{"id":17040,"date":"2022-01-25T14:50:58","date_gmt":"2022-01-25T14:50:58","guid":{"rendered":"https:\/\/timi.eu\/?p=17040"},"modified":"2025-09-12T12:49:12","modified_gmt":"2025-09-12T12:49:12","slug":"booster-la-culture-analytique-au-sein-de-votre-entreprise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/timi.eu\/fr\/blog-fr\/booster-la-culture-analytique-au-sein-de-votre-entreprise\/","title":{"rendered":"Booster la culture analytique au sein de votre entreprise"},"content":{"rendered":"<div class=\"video-container\" style=\"margin-bottom: 30px;\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Boost analytical culture in your company\" src=\"https:\/\/www.youtube-nocookie.com\/embed\/09CMb63myZY\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" width=\"1120\" height=\"730\" frameborder=\"0\" refererpolicy=\"cross-origin-with-strict-origin\"><\/iframe><\/div>\n\n\n\n<div\n\t class=\"wpml-ls-statics-shortcode_actions wpml-ls wpml-ls-legacy-dropdown js-wpml-ls-legacy-dropdown\">\n\t<ul>\n\n\t\t<li tabindex=\"0\" class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-fr wpml-ls-current-language wpml-ls-item-legacy-dropdown\">\n\t\t\t<a href=\"#\" class=\"js-wpml-ls-item-toggle wpml-ls-item-toggle\">\n                                                    <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/fr.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-native\">Fran\u00e7ais<\/span><\/a>\n\n\t\t\t<ul class=\"wpml-ls-sub-menu\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<li class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-en wpml-ls-first-item\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/timi.eu\" class=\"wpml-ls-link\">\n                                                                <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/en.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-display\">Anglais<\/span><\/a>\n\t\t\t\t\t<\/li>\n\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<li class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-es\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/timi.eu\/es\/\" class=\"wpml-ls-link\">\n                                                                <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/es.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-display\">Espagnol<\/span><\/a>\n\t\t\t\t\t<\/li>\n\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<li class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-nl\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/timi.eu\/nl\/\" class=\"wpml-ls-link\">\n                                                                <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/nl.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-display\">N\u00e9erlandais<\/span><\/a>\n\t\t\t\t\t<\/li>\n\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<li class=\"wpml-ls-slot-shortcode_actions wpml-ls-item wpml-ls-item-ru wpml-ls-last-item\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/timi.eu\/ru\/\" class=\"wpml-ls-link\">\n                                                                <img\n            class=\"wpml-ls-flag\"\n            src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/plugins\/sitepress-multilingual-cms\/res\/flags\/ru.png\"\n            alt=\"\"\n            width=18\n            height=12\n    \/><span class=\"wpml-ls-display\">Russe<\/span><\/a>\n\t\t\t\t\t<\/li>\n\n\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\n\t\t<\/li>\n\n\t<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\">Booster la culture analytique au sein de votre entreprise<\/h1>\n\n\n\n<p><strong>C\u2019est tr\u00e8s bien de vouloir booster la Culture Analytique dans son entreprise, mais \u00e0 quoi \u00e7a peut bien servir ?<\/strong> Il ne faut pas perdre de vue que l\u2019objectif final de l\u2019analyse des donn\u00e9es c\u2019est&nbsp;:&nbsp; faire plus de profits, sauver des vies ou encore d\u2019autres utilisations plus exotiques. On ne fait pas \u00e7a pour s\u2019amuser. On doit arriver \u00e0 un r\u00e9sultat. Or, il faut savoir qu\u2019une vaste majorit\u00e9 des projets analytiques sont des \u00e9checs: Voici quelques statistiques \u00e0 ce sujet:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\"><figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17079\" width=\"630\" height=\"437\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2.png 840w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2-600x416.png 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2-300x208.png 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2-768x532.png 768w\" sizes=\"(max-width: 630px) 100vw, 630px\" \/><br><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/posts\/tarrysingh_ai-machinelearning-deeplearning-activity-6707067444608937984-qu8D\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Source<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>Heureusement, il existe un moyen pour garantir le succ\u00e8s de vos initiatives analytiques&nbsp;: <strong>la Culture Analytique<\/strong>.