Catégorie : Tableau | Solution : Datama Compare | Type : Récurrent | Client : Lingoda
Tags : #Tableau de bord #Paramètre #Agile #Mixeffect
"Chez Lingoda, l'utilisation de Datama a changé la donne en matière d'analyse de données et de prise de décision. La solution nous a aidés à automatiser des comparaisons complexes, à rationaliser les analyses et à améliorer les stratégies basées sur les données. Son approche intuitive nous permet d'identifier rapidement les facteurs clés de l'évolution des mesures. Compte tenu de son impact, nous avons inclus l'évangélisation de Datama et l'expansion de son utilisation dans notre feuille de route 2025"
Contexte : Analyse régulière des lacunes
Lingoda est une école de langues en ligne dont la mission est de construire des ponts à travers le monde grâce à l’apprentissage des langues. Fondée en Allemagne en 2013, Lingoda offre à plus de 100 000 étudiants dans le monde entier des cours de langues en ligne de grande qualité.
L’équipe fonctionne avec une approche fortement axée sur les données. Récemment, la plateforme de données a été modernisée, passant à une stack data moderne comprenant Tableau, DBT et Redshift. En 2023, Datama a été ajouté à cette stack pour améliorer les aspects explicatifs des rapports grâce aux extensions de Tableau.
Cette initiative s’inscrit dans le cadre de la mission de Lingoda :
- Promouvoir la richesse et les opportunités par l’éducation.
- Donnez aux talents internationaux les compétences linguistiques, culturelles et techniques nécessaires à leur intégration et à leur réussite.
Il reflète également l’une des valeurs fondamentales de Lingoda, à savoir transformer les idées en actions :
- « Nous transformons nos connaissances et nos expériences en idées percutantes qui font de Lingoda un endroit où il fait bon apprendre et enseigner. Nous nous concentrons sur nos objectifs, saisissons les opportunités et les concrétisons. »
Approche : Exploiter les paramètres dans Tableau
Dans le cadre de ses tâches régulières, l’équipe data doit expliquer les variations des KPI entre deux périodes, comme deux campagnes de marketing ou une campagne de marketing et une période sans remise. Depuis qu’ils se sont familiarisés avec Datama Compare, ils ont construit plusieurs cas d’usage très utiles pour répondre rapidement à ces questions.
Pour aller plus loin, ils voulaient donner à leurs clients internes la possibilité de jouer directement avec Datama dans Tableau, en leur permettant de décider de la mesure, de la période et du type de dimensions que Datama aura à analyser.
Ils ont donc eu l’idée de rendre les métriques et les dimensions traitées par Datama dépendantes des paramètres Tableau, qui auraient un impact sur les champs calculés, afin que l’utilisateur final puisse jouer avec ces paramètres et personnaliser de manière transparente le résultat qu’il obtient dans Datama. Les résultats sont affichés dans un tableau de bord où l’utilisateur peut également jouer avec les filtres facilement. Le tableau de bord ressemble à ceci, avec les paramètres et les filtres en haut, et la cascade de Datama Compare en bas :
Comment répliquer : Exemple sur le supermarché Sample
Le tableau de bord construit par l’équipe de Lingoda est évidemment très personnalisé en fonction de leurs besoins spécifiques, mais pour les besoins de cet article et pour qu’il soit facile à reproduire pour vous, nous utiliserons l’ensemble de données par défaut « Sample Superstore » et le cas d’usage classique de la vente retail.
Le modèle de démo pour ce cas d’utilisation peut être téléchargé ici.
Ainsi, en tant qu’analyste de Superstore, imaginez que vous souhaitiez que les utilisateurs finaux soient en mesure d’expliquer les variations du bénéfice ou des ventes, entre n’importe quelle période de temps, en considérant que l’analyse peut être basée sur la date d’expédition ou la date de commande…
A nous de jouer !
Suivez les étapes ci-dessous pour le faire fonctionner
1. Créez le champ « Selected date »
Comme nous voulons pouvoir passer de la date de commande à la date d’expédition, nous pouvons créer un paramètre « Date used » en suivant les paramètres suivants
Nous pouvons ensuite créer un champ calculé sur la base de ce paramètre afin de pouvoir passer facilement de la date d’expédition à la date de commande.
2. Créer des périodes sélectionnées
En utilisant ce champ « Selected date », nous allons maintenant créer de nouveaux paramètres pour pouvoir définir les deux périodes que nous voulons comparer – « Period 1 Start”, “Period 1 End”, “Period 2 Start” et “Period 2 End”. Les quatre paramètres se présenteront comme suit :
Ensuite, sur la base de ces paramètres, vous pouvez créer une « Selected Period » qui changera en fonction des entrées de l’utilisateur :
3. Créer la métrique sélectionnée
Puisque nous avons dit que l’utilisateur devrait pouvoir analyser indifféremment le bénéfice ou les ventes, nous allons finalement créer une entrée « Selected Metric » en utilisant la même logique de paramètres que précédemment.
Nous créons un paramètre « Select Metric
Vous pouvez ensuite utiliser ce paramètre dans un « Selected Metric Calculated field »
4. Ajouter l’extension Datama
Nous avons terminé la préparation des données dans Tableau. Voici maintenant la partie la plus facile.
Il suffit d’ajouter l’extension tableau viz de Datama à une feuille de calcul (voir ici) et de glisser-déposer les champs appropriés.
- Dans la marque « Comparer (C) », ajoutez le champ « Selected Period » que nous venons de créer.
- Dans la case « Dimensions (D) », ajoutez les dimensions que vous voulez que Datama note pour expliquer les variations de chaque ICP.
- Dans la case « Metrics (M) », ajoutez les métriques qui font partie de votre équation de marché(en savoir plus). Dans notre cas, nous voulons analyser la « Selected metric » et être en mesure de répartir les facteurs de variation entre le volume (quantité) et le ratio (dans ce cas, le prix de la marge par produit).
- Ajoutez toutes les dimensions requises sur lesquelles vous voulez que l’utilisateur puisse filtrer dans la zone « Filtres » appropriée.
5. Les utilisateurs peuvent maintenant profiter de l’analyse
Avec cette configuration simple, les utilisateurs finaux peuvent facilement jouer avec la période et la mesure qu’ils souhaitent analyser. Ils auront une idée claire des facteurs de variation, des KPI et des dimensions les plus intéressants à étudier, comme Datama Compare l’a toujours fait, mais avec la flexibilité des paramètres de Tableau (en savoir plus sur Datama Compare).
Résultats : De « l’analyse en libre-service » à « l’insight en libre-service ».
En utilisant cette configuration appliquée à leur propre cas d’utilisation, l’équipe de données de Lingoda a réussi à créer un cas d’utilisation qui était largement flexible et permettait de comprendre en profondeur les facteurs de variation des principaux KPI en quelques secondes, pour n’importe quel utilisateur ayant accès à Tableau.
Les analystes ont gagné beaucoup de temps dans les cas d’usage habituels d’analyse des écarts, et ont trouvé avec ce tableau de bord un bon moyen de promouvoir Datama dans l’entreprise sur un cas d’utilisation simple, mais personnalisable.
Cela a également permis d’évoluer vers une utilisation plus libre des données, non seulement pour accéder aux données, mais aussi pour les comprendre.
Enfin, le cas d’utilisation a permis de faire le lien entre les tableaux de bord et l’analyse réalisée par l’analyste de données et a finalement aidé l’équipe à améliorer son activité.
