Smart Data, la clé des décisions stratégiques des entreprises

Pour mieux évaluer les divers risques financiers et commerciaux que peut comporter leur développement en France et à l’international, les entreprises doivent disposer de données « intelligentes » pour permettre aux dirigeants de s’appuyer sur des informations pertinentes et prédictives pour prendre les bonnes décisions.

Sur un marché mondial instable qui comporte beaucoup de risques (pandémie, instabilité politique, catastrophes naturelles, conflits armés, impayés…), être bien informé sur un futur partenaire commercial (fournisseur, client ou prospect) aide les dirigeants d’entreprise à faciliter leur gestion des risques financiers (impayés, retards de paiement…) ou commerciaux (rupture dans la chaîne d’approvisionnement…).

Cette information qui représente une valeur ajoutée pour le développement de l’entreprise, doit s’appuyer de la donnée précise et fiable, ou mieux de la donnée intelligente (Smart Data). Car bien exploitée, celle-ci contribue à détecter des signaux faibles, annonciateurs d’une tendance, d’une menace ou d’une opportunité de croissance. Elle constitue ainsi l’une des principales clés d’une stratégie entrepreneuriale.

Construire une politique de la donnée

Encore faut-il savoir la traiter pour en faire une donnée utile, pertinente et de qualité afin d’en tirer une information appropriée à une prise de décision ? Car la Smart Data résulte de la transformation et de l’organisation des données de manière à leur attribuer une signification utile.

Construire et exploiter ainsi sa politique Smart Data passe par une méthodologie se déroulant en plusieurs étapes. Il s’agit d’abord de définir et de sélectionner les données à collecter. Ensuite, de les traiter et de les nettoyer, des procédés qui nécessitent de les normaliser et de les préparer pour éliminer les incohérences, les duplications et les erreurs.

Une fois les informations collectées, l’intelligence artificielle permet d’analyser en un temps record toutes ces données pour mieux prévoir et anticiper les tendances futures de la demande, les comportements des clients ou les risques financiers.

Puis, c’est l’expertise humaine qui entre en jeu pour exploiter ces données. Cela implique de les comprendre, de les pondérer si nécessaire, et surtout de les visualiser au travers d’éléments graphiques facilement lisibles pour en faire une bonne interprétation. Pour cela, les entreprises doivent utiliser des outils de visualisation qui facilitent l’interprétation des données, pouvant les rendre plus dynamiques ou directement exploitables.

Valoriser et exploiter la donnée

La valorisation et l’exploitation des données financières reposent d’ailleurs sur des analyses descriptives, prédictives et prescriptives. Combinés entre elles, elles constituent un levier pour prendre des décisions éclairées et ainsi anticiper les risques et les opportunités, identifier des tendances de la demande du marché et améliorer l’efficacité opérationnelle de l’entreprise. L’analyse descriptive permet d’identifier les risques en temps réel, l’analyse prédictive de les anticiper et l’analyse prescriptive de proposer des solutions adéquates.

Face aux nouveaux et immenses défis à relever dans un contexte de crises à répétition et un environnement international en évolution permanente, seules les entreprises qui amorcent le tournant de l’information alliant Smart Data, IA et expertise humaine, sauront tirer leur épingle du jeu et conserver un coup d’avance sur la concurrence dans leur secteur et sur leur marché.