&nbsp; Donc, si vous \u00eates s\u00e9rieux sur vos initiatives data, si vous voulez garantir que vos efforts et vos investissements en homme et en temps soient rentabilis\u00e9s, il vous reste une solution : adoptez une Culture Analytique.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La m\u00e9thodologie traditionnelle<\/h2>\n\n\n\n<p>Typiquement, pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me analytique, on suivra une m\u00e9thodologie en 5 \u00e9tapes, d\u00e9crites ci-dessous. Rien de nouveau ici : c\u2019est typique de ce que vous allez voir si vous faites appel \u00e0 des consultants en analytique.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"587\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_0_fr-1024x587.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-17115\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_0_fr-1024x587.jpg 1024w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_0_fr-600x344.jpg 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_0_fr-300x172.jpg 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_0_fr-768x440.jpg 768w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_0_fr.jpg 1280w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>On commence par se poser une question business, ensuite on pr\u00e9pare les donn\u00e9es pour pouvoir r\u00e9pondre \u00e0 cette question. Ensuite on analyse les donn\u00e9es. Ensuite on pr\u00e9sente les r\u00e9sultats aux personnes concern\u00e9es: Typiquement le CEO, CMO ou tout intervenant qui est concern\u00e9 par ces r\u00e9sultats. A ce sujet, il y a un mot en anglais qui repr\u00e9sente bien toutes les personnes int\u00e9ress\u00e9es dans ces r\u00e9sultats&nbsp;: on les appelle les \u00ab&nbsp;Stakeholders&nbsp;\u00bb. Ensuite, on d\u00e9ploie les r\u00e9sultats en production pour que \u00e7a ait un v\u00e9ritable impact sur le business.<\/p>\n\n\n\n<p>Donc, \u00e7a c\u2019est les 5 \u00e9tapes d\u2019un projet analytique du d\u00e9but \u00e0 la fin (&#8230;mais est-ce vraiment bien comme \u00e7a qu&rsquo;un projet analytique doit se d\u00e9rouler?). Maintenant on va s\u2019int\u00e9resser aux personnes qui r\u00e9alisent ces 5 \u00e9tapes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Les 8 profils qui utilisent les donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n<p>Typiquement, il y a 8 profils diff\u00e9rents qui utilisent ou consomment les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_2_fr-1024x576.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-17074\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_2_fr-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_2_fr-600x338.jpg 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_2_fr-300x169.jpg 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_2_fr-768x432.jpg 768w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_2_fr.jpg 1280w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Le CEO dirige la soci\u00e9t\u00e9. Les \u00ab&nbsp;IT Guys&nbsp;\u00bb font en sorte que les PC fonctionnent bien. Le CDPO s\u2019occupe de garantir la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es en accord avec la l\u00e9gislation europ\u00e9enne pour le GDPR. Le \u00ab&nbsp;data engineer&nbsp;\u00bb&nbsp;ach\u00e8te des machines dans le cloud pour optimiser l\u2019infrastructure pour \u00ab&nbsp;tenir la charge&nbsp;\u00bb. Il y a un point commun \u00e0 tous ces profils&nbsp;: aucun ne regarde les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p>Ensuite il y a le \u00ab&nbsp;StakeHolder&nbsp;\u00bb. Dans la litt\u00e9rature, ce profil est parfois aussi appel\u00e9 \u00ab\u00a0business stakeholder\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0stakeholder m\u00e9tier\u00a0\u00bb. C\u2019est typiquement lui qui fait tourner la boite&nbsp;: il conna\u00eet bien le business. Le \u00ab&nbsp;SQL Guy&nbsp;\u00bb, c\u2019est celui qui s\u2019occupe de stocker les donn\u00e9es dans la base de donn\u00e9es et pour faire \u00e7a, il est r\u00e9guli\u00e8rement amen\u00e9 \u00e0 effectuer des transformations sur les donn\u00e9es. Le \u00ab&nbsp;Business Analyst&nbsp;\u00bb est celui ou celle qui comprends bien les donn\u00e9es et qui est capable de cr\u00e9er des KPI pertinents ou des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs pour optimiser le business. Le \u00ab&nbsp;data scientist&nbsp;\u00bb, lui, \u00e9cris du code complexe, \u00e9tudie les algorithmes de machine learning et optimise leurs param\u00e8tres.<br><br>Il y a encore un dernier profil&nbsp;: celui de \u00ab&nbsp;data miner&nbsp;\u00bb. Dans les ann\u00e9es 2000, il n\u2019y avait pas une claire s\u00e9paration entre ces 3 derniers r\u00f4les et, bien souvent, c\u2019\u00e9tait la m\u00eame personne qui s\u2019occupait de tout faire&nbsp;: c\u2019\u00e9tait le data miner. Mais ils sont de plus en plus rares de nos jours. Un bon conseil&nbsp;: si vous avez la chance d\u2019avoir un data miner dans votre \u00e9quipe, ne le l\u00e2chez pas&nbsp;! Il vaut de l\u2019or&nbsp;!