pas confondre autonomie et manque de gouvernance

La mise en place d’une démarche orientée Citizen Developer constitue donc une réponse concrète aux besoins des métiers. Agile et pragmatique, elle offre de réels bénéfices aux entreprises. Son succès s’explique également par la progression constante des outils, qui, à la manière des solutions proposées par la Power Platform de Microsoft, misent tout sur la simplicité et la facilité d’utilisation.

Pour autant, pour garantir le succès, les retours d’expérience montrent qu’il est essentiel d’accompagner la démarche Citizen Development à plusieurs niveaux. Dans ce contexte, identifier des ambassadeurs sensibilisés au digital au sein des équipes métiers est une première étape. Ils pourront ainsi mieux diffuser la culture Citizen Developer en interne. Il faudra ensuite piloter la montée en compétences des équipes et s’assurer que les utilisateurs maitrisent parfaitement les solutions proposées pour réaliser leurs applications. Enfin, une gouvernance globale des projets est indispensable pour éviter le chaos d’un mille-feuille applicatif qui n’aurait pas de sens. 

Reste qu’à bien des égards, les métiers peuvent donc gagner en indépendance vis-à-vis de la DSI qui peut alors se concentrer sur d’autres sujets plus structurels comme la conception et le maintien opérationnel des systèmes et architectures complexes. 

Fort de ces éléments, plusieurs centaines de millions d’applications ont été développées à l’échelle mondiale avec une nette croissance sur les quatre dernières années. Créer de bout en bout une application en quelques jours, voire en quelques heures, est désormais une réalité. 

Une chose est sûre, l’approche Citizen Developer apporte désormais une réponse concrète aux attentes des équipes métiers. Largement adoubée par l’ensemble des composantes de l’entreprise, dont la DSI, elle devrait donc continuer de croître à long terme. 

Par Christophe Charpentier, Directeur Technique Experteam

Avec plus de 2,2 milliards d’utilisateurs dans le monde entier (Source d’information : Hubspot.fr), Youtube s’impose comme étant l’un des réseaux sociaux les plus populaires du marché. Nombre d’entreprise possède une chaîne Youtube et souhaite procéder à l’analyse de leurs performances. L’importance de l’utilisation d’un outil de visualisation pour analyser ses données, avec un tutoriel pour apprendre à importer les données d’une chaîne Youtube est donc une nécessité. L’utilisation de Microsoft Power BI pour mesurer les performances d’une chaîne Youtube apporte une réponse concrète.

Pour les créateurs de contenus, il est particulièrement important de procéder à l’analyse des performances de la chaîne Youtube, à savoir : le nombre d’abonnés, le nombre de vues, le taux de clics, la durée moyenne de visionnage, les données démographiques des utilisateurs (âge, localité géographique …) ou encore la provenance du trafic. Appelé KPI (Key Performance Indicator), ces informations offrent de précieux indices, ce qui permet d’optimiser la production de contenus et de réajuster sa stratégie marketing si nécessaire. Les données statistiques d’une chaîne Youtube sont notamment accessibles via la plateforme Youtube Studio, cependant la configuration de l’interface ne permet pas de visualiser de manière efficace les informations ou de les personnaliser à souhait.

Power BI, solution d’analyse de données, est un puissant outil pour visualiser et analyser une grande quantité d’informations. Ce dernier offre notamment la possibilité d’exploiter les données de Youtube en temps réel, sous la forme de tableaux, de courbes ou de graphiques, à partir des informations issues de Youtube Analytics. Pour importer les données d’une chaîne Youtube sur Power BI, Il suffit dans un premier temps de cliquer sur l’onglet « Obtenir les données » dans la barre de menu, de sélectionner la sous-catégorie « Web », et d’insérer votre URL dans le champ d’insertion.

Dans un second temps, il est nécessaire de trouver la clé API et l’ID de sa chaîne Youtube, afin d’importer facilement toutes ses données. Pour rappel, une API (Application Programming Interface), est un identifiant unique qui permet l’interconnexion et le transfert d’informations entre différents programmes. Pour trouver sa clé API, rendez-vous au sein de la Console Cloud Google, dans l’onglet « API et Services », avant de l’insérer dans son URL sur Power BI. Concernant l’ID, il est possible de le récupérer sur Youtube, en cliquant sur « Paramètres », puis « Paramètres avancées » ou directement au sein de l’URL de la chaîne Youtube (L’ID commence généralement par la lettre U). Après il faut insérer l’ID de sa chaîne Youtube dans l’URL sur Power BI.Les données de sa chaîne Youtube désormais importées, il est possible de renommer les en-têtes afin de faciliter l’utilisation. Pour une meilleure visualisation et analyse des données (notamment de plusieurs chaînes Youtube), il faut se rendre dans l’onglet « Gérer les paramètres », puis paramétrer l’API et l’ID (Nom, valeurs suggérées, valeurs actuelles …).

