Les trois types de tableaux de bord analytiques.

Les tableaux de bord sont souvent traités comme une seule et même catégorie d’outils, alors qu’ils servent des objectifs très différents selon l’utilisateur.

Un client qui consulte des analyses à l’intérieur d’un produit logiciel, un CEO qui passe en revue la performance de l’entreprise et un analyste de données qui explore un jeu de données regardent peut-être tous des graphiques, mais ils utilisent en général des types de tableaux de bord très différents.

La bonne approche dépend de qui a besoin de l’information, du niveau de flexibilité requis et de la proximité nécessaire avec les données sous-jacentes.

Les tableaux de bord embarqués sont des tableaux de bord intégrés directement dans un produit ou une application.

Un exemple simple : une plateforme financière qui montre à un client l’évolution de son chiffre d’affaires dans le temps après connexion. Le tableau de bord fait partie de l’expérience produit, plutôt que d’être un outil d’analyse séparé.

Ces tableaux de bord sont généralement construits par des ingénieurs logiciels et pensés autour d’une expérience utilisateur précise. L’organisation contrôle la mise en page, l’identité visuelle et les fonctionnalités disponibles, tandis que la personne qui consulte n’a en général qu’une capacité limitée à personnaliser ce qu’elle voit.

Cela fait des tableaux de bord embarqués un choix solide pour l’analytique destinée aux clients, là où la cohérence et la simplicité comptent.

Les plateformes de business intelligence (BI) sont les tableaux de bord que la plupart des organisations connaissent.

Des outils comme Tableau, Power BI, Metabase et même Excel sont couramment utilisés par les équipes internes pour rassembler des informations issues de plusieurs systèmes et créer des rapports sur la performance de l’entreprise.

Un tableau de bord de direction peut montrer la croissance du chiffre d’affaires, l’acquisition de clients, des indicateurs opérationnels ou la performance de la chaîne d’approvisionnement. L’objectif est d’organiser les données pour que chacun comprenne ce qui se passe dans l’entreprise, plutôt que de simplement les afficher.

Le tableau de bord lui-même n’est en général que la dernière couche d’un processus de données plus large. L’essentiel du travail se fait avant que quiconque n’ouvre le tableau de bord.

Préparer les données, définir les indicateurs et décider comment combiner les différentes sources, tout cela se passe en amont.

Les plateformes de données modernes comme Databricks et Snowflake offrent aussi des capacités de tableaux de bord directement au-dessus de l’environnement de données.

Le principal avantage est que ces tableaux de bord restent proches des données sous-jacentes. Les équipes n’ont pas besoin de déplacer l’information vers un système de reporting séparé avant de l’analyser, ce qui peut réduire la charge d’ingénierie.

Ces tableaux de bord sont particulièrement utiles pour les équipes data qui travaillent au plus près des données. Ils prennent en charge des indicateurs gouvernés, l’exploration et des workflows où les analystes doivent aller vite tout en restant dans des structures de données et des permissions définies.

Par exemple, une équipe peut vouloir analyser le chiffre d’affaires tout en s’assurant que les définitions, les jeux de données disponibles et les règles d’accès restent maîtrisés. Des fonctionnalités comme Databricks Genie s’appuient sur cette approche en permettant aux utilisateurs d’interroger des données gouvernées en langage naturel.

Il n’existe pas de meilleure technologie de tableau de bord universelle.

Le bon choix dépend du problème à résoudre et des personnes qui l’utilisent.

Si l’objectif est de fournir des analyses directement aux clients, un tableau de bord embarqué est en général le plus pertinent, car l’expérience peut être étroitement contrôlée.

Si l’objectif est d’aider la direction et les équipes internes à comprendre la performance de l’entreprise, les plateformes de BI offrent la flexibilité nécessaire pour combiner des indicateurs et construire un reporting adapté aux besoins métier.

Si les utilisateurs sont des analystes ou des équipes techniques qui travaillent directement avec l’environnement de données, les tableaux de bord intégrés à la plateforme de données peuvent réduire la complexité et garder l’analytique au plus près de la source.

La décision importante n’est pas de choisir l’outil avec le plus de fonctionnalités. C’est de choisir l’approche qui correspond aux utilisateurs, au workflow et au type de questions auxquelles les données doivent répondre.