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Les cinq pr\u00e9requis pour une culture Analytique en entreprise<\/h2>\n\n\n\n<p>La culture analytique est bas\u00e9e sur la simple id\u00e9e que ceux qui comprennent le probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre doivent \u00eatre ceux qui le r\u00e9solve. Gr\u00e2ce \u00e0 cette id\u00e9e, vos initiatives analytiques r\u00e9ussissent et la culture analytique se propage dans votre entreprise.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019id\u00e9e est simple mais elle n\u2019est pratiquement jamais mise en \u0153uvre car elle n\u00e9cessite, pour pouvoir fonctionner, <strong>5 \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s, 5 pr\u00e9requis,<\/strong> qui ne sont pratiquement jamais disponibles dans les soci\u00e9t\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<ol type=\"1\">\n<li><a href=\"#point1\">Un outil qui permet une approche it\u00e9rative<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#point2\">Un outil en self-service<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#point3\">Un outil f\u00e9d\u00e9rateur.<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#point4\">Un outil qui facilite l\u2019automatization\/industrialization<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#point5\">Un outil sans co\u00fbts variables<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><a id=\"point1\" style=\"position:relative;top:-300px;\"><\/a>1. Un outil qui permet une approche it\u00e9rative<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Mauvaise approche&nbsp;: la m\u00e9thodologie waterfall<\/h3>\n\n\n\n<p>Au d\u00e9but de cet article, nous avons vu la fa\u00e7on traditionnelle de faire des projets analytiques. C\u2019est une approche qui s\u2019appelle l\u2019approche \u00ab&nbsp;waterfall&nbsp;\u00bb et elle a un gros d\u00e9faut&nbsp;: elle ne fonctionne pas car elle n\u2019est pas it\u00e9rative. Cette approche \u00ab&nbsp;waterfall&nbsp;\u00bb est s\u00e9duisante mais en analytique elle ne fonctionne pas. C\u2019est d\u2019autant plus dommage que cette approche vous est impos\u00e9e par plus de 90% des outils utilis\u00e9s pour faire des projets de data sciences, des projets analytiques. En effet, en data sciences, quand on a d\u00e9velopp\u00e9 un bout de code pour r\u00e9pondre \u00e0 une question business pr\u00e9cise, il est commun de revenir sur ce bout de code apr\u00e8s quelques mois et de le modifier en profondeur parce qu\u2019on a maintenant une meilleure compr\u00e9hension du besoin business \u00e0 r\u00e9soudre. Pour cela, la data science est un domaine tr\u00e8s sp\u00e9cial. Malheureusement, presque tous les d\u00e9veloppeurs qui tentent d\u2019ajouter des fonctionnalit\u00e9s de data science dans leurs solutions ne comprennent pas ce besoin it\u00e9ratif et, au final, il n\u2019y a presque aucune solution analytique qui permet d\u2019it\u00e9rer facilement et rapidement.<\/p>\n\n\n\n<p>Et la cons\u00e9quence se fait directement sentir&nbsp;: malgr\u00e9 une technologie qui a l\u2019air de progresser, le nombre d\u2019\u00e9chec de projets analytiques ne fait qu\u2019augmenter. Et ce n\u2019est pas \u00e9tonnant car, malgr\u00e9 la meilleure volont\u00e9 des personnes impliqu\u00e9es, si on leur impose une m\u00e9thodologie waterfall foireuse, \u00e7a ne risque pas de fonctionner.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">La bonne approche&nbsp;: l\u2019approche it\u00e9rative<\/h3>\n\n\n\n<p>Une premi\u00e8re bonne id\u00e9e, c\u2019est donc d\u2019abandonner la m\u00e9thodologie \u00ab&nbsp;waterfall&nbsp;\u00bb et de la remplacer par une approche it\u00e9rative. \u00c7a veut dire quoi&nbsp;? \u00c7a veut dire que le processus analytique est d\u00e9sormais repr\u00e9sent\u00e9 comme ceci&nbsp;: avec une boucle qui repr\u00e9sente bien l\u2019aspect it\u00e9ratif du processus.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"570\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_4_fr-1024x570.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-17084\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_4_fr-1024x570.jpg 1024w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_4_fr-600x334.jpg 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_4_fr-300x167.jpg 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_4_fr-768x427.jpg 768w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_4_fr.jpg 1294w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>L\u2019approche it\u00e9rative est le premier des 5 points cl\u00e9s qui permettent \u00e0 votre entreprise d\u2019adopter une culture analytique.