Le boulot d’analyste des données, comme celui de data scientist, fait rêver. Il n’est pourtant pas si facile selon une étude. Ce spécialiste ne pourrait consacrer que 27 % de son temps à l’analyse des données. Une data de qualité ?
Source de l’article sur ZDNet

La gouvernance d’un SI s’appuie sur la mise en place d’indicateurs de mesure et de suivi.

Le framework méthodologique développé par Ankaa Engineering® organise ces différents compteurs en 4 grandes familles :
Exploitation
– Temps d’arrêt des systèmes
– Charge LAN et WAN
– Indisponibilité applicative
– Temps de réponse
– Audit sécurité (Mises à jour anti-virus, patches, réinitialisation de mots de passe, etc)
Support
– Nombre d’appel total utilisateur
– Nombre de tickets (ouverts, en cours, fermés)
– Nombre moyen d’incidents par utilisateur (ou service)
– Durée moyenne de traitement d’un ticket
– Délai moyen de résolution d’un ticket
Projet
– Audit de conformité de la solution avec les attentes exprimées.
– Nombre de jours de correctifs post-livraison
– Ecarts entre le nombre de jours de tests prévus et celui réalisé
– Ecarts entre la documentation réalisée et celle prévue
– Ecarts entre le délai de livraison réalisé et celui prévu
– Ecarts entre le budget réalisé et le prévisionnel
– Tableau de capacité d’affectation réelle des ressources sur les projets
Finance
– Part du budget DSI / Budget global
– Part de l’effectif DSI / Effectif global
– Budget annuel d’acquisition de logiciel
– Budget annuel d’acquisition de matériel
– Budget annuel d’achats de services
– Budget de maintenance applicative, matériel
– Valeur annuelle du SI / utilisateur
– Cout de maintenance du SI / utilisateur

Compte tenu des moyens à mettre en oeuvre pour faire vivre ces compteurs, le but n’est pas d’avoir un tableau de bord exhaustif mais ne faire le choix des indicateurs les plus pertinents en fonction des besoins de suivi et/ou de l’organisation de la DSI.