7 étapes pour construire vos KPIs à partir de différentes sources de données avec Jira et eazyBI

Définir, mesurer, mais aussi améliorer la pertinence et la précision des KPIs (Key Performance Indicator, ou indicateur clé de performance en français), est aujourd’hui essentiel pour démontrer l’efficacité du retour sur investissement de n’importe quel type de projet ou activité. Pourtant, de nombreuses entreprises négligent les moyens de mesurer ces KPIs, en ne mettant pas en place les bons outils ou en n’appliquant pas la méthodologie adéquate. Un défi de taille, d’autant plus avec la multiplication des sources de données qui peuvent parfois rendre la mise en place des KPIs fastidieuse.

Pourtant maitriser l’art de la construction des KPIs est à la portée de tous. Et pour le prouver par A+B, nous vous proposons de découvrir ces 7 étapes indispensables pour donner du sens et de la valeur à vos KPIs à l’aide des solutions Jira et eazyBI.

Mais au fait, c’est quoi eazyBI ?

eazyBI est l’outil de reporting leader sur la Marketplace d’Atlassian. C’est un parfait complément aux reportings natifs proposés par l’éditeur australien dans Jira puisque eazyBI a l’avantage de pouvoir récupérer des données sur des outils tiers (tels que Salesforce, Pardot, etc.) et de les importer dans Jira pour compléter les rapports natifs de ce dernier. L’outil se rapproche notamment des outils de Data Visualisation du marché comme Tableau, PowerBI ou QlikView. Il s’intègre aussi bien à Jira qu’aux principales apps de la Marketplace.

Dans cet article, nous présenterons un exemple de configuration de Jira et eazyBI pour exploiter des données provenant de deux sources externes, l’outil CRM Salesforce et l’outil de planification Tempo Planner. En se plaçant du point de vue de l’équipe de direction d’une entreprise souhaitant suivre les performances de son service commercial, nous verrons comment il est possible d’établir un rapport prévisionnel de la marge financière d’une équipe commerciale.

1. Définissez vos indicateurs

Avant de se lancer à corps perdu dans la mise en place technique, prenons le temps de définir ce qu’est un indicateur. Dans son excellent manuel “Managing for Happiness”, l’entrepreneur Jurgen Apello propose 12 règles pour assurer la pertinence de votre indicateur :

• Définissez votre objectif de mesure (Measure for a purpose)
• Réduisez l’inconnu (Shrink the unknown)
• Cherchez à vous améliorer (Seek to improve)
• Satisfaisez toutes les parties prenantes (Delight all stakeholders)
• Méfiez-vous de tous les chiffres (Distrust all numbers)
• Fixez des objectifs imprécis (Set imprecise targets)
• Maitrisez vos métriques (Own your metrics)
• Ne reliez pas les métriques aux récompenses (Don’t connect metrics to rewards)
• Mettez en avant les valeurs et la transparence (Promote values and transparency)
• Visualisez et humanisez (Visualize and humanize)
• Mesurez tôt et souvent (Measure early and often)
• Essayez autre chose (Try something else)

Derrière ces règles, il faut surtout retenir que la définition d’un indicateur est crucial si l’on veut qu’il soit exploitable et surtout compris par les utilisateurs. Nous verrons d’ailleurs plus loin que la dimension documentaire autour d’un KPI est essentielle.

Dans notre cas pratique, nous vous proposons de mettre en place un indicateur permettant au Directeur des opérations d’une société de conseil d’avoir une visibilité sur la marge “théorique” qui sera dégagée par les prestations de conseils déjà planifiées. La présentation de la donnée sera toute simple, comme ci-dessous :

2. Identifiez vos sources de données et vos mesures de base

Afin de pouvoir réaliser ce graphique, l’entreprise doit prendre en compte l’ensemble des sources de données concernées. Dans notre cas pratique, elles proviennent de 3 outils différents :

• Jira Software, pour les données de qualification liées aux projets
• Tempo Planner, pour la planification totale ou partielle des ressources humaines nécessaires pour le projet
• Salesforce, pour les données de facturation

Une fois la provenance des données bien identifiée, place à la connection des sources avec eazyBI.

3. Mettez en place les sources de données

• Jira & Tempo

Les deux sources étant nativement intégrés avec eazyBI, rien de plus simple. eazyBI peut récupérer en un clin d’oeil les valeurs nécessaires à la construction de votre indicateur. Pour cela, il suffit de sélectionner dans un premier temps le ou les projets Jira concernés. L’entreprise veut ici suivre les données concernant les projets de ses entités de Sao Paulo et Salvador.

Dans un second temps, il ne reste qu’à sélectionner les champs personnalisés concernés par la construction de l’indicateur souhaité :

L’entreprise souhaite par exemple ici suivre les projets planifiés par compte client et par équipe dans Tempo.

• Salesforce

Contrairement à Jira & Tempo, les données Salesforce ne sont pas nativement exploitables par eazyBI. Alors, comment faire ? Deux possibilités pour l’entreprise : l’import d’un fichier CSV ou l’import via API REST. Dans notre cas pratique, nous faisons le choix d’un fichier CSV généré à partir d’un script python qui se chargera de la mise en forme des données.

Pour extraire les données de facturation (rythme, taux journalier, nom du client), l’excellente librairie simple-salesforce facilite grandement le travail et permet d’établir facilement la connexion à l’aide du code suivant :

Enfin, il ne reste plus qu’à rédiger la requête en SOQL et écrire le CSV en sortie. Nous ne nous attarderons pas sur ce détail technique mais la documentation Salesforce sur le sujet est évidemment très utile.