&nbsp; Comment \u00e7a marche&nbsp;? On commence par pr\u00e9parer les donn\u00e9es et les analyser. Ensuite, on d\u00e9ploie et on regarde les r\u00e9sultats. Ce qui nous am\u00e8ne ensuite \u00e0 revoir la fa\u00e7on dont nous avons r\u00e9pondu \u00e0 la question business et \u00e0 raffiner cette m\u00eame question business afin d\u2019am\u00e9liorer notre approche. Puisque notre question business a chang\u00e9, il est maintenant n\u00e9cessaire de changer la data pr\u00e9paration, pour pouvoir r\u00e9pondre \u00e0 la nouvelle question et on red\u00e9marre une nouvelle it\u00e9ration. C\u2019est vraiment un processus it\u00e9ratif et \u00e0 chaque it\u00e9ration les r\u00e9sultats et les questions s\u2019am\u00e9liorent pour d\u00e9livrer de plus en plus de valeur et de connaissance pour votre entreprise. On arrive finalement \u00e0 un cercle vertueux qui garantit une am\u00e9lioration continue de tous les processus au sein de votre entreprise.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><a id=\"point2\" style=\"position:relative;top:-300px;\"><\/a>2. Un outil en self-service<\/h2>\n\n\n\n<p>Bien \u00e9videmment, ce qu\u2019on aimerait c\u2019est de faire le plus d\u2019it\u00e9ration possible en le moins de temps possible. Alors, qu\u2019est ce qui bloque&nbsp;? Qu\u2019est-ce qui prends du temps dans ce cercle vertueux ?<\/p>\n\n\n\n<p>Ce qui bloque, c\u2019est la <strong>data pr\u00e9paration<\/strong>. Elle prend 80% \u00e0 90% du temps de travail. Et \u00e7a, c\u2019est un fait connu&nbsp;: tous ceux qui ont d\u00e9j\u00e0 fait un peu de data science le savent. Voici trois journaux qui expliquent que la <strong>data pr\u00e9paration<\/strong> prend 80% \u00e0 90% du temps de travail:<\/p>\n\n\n\n<p><ol><li>Par exemple:Le magazine <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/gilpress\/2016\/03\/23\/data-preparation-most-time-consuming-least-enjoyable-data-science-task-survey-says\/#3640cbb36f63\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Forbes<\/a> a fait une enqu\u00eate sur le sujet et ils arrivent aux m\u00eames conclusions&nbsp;: 80% du temps de travail d\u2019un projet analytique est consacr\u00e9 \u00e0 la data pr\u00e9paration.<\/li><li><a href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/2014\/08\/18\/technology\/for-big-data-scientists-hurdle-to-insights-is-janitor-work.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Le magazine New York Times<\/a> dit exactement la m\u00eame chose : la pr\u00e9paration des donn\u00e9es occupe 80% du temps de travail d&rsquo;un projet analytique.<\/li><li>Et <a href=\"https:\/\/www.infoworld.com\/article\/3228245\/the-80-20-data-science-dilemma.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">le magazine InfoWorld<\/a> r\u00e9p\u00e8te la m\u00eame chose : le travail de pr\u00e9paration des donn\u00e9es occupe 80% du temps de travail d&rsquo;un projet analytique.<\/li><\/ol><\/p>\n\n\n\n<p>Donc la data preparation, c\u2019est le vrai n\u0153ud du probl\u00e8me. Elle consomme 80% du temps de travail et elle est cruciale : Sans une bonne data pr\u00e9paration, toute analyse ult\u00e9rieure est vou\u00e9e \u00e0 l\u2019\u00e9chec.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans un projet analytique, c\u2019est tr\u00e8s bien d\u2019utiliser des algorithmes de machines learning ultra compliqu\u00e9s et supers performants, comme TIMi Modeler, mais ce n\u2019est pas l\u00e0 o\u00f9 est le n\u0153ud du probl\u00e8me&nbsp;: la partie cruciale quand on fait de l\u2019analytique, c\u2019est de s\u2019assurer que la data pr\u00e9paration est bien faite.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Qui va faire la data prep&nbsp;?<\/h3>\n\n\n\n<p>Si on veut qu\u2019elle soit bien faite, il reste encore \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 la question&nbsp;: Qui va faire la data prep&nbsp;? C\u2019est important de r\u00e9pondre correctement \u00e0 cette question parce que la data prep est le vrai n\u0153ud du probl\u00e8me. De plus, la data pr\u00e9paration est d\u00e9pendante de la question business qu\u2019on se pose. En d\u2019autres termes, <strong>des questions business diff\u00e9rentes donne lieu \u00e0 des data pr\u00e9parations diff\u00e9rentes<\/strong>. Or, cette question business elle change au cours du temps : \u00e0 chaque it\u00e9ration, elle est affin\u00e9e parce qu\u2019<b>on<\/b> comprend mieux le probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre.<\/p>\n\n\n\n<p>Quand on dit \u201con\u201d. C\u2019est qui ces personnes qui comprennent de mieux en mieux le probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre&nbsp;?&nbsp; Typiquement, ce seront les business analystes ou les stakeholders. Mais bien souvent, ce sera juste les stakeholders car ce sont les seuls \u00e0 comprendre toutes les petites subtilit\u00e9s m\u00e9tiers n\u00e9cessaires \u00e0 affiner l\u2019analyse. Ce sont les seuls qui ont plus de 20 ann\u00e9es d\u2019exp\u00e9rience derri\u00e8re eux pour voir si les r\u00e9sultats sont coh\u00e9rents.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"435\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_5_fr-1024x435.