Qu’il s’agisse d’un catalogue de services pour répondre aux besoins courants des utilisateurs sans le soutien de l’informatique, d’une base de connaissances accessible à tous ou encore de tableaux de bord, le libre-service se répand de plus en plus dans les entreprises. Une tendance qui va de pair avec l’évolution du rôle de l’informatique. Selon le rapport « Game Changers » de Fuze, qui repose sur les témoignages de dix dirigeants visionnaires, 80 % des DSI pensent que la capacité d’innovation du service informatique joue un rôle fondamental dans la réussite de l’entreprise. Or, cette capacité d’innovation dépend en grande partie de la faculté de la DSI à se décharger des tâches chronophages (support informatique, conception de rapports et autres tableaux de bord…) afin de se recentrer sur son cœur de métier. D’où l’intérêt des solutions qui offrent de plus en plus d’autonomie aux utilisateurs.

Self-service décisionnel et démarche data-centric

A l’heure ou le time-to-market est sur toutes les bouches, les métiers ne peuvent plus se contenter du rythme de l’informatique pour obtenir les rapports et tableaux de bords dont ils ont besoin pour construire leurs analyses. Le self-service décisionnel BI (ou décisionnel) permet aux métiers de construire leurs rapports sans nécessairement disposer de connaissance en datamining, mais également de consulter et de visualiser les données afin de prendre des décisions éclairées en toute autonomie.

Prenons l’exemple concret de la gestion d’un linéaire dans une grande surface. Si un article ne passe plus en caisse depuis plusieurs jours, on peut soupçonner un problème d’approvisionnement du rayon. Grâce à des outils décisionnels en self-service, le personnel en charge de la gestion du linéaire pourra identifier ce type de signaux faibles afin de déclencher automatiquement un processus (par exemple une alerte incitant à vérifier l’état des stocks).
Pour aller encore plus loin, projetons-nous dans le milieu hospitalier. Une université américaine a conçu et mis à disposition du personnel médical une application analytique permettant d’évaluer en temps réel le risque de contracter une maladie nosocomiale. Le suivi a lieu directement sur la table d’opération, via une application en libre-service qui donne au spécialiste les variables clés et déclenche des alertes lorsque l’évolution d’un indicateur laisse penser que le patient court le risque de contracter une maladie nosocomiale. La puissance de l’analytique est directement livrée à l’utilisateur final, sans recours aux équipes informatiques.

Du self-service à la gouvernance des données

Par ailleurs, certains outils de gouvernance des données tels que les catalogues de données (data catalogs) vont de pair avec le développement du self-service dans l’entreprise. Le but du catalogue de données est de recenser les données consommables et de fournir aux utilisateurs un accès fluide et simplifiée à l’information via une interface de recherche contextualisée. Un moyen pour les analystes et responsables de projets de retrouver la donnée simplement, au format recherché, dans un endroit unique, indépendamment des sources, des protocoles et de l’emplacement de la donnée d’origine.

Demain, tous data scientists ?

Si le self-service rend l’utilisateur autonome sur des tâches de plus en plus techniques, faut-il en déduire un changement profond dans le rôle de la DSI ? Une chose est sûre : on ne pourra jamais se passer de spécialistes. Les data scientists auront toujours le rôle crucial de créer des modèles analytiques et des procédures de transformation de la donnée. Mais à côté de ces spécialistes, une catégorie intermédiaire d’utilisateurs « éclairés » est en train de se développer. Responsables achat, financiers, équipes marketing… ces « citizen data scientists » ont le plus souvent un profil métier. S’ils ne maîtrisent pas tous les rouages de l’analytique ni les outils de modélisation, ils possèdent néanmoins une vision opérationnelle terrain et ont la faculté à prendre du recul par rapport aux chiffres. Une qualité qui fait souvent défaut aux purs analystes. Cette complémentarité fait aussi toute la richesse d’une démarche de business intelligence axée sur le self-service.