Enfin, dans la catégorie « Étapes appliquées » et « Source », il suffit d’insérer les deux paramètres dans l’URL (API, ID), avant de fermer le logiciel Power BI. Il est alors possible de visualiser, analyser et manipuler les données extraites de sa chaîne Youtube. À noter qu’avec le logiciel Power BI, il est par exemple possible de paramétrer une alerte, par rapport à la croissance du nombre d’abonnés de sa chaîne Youtube,.

Par Augustin DE LA FOUCHARDIERE, CEO de MYPE

Les sujets de la bonne gestion des récoltes et de la souveraineté alimentaire sont désormais stratégiques. La récente actualité que nous vivons avec notamment la crise ukrainienne met clairement en avant ces éléments. Plus globalement, une tendance est aujourd’hui en forte croissance au sein des exploitations agricoles : l’arrivée du digital et de la robotique. Ainsi, à de nombreux niveaux, le numérique est désormais largement représenté. En effet, il ne s’agit plus uniquement d’être équipé de logiciels de gestion traditionnels ou autre, mais bel et bien de piloter globalement son exploitation et d’améliorer les rendements grâce à la technologie.

Avant toute chose, il est important de définir ce qu’est le Smart Farming.

Globalement, ce concept qui était il y a encore quelques années « expérimental » est désormais une réalité opérationnelle concrète. Il s’agit, au travers de la captation de données multiples, de pouvoir optimiser la gestion de son exploitation d’un point de vue opérationnel en s’appuyant sur des informations concrètes. Ce faisant, il devient enfin possible d’optimiser les ressources nécessaires pour produire ses récoltes, nourrir ou surveiller la bonne santé des ses animaux dans les meilleures conditions. 

Une réponse à des enjeux stratégiques 

Quand on connait le faible niveau de marge que connaissent les producteurs et leur difficulté à pouvoir se rémunérer dignement pour leur travail, le fait de pouvoir ajuster leurs dépenses devient un enjeu stratégique à bien des égards. Ainsi, économiser 10 à 20 % d’eau, de traitements, d’aliments ou autre sans altérer d’aucune manière la qualité, constitue un élément stratégique. Alors, comment faire pour arriver à un tel résultat ? 

Miser sur la collecte d’informations et l’équipement de son exploitation

Une bonne approche pour se lancer dans le Smart Farming de manière concrète consiste tout d’abord à bien étudier les possibilités de cette approche (usages auxquels elle répond), puis de définir le périmètre de son projet. Il sera alors possible de mettre en place de la robotique et de déployer des capteurs sur son exploitation : eau, terre, niveau d’alimentation, etc., les possibilités sont nombreuses. Après avoir fait ce travail préparatoire, il faut ensuite se poser la question des capteurs à utiliser, du matériel à déployer et de l’infrastructure nécessaire pour traiter les données et automatiser les étapes nécessaires à la production en utilisant le minimum de ressources. Si une telle démarche nécessite des investissements, il faut se rappeler qu’il s’agit d’un projet de long terme qui permettra chaque année de réaliser plusieurs dizaines de milliers d’euros d’économie. Nous sommes en effet très loin du simple gadget, mais bel est bien sur un processus d’exploitation industrielle. 

Attention à la connexion des capteurs et des dispositifs de récolte de données

Pour traiter les données collectées, il est crucial d’avoir une bonne connexion. S’appuyer sur une connexion disponible 24 heures sur 24 et très haut débit est donc un prérequis. Sur ce point, la 4G et maintenant la 5G pour la robotique peuvent apporter une réponse pertinente. En effet, lorsque ces technologies sont embarquées, elles permettent aux différents capteurs de se connecter pour qu’ils puissent transmettre les différentes données qu’ils auront récoltées. Dans ce contexte, le recours à un MVNO (Mobile Virtual Network Operators) est une option pertinente. Cette technologie permet à un capteur de se connecter au meilleur réseau cellulaire disponible et de basculer automatiquement vers un opérateur de secours en quelques millisecondes afin de limiter l’impact dans la transmission et le traitement des informations lors de manoeuvres critique des tracteurs autonomes par exemple.

Le Smart Farming devrait donc modifier les notions d’exploitation agricole. Destiné à rationaliser sa production agricole, il s’agit d’un sujet fondamental qui permettra de produire au plus juste sans épuiser inutilement des ressources devenues précieuses.

Par Jérôme Chachuat , CEO-Founder Move & Connect

Jérémy est consultant BI depuis 6 mois chez Mind7 Consulting. Il est actuellement en mission sur un projet de modélisation des données chez un de nos clients, acteur du secteur de l’aéronautique.

Peux-tu décrire le projet sur lequel tu travailles ?

Actuellement, je travaille chez un acteur du secteur de l’aéronautique, au sein du pôle Big Data. Dans le cadre de sa transformation digitale, la direction financière souhaite centraliser des indicateurs multi sources pour les mettre à disposition de ses comptables et contrôleurs de gestion afin de faciliter leur analyse et les rapprochements avec la comptabilité générale.