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-17089\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_5_fr-1024x435.jpg 1024w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_5_fr-600x255.jpg 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_5_fr-300x128.jpg 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_5_fr-768x326.jpg 768w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_5_fr.jpg 1280w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Maintenant, il y a aussi des situations exceptionnelles o\u00f9 on a des data scientistes qui sont vraiment d\u00e9vou\u00e9s \u00e0 l\u2019entreprise et, dans ce cas, ils font l\u2019effort d\u2019apprendre toutes les petites subtilit\u00e9s du m\u00e9tier de leur client. \u2026Mais ce type d\u2019employ\u00e9 est de plus en plus rare, surtout dans un contexte o\u00f9 les data scientistes font du \u00ab&nbsp;saute-mouton&nbsp;\u00bb d\u2019une soci\u00e9t\u00e9 \u00e0 l\u2019autre tous les 3 mois.<\/p>\n\n\n\n<p>Bon, \u00e9videmment, cela ne veut pas dire qu\u2019il faut forcer les \u00ab&nbsp;stakeholder&nbsp;\u00bb \u00e0 \u00e9crire du code. Ce n\u2019est pas leur job et les forcer \u00e0 coder dans des langages barbares c\u2019est juste une perte de temps pour tout le monde. Ce n\u2019est pas l\u00e0 o\u00f9 ils ont le plus de valeur pour l\u2019entreprise.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-pullquote is-style-default has-border-color has-black-color has-text-color\" style=\"border-color:#000000\"><blockquote><p>\u00ab Ceux qui comprennent le probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre <br> doivent \u00eatre ceux qui le r\u00e9solve \u00bb<\/p><cite>O\u00f9, \u00e0 tout le moins, ils doivent faire partie de la solution.<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n<p>Cela veut dire que les stakeholders doivent faire partie int\u00e9grante du processus de r\u00e9solution du probl\u00e8me analytique. Ils doivent pouvoir intervenir pour \u00ab&nbsp;corriger le tir&nbsp;\u00bb \u00e0 chaque it\u00e9ration, gr\u00e2ce \u00e0 leur exp\u00e9rience m\u00e9tier. En fait, on pourrait r\u00e9sumer en une seule et unique phrase tous les \u00e9l\u00e9ments expos\u00e9s jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent et qui permettent d\u2019avoir un projet analytique qui est un succ\u00e8s. Cette phrase est simplement&nbsp;: \u00ab&nbsp;<em>Ceux qui comprennent le probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre doivent \u00eatre ceux qui le r\u00e9solve.<\/em>&nbsp;\u00bb Cette phrase r\u00e9sume bien tout ce qu\u2019on a dit jusqu\u2019\u00e0 maintenant et on ne peut vraiment pas en critiquer le principe.<\/p>\n\n\n\n<p>On peut aller encore plus loin et dire : \u00ab&nbsp;<em>Ceux qui comprennent le probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre doivent \u00eatre ceux qui font la data prep.<\/em>&nbsp;\u00bb. \u2026parce que, faire une bonne data prep, c\u2019est pratiquement \u00e9quivalent \u00e0 r\u00e9soudre le probl\u00e8me analytique parce que le reste du processus est pratiquement n\u00e9gligeable.<\/p>\n\n\n\n<p>Cette r\u00e8gle de \u00ab&nbsp;<em>Ceux qui comprennent le probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre doivent \u00eatre ceux qui le r\u00e9solve.<\/em>&nbsp;\u00bb, elle parait \u00e9vidente mais, en pratique, elle est rarement appliqu\u00e9e car, pour faire une bonne data prep, il faut que \u00e7a soit les stakeholders et les business analystes qui y passent du temps.<\/p>\n\n\n\n<p>\u2026et pour \u00e7a, il faut un outil de data pr\u00e9paration sans code, aussi appel\u00e9 \u00ab&nbsp;outil en self-service&nbsp;\u00bb. L\u2019aspect self-service de l\u2019outil de data pr\u00e9paration a l\u2019air un peu anecdotique comme \u00e7a mais, en r\u00e9alit\u00e9, il est crucial pour permettre aux stakeholders et aux business analystes de faire la data prep ensemble. Le \u00ab\u00a0Self-service\u00a0\u00bb est le 2<sup>i\u00e8me<\/sup> point cl\u00e9 qui permet \u00e0 une culture analytique de se propager dans votre entreprise.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><a id=\"point3\" style=\"position:relative;top:-300px;\"><\/a>3. Un outil f\u00e9d\u00e9rateur<\/h2>\n\n\n\n<p>Un outil de data pr\u00e9paration en self-service c\u2019est bien, mais ce n\u2019est pas encore suffisant. En effet, les Business Analystes et les Stake Holders vont devoir collaborer avec les 6 autres profils pour arriver \u00e0 une analyse pertinente des donn\u00e9es. Il faut qu\u2019ils puissent facilement dialoguer avec le SQL Guy, le data scientiste, le data engineer, le IT Guy, le CDPO et le CEO. Donc, en r\u00e9sum\u00e9, il faut un outil f\u00e9d\u00e9rateur qui permet \u00e0 tous les profils de collaborer autour du m\u00eame objectif : r\u00e9soudre le probl\u00e8me business en cours. L\u2019aspect f\u00e9d\u00e9rateur est le 3<sup>i\u00e8me<\/sup> point cl\u00e9 qui permet \u00e0 une culture analytique de se propager dans votre entreprise.