4. Importez les données

Pour Jira & Tempo, nous l’avons vu un seul clic suffit. Pour les données Salesforce extraites en CSV, il est nécessaire de réaliser le mapping des données pour définir celles qui seront utilisées comme Dimensions et celles qui seront utilisées comme Mesures dans notre cube OLAP. La différence ?

• Une mesure est le plus souvent associé à des données quantitative, sur lequel on peut faire des agrégats (moyenne, somme …)
• Une dimension est le plus souvent associé à des données qualitative, que l’on utilise massivement dans les graphiques de distribution (histogramme, bar chart, pie chart …)

Pour réaliser cela, la documentation eazyBI est parfaite ! L’idée à retenir ici est que l’on souhaite apporter des informations complémentaires aux différents projets observés. En effet, l’opportunité Salesforce faisant bien référence à une clé projet, on retrouvera cette information lors du mapping de données (voir ci-dessous).

C’est grâce à cette donnée partagée entre Jira et Salesforce que l’on peut réconcilier les données planning (provenant de Tempo) avec les données de facturation (provenant Salesforce) via le projet (référencé dans Jira).

5. Construisez l’indicateur

À ce stade, l’entreprise a défini son indicateur, configuré ses Data Sources et importé ses données. Il reste maintenant à construire le KPI. Si nous reprenons la spécification de l’indicateur, le besoin peut être traduit dans eazyBI de la façon suivante :

• Le graphique propose des données temporelles, la dimension Temps sera donc utilisé en Lignes
• Le graphique propose deux mesures
  • La première sera la marge
  • La deuxième sera l’objectif à atteindre

Découvrons comment calculer rapidement ces deux mesures.

• Calcul de la marge

Pour obtenir cette première mesure, nous appliquons un calcul simple (Marge = (Taux Journalier – Coût Journalier) * Nombre de jours planifiés) via la formule MDX suivante dans eazyBI :

[Measures].[Average Daily Rate] - [Measures].[Daily Cost]) * [Measures].[Planned Days]

L’import des données Salesforce en CSV permet à l’entreprise d’obtenir les deux mesures de bases (taux et coût journalier) nécessaires au calcul de la marge. La connexion native à Tempo permet quant à elle de récupérer le nombre de jours planifiés.

• Calcul de l’objectif

A ce stade, la donnée d’objectif à atteindre n’est pas présente dans les outils source de l’entreprise. Nous proposons de fixer un objectif via une nouvelle formule MDX :

[1000000]

6. Mettez les données en forme

Le plus gros du travail est maintenant fait mais tout l’art des KPIs réside aussi dans sa mise en forme, autrement dit la data visualisation. Une image vaut mille mots comme l’on dit souvent !

Pour la représentation graphiques des données, les options d’eazyBI sont nombreuses : Bar Chart, Line Chart, Camembert… Le choix vous appartient ! Pour maximiser la portée de vos KPIs, nous vous invitons à prendre 5min à chaque fois pour réfléchir au sens que vous souhaitez donner à vos données. Pour cela, le Chart Suggestions – A Thought-Starter peut servir de méthodologie pour choisir la meilleure visualisation selon votre but !

Pour notre cas pratique, nous choisissons de combiner Line chart et Column Chart pour mettre en perspective nos différentes mesures mais nous aurions pu choisir tout autre chose. N’hésitez pas à jouer avec les différents affichages jusqu’à obtenir satisfaction, de nombreuses options eazyBI (parfois cachées) existent !

7. Documentez votre travail

Nous l’avons abordé au début de cet article : pour qu’un indicateur soit utile et accepté par vos collaborateurs, rien de tel qu’une documentation propre ! Evidemment, nous ne saurions vous conseiller un autre outil que Confluence pour cela. En effet, eazyBI permet d’intégrer vos KPIs directement dans une page Confluence. Grâce à l’éditeur riche du wiki d’Atlassian, vous pouvez apporter tous les niveaux d’informations nécessaires à la bonne interprétation du KPI.

Dans notre cas, nous avons créé une page Confluence dédiée à la marge commerciale prévisionnelle. On y retrouve les prévisions de l’année au cours mais aussi celles des années passées, ainsi qu’une description du KPI et une présentation de la méthode de calcul. Toute personne consultant la page peut ainsi en saisir toute la substance facilement.

Il ne reste plus qu’à partager le rapport, l’analyser et adapter sa stratégie en conséquence !

Donnez du sens et de la valeur à votre business

KPIs, OKRs, ROI… derrière ces acronymes un peu barbares se cachent le nerf de la guerre pour les entreprises qui souhaitent maximiser leurs résultats et générer plus de valeur. Nous l’avons vu, la combinaison de Jira et eazyBI ouvre un champ des possibles important en matière de reporting. Si nous avons ici présenté l’exemple d’une équipe de direction souhaitant observer la marge réalisée par son équipe commerciale, les exemples d’applications sont multiples : intégration et analyse de données marketing avec Pardot, mise en place d’un reporting SAFe, reporting de gestion de projet via Tempo Timesheet… Si la finalité est différente, la méthodologie et les outils restent les mêmes !

Maitriser les données et les exploiter est un enjeu de taille pour les entreprises. Lorsqu’elles racontent une histoire, les datas deviennent le meilleur allié des décisionnaires. Si vous souhaitez en savoir plus et améliorer la gestion de vos activités, n’hésitez pas à nous contacter.

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