Cet article a pour but de vous expliquer le sens des indicateurs présents dans les widgets au sein des dashboards.
Pour savoir comment créer un dahsboard, veuillez consultez cet article : [How to] Gérer les dashboards
Pour plus de renseignements sur le sens des widgets, nous vous invitons à lire cet article : [Basics] Les widgets
Les widgets proposés présentent différents indicateurs vous permettant d'évoluer dans les deux axes indissociables de la gouvernance :
- la connaissance du patrimoine de données
- la culture data dans les équipes.
Les indicateurs présents dans les widgets peuvent être regroupés en 4 catégories :
1. Les indicateurs patrimoniaux
Cette catégorie couvre principalement le dénombrement des objets créés dans la plateforme dans les 4 modules (Glossaire, Dictionnaire, Usages et Traitements). Elle représente le socle de tous les autres indicateurs et permet donc de comprendre l’activité de base au sein du data catalogue.
Exemples d’indicateurs fondamentaux :
Dénombrement des objets : Dénombrer le nombre d’objets créés à travers tous les modules du DataCatalogue afin de pouvoir effectuer un inventaire de base.
Historisation des objets : Suivre l’évolution du nombre d’objets créés dans tous les modules afin d’évaluer la progression de l’enrichissement du DataCatalogue.
Répartition par attribut : Comprendre le développement du métamodèle des fiches objet et pouvoir commencer à mesurer l’enrichissement des fiches objets par rapport au modèle de base.
Délais dans les statuts : Comprendre le cycle de vie des objets et le temps nécessaire à la gestion des statuts.
2. Les indicateurs de suivi d’activité
Ces indicateurs permettent de tracer qui sont les acteurs clés travaillant autour du data catalogue et d’identifier les utilisateurs qui se connectent le plus et/ou qui passent le plus de temps sur la plateforme.
Ils permettent également de cerner les plages horaires pendant lesquelles les utilisateurs ont tendance à utiliser DataGalaxy, de déterminer leurs licences et de dénombrer les différentes actions effectuées (CRUD).
Exemples d’indicateurs de suivi d’activité :
Nombre de connexion : Comprendre qui se connecte dans la plateforme.
Temps passé : Comprendre qui sont les acteurs clés travaillant autour du dataCatalogue et identifier les utilisateurs qui passent le plus de temps et ce dans quels modules.
Activité individuelle : Comprendre le comportement des utilisateurs du catalogue lors de leurs sessions.
3. Les indicateurs d’enrichissement
Pour pouvoir comprendre le développement et l’évolution du métamodèle, il est indispensable de mesurer dans un premier temps l’enrichissement des fiches objets (par exemple création des attributs personnalisés) par rapport au modèle de base. Dans un second temps, on s’intéresse à la qualité des attributs et leurs remplissages.
Exemples d’indicateur d’enrichissement :
Nombre d’attributs : Comprendre le développement du métamodèle des fiches objet et pouvoir commencer à mesurer l’enrichissement des fiches objets par rapport au modèle de base.
Taux de remplissage : Pourcentage du nombre d'attributs renseignés sur le nombre d'attributs présents dans la fiche d'un objet. Il permet de comprendre la complétude de tous les attributs disponibles au sein du data Catalogue.
Taux de complétude : Pourcentage du nombre d'attribut renseignés sur le nombre d'attribut total parmi les attributs présents dans la fiche d'un objet dont la case "recommandée" est cochée. Le paramétrage des attributs "recommandés" s'effectue par les administrateurs client en suivant les indications dans cet article : [How to] Gérer les attributs.
4. Les indicateurs crowdsourcing (Coming soon)
Cette catégorie est dédiée au suivi de la collaboration entre les membres d’une même équipe ou encore entre les différentes équipes. On s’intéresse donc à analyser les interactions des utilisateurs sur un même objet, à étudier les tâches assignées par un “user x” et réalisées par un “user y” etc.
Exemples d’indicateurs crowdsourcing :
Dénombrement tâches, commentaires, suggestions : Dénombrer le nombre de tâches, commentaires et suggestions créés à travers tous les modules du DataCatalogue afin de pouvoir effectuer un inventaire de base.