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_6_fr-1024x576.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-17094\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_6_fr-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_6_fr-600x338.jpg 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_6_fr-300x169.jpg 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_6_fr-768x432.jpg 768w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_6_fr.jpg 1280w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><a id=\"point4\" style=\"position:relative;top:-300px;\"><\/a>4. Un outil qui facilite l\u2019automatisation<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\"><figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17079\" width=\"430\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2.png 840w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2-600x416.png 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2-300x208.png 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_3_fr-2-768x532.png 768w\" sizes=\"(max-width: 840px) 100vw, 840px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>Sur l&rsquo;infographie ci-dessus on peut lire que \u00ab&nbsp;<em>87% des projets analytiques n\u2019ont jamais d\u2019impact sur le business.<\/em>&nbsp;\u00bb \u00c7a veut dire quoi ? \u00e7a veut dire que les projets analytiquesrestent \u00e0 l\u2019\u00e9tat embryonnaire, sans \u00eatre mis en production et donc sans impacter le business. Et c\u2019est effectivement ce qu\u2019on constate aussi quand on arrive dans une soci\u00e9t\u00e9 qui d\u00e9marre dans le domaine de l\u2019analytique&nbsp;: il y a plein d\u2019initiatives de tous les c\u00f4t\u00e9s, plein de personnes super motiv\u00e9es mais pratiquement rien qui rentre en production.<\/p>\n\n\n\n<p>Donc, un 4<sup>i\u00e8me<\/sup> point cl\u00e9 pour la r\u00e9ussite de vos initiatives analytiques est de pouvoir facilement mettre en production vos d\u00e9couvertes.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_7_fr-1024x576.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-17099\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_7_fr-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_7_fr-600x338.jpg 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_7_fr-300x169.jpg 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_7_fr-768x432.jpg 768w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_7_fr.jpg 1280w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Il y a plein de raisons qui peuvent compromettre la mise en production. En voici 3 communes: <ol><li><b>l\u2019instabilit\u00e9 des outils utilis\u00e9s.<\/b><br> C&rsquo;est particuli\u00e8rment vrai pour les outils d\u00e9velopp\u00e9s en java&nbsp;: ceux-l\u00e0 sont particuli\u00e8rement instables.<\/li><li><b>Un prix variable qui devient rapidement prohibitif.<\/b><br> Bien souvent, on fait un prototype sur un petit sous-ensemble de donn\u00e9es et, ensuite, quand on passe en production, il faut traiter l\u2019ensemble des donn\u00e9es de toute la boite, et l\u00e0, \u00e7a devient impossible pour des raisons de co\u00fbts&nbsp;: \u00e7a devient juste trop cher. C\u2019est le genre de truc qui arrive tout le temps quand on travaille dans le cloud. <\/li><li><b>Un outil \u00ab\u00a0in-memory\u00a0\u00bb.<\/b><br> On a utilis\u00e9 un outil qui ne marche bien que sur une petite volum\u00e9trie de donn\u00e9es et qui plante compl\u00e8tement sur une grosse volum\u00e9trie. Ce sont souvent des outils de types \u00ab&nbsp;in-memory&nbsp;\u00bb qui sont limit\u00e9s en volum\u00e9trie et qui finissent par crasher en continu.<\/li><\/ol><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><a id=\"point5\" style=\"position:relative;top:-300px;\"><\/a>5. Un outil sans co\u00fbts variables<\/h2>\n\n\n\n<p>Le 5<sup>i\u00e8me<\/sup> et dernier point cl\u00e9 pour la r\u00e9ussite de vos initiatives analytiques et la propagation de la culture analytique dans votre entreprise est l\u2019absence de co\u00fbts variables.<\/p>\n\n\n\n<p>Vous imaginez bien que, si \u00e0 chaque it\u00e9ration de ce cercle vertueux, il faut payer un demi millions d\u2019euros en frais cloud \u00e0 Amazon, alors on ne risque pas de faire beaucoup d\u2019it\u00e9rations&nbsp;!&nbsp;&#x1f609; <\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_8_fr-1024x576.