9.1 Choisir son outil

De multiples outils existent pour analyser et visualiser les données collectées en collecte de données sur mobile. Savoir quel(s) outil(s) est (sont) le(s) plus adapté(s) à vos besoins et à vos ressources peut être compliqué, d’autant plus que cela peut nécessiter plus d’un outil ou d’une approche en fonction de différents critères.

Nous allons essayer ici de vous donner quelques conseils sur différents volets, tels que le type d’analyse souhaité, le type de données à analyser, l’environnement technique ou technologique dans lequel vous vous trouvez ainsi que d’autres critères tels que la composante humaine. Nous espérons que cette check-list vous aidera à choisir les meilleurs outils pour les différentes analyses que vous ferez de vos données de collecte de données sur mobile!

TABLE DES MATIÈRES

• Quels sont les types d’analyse que vous souhaitez produire ?
• Quel type de données avez-vous à analyser ?
• Quel est le type d’environnement technique/technologique dans lequel vous travaillez ?
• Quelles sont les compétences et le temps dont disposent les équipes qui analysent les données ?
• Quel est le budget ?

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Quels sont les types d’analyse que vous souhaitez produire ?

Le type d’analyse que vous souhaitez effectuer (jusqu’où vous souhaitez aller sur le plan statistique, si vous analysez ces données une seule fois ou régulièrement…) aura un impact important sur le type d’outil(s) que vous pourriez choisir. Voici différentes considérations sur lesquelles vous pouvez vous pencher :

• Avez-vous besoin d’une analyse thématique ou sectorielle? Avant de vous plonger dans un type d’analyse statistique avancée, réfléchissez à la durabilité dont vous avez besoin pour que votre organisation puisse effectuer cette analyse et à la manière dont elle doit être prise en compte dans votre choix d’outil. Parfois, les outils avancés peuvent vous permettre d’aller beaucoup plus loin pour une analyse donnée, mais constituer un obstacle à la reproductibilité de l’analyse à un moment ultérieur, lorsque l’équipe en place ne sera plus la même avec les mêmes compétences. En tenant compte de cela, il existe de nombreux outils avancés pour l’analyse statistique, tels que R, SPSS, Stata ou Sphinx, selon vos besoins. Votre secteur d’intervention peut également disposer d’outils d’analyse dédiés qu’il peut être intéressant d’explorer, comme ENA pour les évaluations nutritionnelles dans les contextes d’urgence par exemple, qui peuvent déjà être dans une certaine mesure configurés pour vos besoins, ou plus largement des outils dédiés à l’ensemble de la chaîne de données de votre processus spécifique qui seraient plus pertinents que des outils génériques.
• S’agit-il d’une enquête ponctuelle? Pour l’analyse d’une enquête ponctuelle, l’outil le plus utilisé dans le secteur est de loin Excel, avec des fonctionnalités permettant de traiter vos données plus en profondeur avant de construire des graphiques ou des tableaux croisés dynamiques si vous souhaitez calculer rapidement des sommes, des pourcentages, etc. Vous pouvez cependant aller plus loin avec des outils tels que ceux mentionnés ci-dessus.
• S’agit-il d’une collecte de données régulière (c’est-à-dire à mi-parcours ou à la fin de la même enquête ? Une collecte de données effectuée de manière permanente sur l’entretien des infrastructures ?) Si vous avez besoin d’effectuer des suivis réguliers sur le même sujet, vous pouvez alors mettre en place un mode “tableau” et un tableau de bord Excel (“dashboard”), afin de pouvoir importer de nouvelles données avec toutes vos analyses déjà mises en place. Des processus similaires peuvent également être mis en place avec certains des outils d’analyse avancés ou des outils sectoriels énumérés précédemment (et peuvent parfois faire mieux, mais à un budget plus élevé ou nécessitant des ressources humaines plus qualifiées).
• Avez-vous besoin de relier des informations provenant de différentes bases de données ou ensembles de données ? - Dans ce cas, une bonne solution consiste à utiliser la version hors ligne de Power BI (ou un autre outil de business intelligence tel que Qlik ou Tableau), qui rend ce processus relativement simple. Si vous ne souhaitez pas utiliser Power BI et que vous êtes à l’aise avec Excel, vous pouvez utiliser des fonctions telles que “vlookup” pour lier deux ensembles de données ensemble - ce sera un peu artisanal mais peut souvent faire l’affaire pour des bases de données qui ne sont pas trop lourdes. Ces solutions ne fonctionnent cependant que si vous avez mis en place un ID unique dans vos jeux de données !

Quel type de données avez-vous à analyser ?

Le type de données que vous avez collectées peut être un facteur de différenciation en termes d’outil(s) que vous pouvez choisir pour analyser vos données.

