Votre stratégie d’analyse des Big Data en 5 étapes

Votre stratégie d’analyse des Big Data en 5 étapes
Votre stratégie d’analyse des Big Data en 5 étapes
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Le digital learning recueille des informations précieuses sur les apprenants. En 5 étapes, il est possible d’optimiser la stratégie d’analyse des Big Data.

Si le terme est à la mode, le Big data est aussi un véritable phénomène qu’il convient d’épouser avec justesse. Les opportunités sont nombreuses dans tous les domaines, à condition de savoir analyser les données obtenues.

Une stratégie d’analyse des Big Data réussie

1/ Avoir un plan de développement

Décider de ce qui est pertinent d’inclure dans l’analyse et de ce qui est à exclure. Par exemple, quelles sont les informations qui permettent de mettre le doigt sur les facteurs de mémorisation des apprenants? En fonction des objectifs de la formation, l’entreprise peut déterminer quelles sont les données nécessaires. Même si cela signifie, dans un premier temps, la mise de côté d’autres informations pertinentes.

2/ Anticiper la difficulté des analyses

L’analyse des big data est extrêmement complexe. Il est nécessaire d’inclure dans le processus les responsables financiers qui sont particulièrement intéressés par les résultats. En travaillant avec eux à documenter les règles d’analyse, il est possible d’identifier les procédés efficaces pour transformer les big data en conclusions pertinentes et utiles.

3/ Peaufiner le recueil des données

Ensuite, il s’agit de solliciter les professionnels et techniciens informatiques, afin de paramétrer au mieux les requêtes analytiques et algorithmes. Non seulement pour recueillir les données auprès des apprenants mais aussi pour les aménager au mieux dans une grille de lecture claire et accessible. Plus précise sera la requête, plus facile sera l’analyse…

4/ Avoir un plan de maintenance

En complément du plan de développement, l’analyse des Big Data exige beaucoup d’attention et de fréquentes mises à jour. Il est nécessaire d’entretenir régulièrement la base de données et de vérifier l’adéquation avec les besoins de l’entreprise. Plus la masse de données augmente et plus les collaborateurs se familiarisent avec les outils, plus de nouvelles questions apparaissent. Pour que le système d’analyse conserve sa valeur, il doit s’adapter à cet environnement dynamique en anticipant les sources de surprises.

5/ Pensez aux utilisateurs finaux

Qu’ils soient apprenants ou consommateurs, il est important que le système soit facile à employer par les utilisateurs finaux, en répondant à leurs besoins. Soyez donc attentif aux outils à mettre en place, au niveau d’interactivité et à l’accompagnement proposé. De même, pensez aussi à la présentation des données recueillies, à travers des tableaux, graphiques et autres outils visuels, pour les grands dirigeants ou les collaborateurs des autres départements.

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