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-17104\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_8_fr-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_8_fr-600x338.jpg 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_8_fr-300x169.jpg 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_8_fr-768x432.jpg 768w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_8_fr.jpg 1280w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Un autre effet pervers des frais variables et de p\u00e9naliser et de r\u00e9primander les data scientistes les plus motiv\u00e9s de votre \u00e9quipe. En effet, un jeune data scientiste enthousiaste qui fait un usage intensitif de votre infrastructure pour explorer au mieux vos donn\u00e9es et en retirer toute la valeur coutera beaucoup plus cher que ses coll\u00e8gues, moins motiv\u00e9s, qui passent leur temps \u00e0 boire du caf\u00e9 \u00e0 la machine \u00e0 caf\u00e9. Et, \u00e0 la fin du mois, le data scientiste motiv\u00e9 est r\u00e9primand\u00e9 par le directeur financier \u00e0 cause des importants frais cloud qu\u2019il occasionne, surtout en comparaison \u00e0 ses coll\u00e8gues. En r\u00e9sum\u00e9, un outil cloud de data science qui fonctionne en \u00ab co\u00fbt variable \u00bb a pour effet de p\u00e9naliser, r\u00e9primander, d\u00e9courager et finalement emp\u00eacher vos meilleurs \u00e9l\u00e9ments de travailler.<\/p>\n\n\n\n<p>Vraiment, les frais variables, \u00e7a bloque compl\u00e8tement toute chance de succ\u00e8s de vos initiatives analytiques.<\/p>\n\n\n\n<p>Voila&nbsp;! Nous avons vu ensemble les 5 points cl\u00e9s n\u00e9cessaires pour cr\u00e9er, ou booster, la culture Analytique dans votre entreprise. Maintenant que nous avons connaissance de ces 5 points cl\u00e9s, il reste encore \u00e0 voir comment faire pour les obtenir.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La solution pour cr\u00e9er une culture analytique&nbsp;: Anatella<\/h2>\n\n\n\n<p>Bizarrement, il n\u2019existe actuellement qu\u2019une seule solution de data science qui r\u00e9ponde \u00e0 ces 5 pr\u00e9requis.<br> Et puis vous vous \u00e9tonnez que les \u00be des projets analytiques foirent ? &#x1f605;<\/p>\n\n\n\n<p>Cette solution, c\u2019est Anatella. Anatella est la seule solution qui r\u00e9ponde aux 5 pr\u00e9requis n\u00e9cessaires pour cr\u00e9er une culture Analytique dans votre entreprise. Alors, c\u2019est bien de le dire mais c\u2019est encore mieux de le d\u00e9montrer. Donc voici rapidement quelques indices qui vous permettront de vous faire une id\u00e9e. Est-ce que Anatella est vraiment la seule solution qui r\u00e9ponde aux 5 pr\u00e9requis pour avoir une culture Analytique&nbsp;?<\/p>\n\n\n\n<p>Anatella permet \u00e0 vos experts m\u00e9tiers de travailler <strong>de fa\u00e7on it\u00e9rative<\/strong> et de faire facilement faire plein d\u2019it\u00e9rations.&nbsp;En fait, Anatella poss\u00e8de de nombreuses autres fonctionnalit\u00e9s n\u00e9cessaires pour d\u2019adopter une approche it\u00e9rative quand on travaille sur des projets analytiques. Si vous souhaitez en savoir plus, nous avons fait 2 vid\u00e9os&nbsp;assez techniques sur le sujet&nbsp;: ce sont en fait les vid\u00e9os <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=fF8gw3gjyt0&amp;list=PL4qkG0nrZkJ3RH3oVqO0gaovx7JPdRkgp&amp;index=5\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">num\u00e9ro 5<\/a> et <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=fF8gw3gjyt0&amp;list=PL4qkG0nrZkJ3RH3oVqO0gaovx7JPdRkgp&amp;index=6\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">num\u00e9ro 6<\/a> du cycle de formation de base pour apprendre \u00e0 utiliser Anatella.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans ces m\u00eame vid\u00e9os, vous pouvez aussi voir qu\u2019on peut utiliser Anatella enti\u00e8rement sans taper une ligne de code, enti\u00e8rement <strong>en<\/strong> <strong>self-service<\/strong>.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_9_fr.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17109\" width=\"555\" height=\"309\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_9_fr.png 1110w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_9_fr-600x334.png 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_9_fr-300x167.png 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_9_fr-1024x570.png 1024w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_9_fr-768x428.png 768w\" sizes=\"(max-width: 555px) 100vw, 555px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Quant \u00e0 l\u2019aspect <strong>f\u00e9d\u00e9rateur<\/strong>, outre une interface graphique jolie et conviviale, l\u2019outil doit offrir un syst\u00e8me bas\u00e9 sur des couches d\u2019abstraction. En plus, l\u2019outil ne doit pas \u00eatre un simple g\u00e9n\u00e9rateur de code parce que \u00e7a impose des limitations qui emp\u00eachent aussi l\u2019aspect f\u00e9d\u00e9rateur. Si \u00e7a vous int\u00e9resse, nous avons une <a href=\"\/timi\/anatella\/abstraction-layer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">page<\/a> qui couvre le sujet.<\/p>\n\n\n\n<p>Quant \u00e0 <strong>l\u2019automatisation<\/strong>, c\u2019est quelque chose d\u2019important mais, au final, ce n\u2019est pas tr\u00e8s compliqu\u00e9 \u00e0 r\u00e9aliser quand on a d\u00e9j\u00e0 un outil comme Anatella. Une bonne int\u00e9gration avec un outil de planification (un \u00ab\u00a0scheduler\u00a0\u00bb en anglais) fait l\u2019affaire. Nous avons choisi Jenkins comme scheduler parce que c\u2019est un logiciel facilement extensible, et qui poss\u00e8de d\u00e9j\u00e0 des centaines de plugins pour g\u00e9rer absolument toutes les situations de scheduling possible.