• Si vous avez des images : Les images peuvent être traitées dans différents outils en fonction de la façon dont vous souhaitez les afficher. Le plus simple est souvent de les regarder directement à travers les fonctions de visualisation de vos outils de collecte de données sur mobile (sur la carte, dans une galerie de photos, en y accédant par la vue tableau), mais vous pouvez souvent trouver un moyen de les intégrer dans l’outil d’analyse que vous avez décidé d’utiliser à d’autres fins (uMap, Power BI, etc.). En fonction du type d’utilisation que vous souhaitez faire de ces photos, il est également possible de les importer dans Excel ou Word en utilisant une procédure avancée telle que celle-ci).
• Si vous avez des questions à choix multiples : Les données de sortie des questions à choix multiples sont affichées d’une manière difficilement exploitable en tant que telle car chaque option crée une nouvelle colonne de réponse. Dans Excel, cela nécessite donc quelques étapes supplémentaires, où vous allez compter les occurrences concernant les données en question pour construire des graphiques ou des tableaux croisés dynamiques sur celles-ci. Pour un outil qui le fait plus naturellement, vous pouvez voir ces tutoriels vidéo de Humanitarian Data Solutions qui expliquent comment faire avec Qlick (en anglais).
• Si vous avez des données répétées : Les données répétées (en boucle) sont des données qui proviennent d’une série de questions intégrées dans une enquête et qui peuvent être posées plusieurs fois (par exemple, si vous posez des questions similaires à tous les membres d’une famille). Ce sont des données techniquement difficiles à analyser car elles correspondent à une base de données différente de votre base de données principale. Ainsi, la particularité des données de sortie est que lorsque vous les téléchargez au format Excel, tout le contenu des réponses de la boucle apparaîtra dans une autre feuille. Si vous avez 3 boucles dans votre formulaire, vous aurez donc 3 feuilles supplémentaires. Pour analyser de telles données, vous pouvez utiliser les fonctions Power BI ou Excel recherchev() (ou sur l’Excel en anglais: vlookup()) (ou la combinaison index(equiv()) (ou sur l’Excel en anglais: index(match()). Pour avoir une meilleure idée de la façon dont les données répétées sont affichées dans une base de données et comment importer des données de KoBoToolBox vers Power BI, vous pouvez voir ce tutoriel vidéo : Importer des données “répétées” vers Power BI - en utilisant l’exportation de données de KoBoToolbox (en anglais).
• Si vous avez des coordonnées GPS/données géographiques : Les coordonnées GPS (ou plus largement les données que vous pouvez représenter sur une carte) peuvent être utilisées dans les outils hors ligne et en ligne, pour autant que l’outil ait une composante cartographique. Aujourd’hui, la plupart des outils de collecte de données sur mobile ont directement une fonction cartographique pour visualiser les données, qui peut être plus ou moins avancée (vous pourriez être en mesure de visualiser les données dans différentes couleurs en fonction d’un critère), mais beaucoup d’autres outils en ligne auxquels vous pouvez vous connecter via une API ou en important des données auront également une fonction cartographique (Power BI, Gogocarto, uMap, ArcGIS online, Google Fusion, Python etc). Les outils hors ligne les plus utilisés pour la composante cartographique comprennent Google Earth (pour une visualisation très basique) ou des logiciels de cartographie tels que QGIS ou ArcGIS.
• Multiples langues : Si certaines de vos données (questions en texte libre) sont en plusieurs langues, vous pouvez utiliser certains outils Google pour automatiser leur traduction en ligne (pour les données non sensibles, bien sûr !). Vous pouvez voir ce tutoriel utilisant à la fois Google Sheets et Translate.

Quel est le type d’environnement technique/technologique dans lequel vous travaillez ?

De même, l’environnement technique dans lequel vous vous trouvez aura très probablement un impact important sur votre choix d’outils. Le plus évident concerne la connectivité (si vous avez une faible connectivité, vous ne pourrez très probablement pas utiliser les sites web en ligne pour effectuer vos analyses). Vous pouvez également avoir des contraintes organisationnelles : assurez-vous que l’outil est conforme aux directives ou aux contraintes de l’organisation informatique qui pourraient exister (c’est-à-dire les licences disponibles, le développement d’un Excel avec des macros alors que les macros sont automatiquement désactivées sur les ordinateurs portables utilisés par votre organisation…). En outre, vous pouvez également avoir des raisons de protection des données (en relation avec votre politique, la législation que vous devez suivre…) qui vous orienteront vers un outil plutôt qu’un autre en fonction de la sensibilité des données que vous analysez et partagez, ou de l’endroit où les données sont stockées.

Quelles sont les compétences et le temps dont disposent les équipes qui analysent les données ?

Assurez-vous que le ou les outils que vous choisissez :

• Peuvent être mis en place et maintenus par vos équipes : c’est-à-dire qu’un tableau de bord en ligne avancé nécessitant des compétences plus poussées n’est pas une bonne idée si vous prévoyez une forte rotation de vos équipes et que vous ne pouvez donc pas garantir que votre outil sera durable à long terme. Si vous avez besoin (ou voulez) d’un outil avancé pour lequel vous n’êtes pas sûr d’avoir les compétences requises, discutez avec le siège pour trouver une solution externe.
• Peut être utilisé par vos équipes : l’utilisateur final de l’outil (responsables de programme et de projet, équipes de S&E…) doit se sentir suffisamment à l’aise avec l’outil choisi - par exemple, si l’outil est configuré sur R ou SPSS, outils sur lesquels seuls quelques membres du personnel sont formés, il peut être difficile de s’assurer que les utilisateurs finaux sont suffisamment à l’aise pour faire leurs analyses.

Quel est le budget ?

De nombreux outils d’analyse ont des coûts de licence ou peuvent nécessiter un budget dédié (par externalisation par exemple) pour leur mise en place. Ce budget est-il disponible ou souhaitez-vous garder les choses en interne ? Veillez à prendre en compte cette question le plus tôt possible dans le processus.