La modélisation dans un projet BI permet de transmettre les bonnes informations aux bonnes personnes. En effet, la mise en place d’une solution BI pour la direction financière ne va pas se concevoir de la même manière pour le service des ressources humaines. Ainsi, dès la conception la base est à orienter en tenant compte du profil utilisateur. C’est pourquoi, avant toute modélisation, il est important de bien comprendre le contexte fonctionnel dans lequel on évolue, ainsi que l’utilisation finale des données.

Une mauvaise modélisation peut entraîner des redondances dans les données et, sur une grande volumétrie, de mauvaises performances. Cette étape essentielle de modélisation permet donc d’historiser et d’agréger des données à travers des tables de faits et de dimension. Une table de fait est comme son nom l’indique un fait ou une mesure qui correspond à une valeur. La table de dimension quant à elle est un axe d’analyse suivant lequel on peut considérer une mesure.

Quel est ton rôle dans ce projet ?

Dans mon rôle de consultant BI (également appelé Consultant Data), je suis amené à participer à la planification des sprints lors desquels nous définissions les objectifs et leurs priorisations. 

J’ai également participé à la conception et la réalisation de modèles de données et l’optimisation de modèles existants, toujours dans une optique de performance. La création de flux pour alimenter ces modèles via des ETL (Extract Transform Load). En effet, les données sont multi sources et doivent être dans un premier temps extraites de leurs sources respectives, pour être transformées selon les besoins métiers pour enfin être chargées dans la base.

Mon rôle a également été d’accompagner les utilisateurs métiers dans leurs phases de tests, ainsi que dans la compréhension du besoin et des attentes. Cela se traduit par de nombreux échanges avec les experts SAP, responsables DAF et les différentes parties prenantes.

Quelles expertises as-tu développé sur ce projet ?

Ce projet fut ma première mission en tant que Consultant BI. J’ai eu la chance d’intégrer une super équipe qui a su m’épauler et me faire monter en compétences rapidement. J’ai eu l’occasion de développer de nombreuses compétences, à commencer par le relationnel, car en tant que consultant BI, nous avons cette double casquette technique et fonctionnelle à la fois. Nous sommes au contact des utilisateurs métiers et travaillons avec eux dans le cadre du projet, c’est pourquoi il est important de bien adapter son discours en fonction de ses interlocuteurs.

Ce projet m’a également permis d’agir sur l’ensemble de la chaîne décisionnelle, c’est-à-dire de la récupération des données, leur transformation et leur intégration dans le modèle conçu. J’ai ainsi pu développer mes compétences sur de nombreux logiciels BI comme Datastage, SSAS ou encore Power BI. Ce projet m’a permis de mieux appréhender les sujets relatifs à la Business Intelligence et leurs enjeux.

Qu’est-ce que tu aimes dans ce rôle de Consultant Data BI ?

Ce que j’aime dans ce rôle de Consultant data est dans un premier temps la double casquette que j’évoquais précédemment. Je ne souhaite pas d’un métier dans lequel je m’isole sur un sujet pour réaliser les développements demandés sans cette relation avec le client.

La capacité à mettre en place une relation de confiance avec le client et la qualité d’écoute sont importantes pour un consultant BI. Le travail en équipe est également essentiel dans le rôle d’un consultant data,

Ce qui me motive au-delà de l’aspect fonctionnel du métier, c’est également son aspect technique, savoir se challenger, étudier les différentes possibilités, analyser les risques et bénéfices de nos développements. Un consultant Data doit faire preuve d’adaptabilité et d’une grande ouverture d’esprit car aujourd’hui la Business Intelligence atteint l’ensemble des domaines et c’est ce qui me plaît dans ce métier.

Nous pouvons travailler sur de nombreux sujets et dans des domaines d’activité qui nous sont parfois complètement inconnus, comme ce fut le cas pour moi dans ce projet avec la direction financière. C’est pour cette raison qu’il faut savoir s’adapter, poser des questions et rester curieux pour continuer de progresser et s’améliorer. C’est ce que j’aime dans ce rôle de Consultant BI, la variété des missions et des besoins !

Quelles sont les évolutions possibles ?

Les évolutions possibles d’un Consultant data sont nombreuses. Il peut se spécialiser dans un secteur d’activité bien particulier et ainsi devenir expert dans un domaine, mais il peut également évoluer vers un poste de responsable de projet.

Tous les métiers data sont assez corrélés donc avec de l’expérience et de la formation il est possible de changer de poste assez facilement.

Que peux-tu conseiller aux personnes qui veulent devenir consultant Data BI ?

Ce poste de consultant Data demande une certaine polyvalence, à la fois fonctionnelle et technique. Il est important d’avoir une bonne qualité relationnelle et de savoir être à l’écoute. Cela va également de pair avec une excellente capacité de communication orale et écrite, importante pour se faire comprendre et comprendre les personnes avec qui nous sommes amenés à travailler.

D’autre part, le consultant BI doit également avoir des bonnes connaissances techniques pour répondre au mieux aux besoins du client et du métier.

Le Consultant Data BI peut être amené à travailler sur de nombreux sujets et domaines qu’il ne maîtrise pas forcément. L’adaptabilité et l’ouverture d’esprit sont alors les maîtres mots pour mieux les appréhender et ainsi mener à bien la mission !