<\/p>\n\n\n\n<p>Vous pouvez d\u00e9couvrir <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=MtuUpn2GskI&amp;t=0s\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ici<\/a> et <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=FjIGV2LkcHo&amp;t=0s\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ici<\/a> des vid\u00e9os qui montrent l\u2019int\u00e9gration entre Anatella et Jenkins. En r\u00e9sum\u00e9, en seulement 4 clics de souris, vous mettez un processus Anatella en production dans Jenkins. L\u2019automatisation, avec Anatella, c\u2019est vraiment super facile&nbsp;!<\/p>\n\n\n\n<p>Quant aux <strong>co\u00fbts d\u2019op\u00e9ration<\/strong> d\u2019un syst\u00e8me bas\u00e9 sur Anatella, ils sont tr\u00e8s r\u00e9duits, principalement parce qu\u2019une infrastructure hardware tr\u00e8s r\u00e9duite est capable d\u2019absorber pratiquement n\u2019importe quelle charge de calcul et n\u2019importe quelle volum\u00e9trie. Du coup, vous pouvez vous attendre \u00e0 avoir des frais d\u2019infrastructure hardware pratiquement constants, sans partie variable. Et les frais de licence de TIMi et Anatella sont eux aussi constants et ind\u00e9pendants de la volum\u00e9trie trait\u00e9e. Donc, vous pouvez \u00eatre tranquille de ce c\u00f4t\u00e9-l\u00e0&nbsp;: Pas de co\u00fbts variables&nbsp;!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La solution la plus rapide du march\u00e9<\/h2>\n\n\n\n<p>En plus des 5 pr\u00e9requis que nous venons de voir, Anatella est aussi la solution de data pr\u00e9paration la plus rapide et la plus scalable du march\u00e9. Techniquement, Anatella est plus de 20 ann\u00e9es en avance, par rapport \u00e0 absolument tous ses concurrents, si jamais les concurrents arrivent \u00e0 la rattraper, ce qui est quand m\u00eame peu probable.<\/p>\n\n\n\n<p>Donc, si vous \u00eates s\u00e9rieux sur vos initiatives data, si vous voulez garantir que vos efforts et vos investissements en homme et en temps soient rentabilis\u00e9s : il vous reste une solution&nbsp;: Anatella. Les <a href=\"https:\/\/www.g2.com\/products\/timi-suite\/reviews#reviews\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">t\u00e9moignages que vous trouverez sur G2<\/a> d\u00e9montrent que tout cela est bien r\u00e9el. Pour vous dire, sur G2, on a le plus haut taux de satisfaction de toutes les solutions de Data sciences.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_10_fr.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17059\" width=\"640\" height=\"315\" srcset=\"https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_10_fr.png 1280w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_10_fr-600x295.png 600w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_10_fr-300x148.png 300w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_10_fr-1024x504.png 1024w, https:\/\/timi.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/slide_10_fr-768x378.png 768w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Voir vos projets analytiques aboutir<\/h2>\n\n\n\n<p>Chez TIMi, nous sommes anim\u00e9s par une valeur en particulier qui est <strong><a href=\"\/fr\/timi\/ethique\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">l\u2019\u00e9thique<\/a><\/strong>. Et, dans cette optique, avant tout profit, ce que nous d\u00e9sirons c\u2019est voir vos projets analytiques aboutir.<\/p>\n\n\n\n<p>Comme, de plus, chaque soci\u00e9t\u00e9 aborde l\u2019analytique de mani\u00e8re diff\u00e9rente, votre p\u00e9riode d\u2019essai gratuite de TIMi est flexible, pour s\u2019adapter \u00e0 <strong>votre<\/strong> fa\u00e7on de travailler. G\u00e9n\u00e9ralement, 2 mois sont suffisant pour comprendre tout ce qu\u2019un outil analytique g\u00e9nialissime comme TIMi peut vous offrir. En plus, vous b\u00e9n\u00e9ficiez tout du long d\u2019un accompagnement sur mesure, et ce jusqu\u2019\u00e0 ce vous ayez pu vous ayez pu d\u00e9montrer l\u2019int\u00e9r\u00eat de l\u2019analytique, de la culture analytique et de TIMi dans votre entreprise avec votre premier succ\u00e8s.<\/p>\n\n\n\n<p>Il ne vous reste plus qu\u2019\u00e0 faire le pas et \u00e0 rejoindre les centaines de soci\u00e9t\u00e9s dynamiques qui innovent \u00e0 travers l\u2019analytique gr\u00e2ce \u00e0 TIMi !<\/p>\n\n\n\n<p>Et pour faire le pas, c\u2019est simple, vous cliquez sur \u00ab&nbsp;<a href=\"\/fr\/downloads\/\">T\u00e9l\u00e9charger TIMi<\/a>&nbsp;\u00bb et ensuite vous cliquez sur le gros bouton turquoise au milieu de la page. Il y a un wizard automatique qui va installer TIMi et, apr\u00e8s quelques minutes, vous pourrez commencer \u00e0 jouer avec vos donn\u00e9es.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Il existe un moyen pour garantir le succ\u00e8s de vos initiatives analytiques : la Culture Analytique. 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