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La Data au cœur des décisions des entreprises

La Data au cœur des décisions des entreprises

Gestion Écrit par  lundi, 13 décembre 2021 19:12 Taille de police Réduire la taille de la police Augmenter la taille de police
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Face à l’essor du Big Data et à la multiplication des sources de données, les entreprises ont aujourd’hui l’opportunité de tirer profit d’une mine d’informations pour prendre des décisions et orienter leur évolution. Cela passe par l’adoption d’outils de traitement et d’analyse de données qui restituent des indicateurs de reporting, les amenant à déclencher des actions en conséquence pour accroître leur performance opérationnelle, voire modifier leur stratégie. Les entreprises se transforment ainsi en entreprises Data Driven, « pilotées par les données ».

Lionel Rigaud« Les entreprises qui ne prennent pas de décisions à partir de leurs données perdent des parts de marché », estime d’entrée Lionel Rigaud, directeur général de Trimane, société spécialisée en Data intelligence.

Faire ainsi de la donnée un avantage compétitif par rapport à la concurrence, c’est tout l’enjeu du traitement et de l’analyse des données pour orienter les bonnes décisions des entreprises et leur permettre de piloter leur performance opérationnelle. L’analyse des données aident en effet les entreprises à détecter leurs faiblesses ou leurs atouts et à lancer en conséquence des actions susceptibles d’accroître leur performance, voire de prendre un virage stratégique.

Se transformer en entreprise Data Driven, « pilotée par les données »

Mais se transformer en entreprise Data Driven, autrement dit en entreprise « pilotée par les données » ne se fait pas à la légère. Dans ce type d’entreprise, tous les employés et les dirigeants y exploitent les données de façon intégrée à leurs tâches quotidiennes. Les responsables des ventes, du marketing, des ressources humaines ou encore des finances sont en mesure d’exploiter toutes les données pertinentes disponibles pour prendre des décisions rapidement et mener leur entreprise au succès.

Mettre en place une Data gouvernance pour identifier et exploiter les données

Pour y parvenir, cela demande d’abord de mettre en place une Data gouvernance pour identifier les données les plus pertinentes, s’assurer de leur fiabilité et savoir les exploiter.

Renaud Migne« Il est nécessaire d’avoir des données de qualité, fiables, régulières et actuelles pour prendre des décisions rationnelles », explique Renaud Migné, directeur des opérations de 11 Management, société de conseil en transformation digitale des entreprises.

Cette exigence passe par la sélection et la collecte des données qui intéressent l’entreprise, la validation de leur qualité et leur stockage dans des bases de données métiers dans le Cloud, appelées Data Lake, où des outils logiciels spécifiques viennent traiter et analyser les données pour en sortir des indicateurs de performance sous la forme de tableaux ou graphiques de reporting.

« Le coeur du réacteur est la base de données qui puise les données pertinentes dans les divers systèmes d’information ERP, CRM, RH ou de production de l’entreprise. Des outils spécifiques de Data Science ou de Business Intelligence peuvent alors y traiter et y analyser les données pour en sortir des indicateurs clés afin d’orienter les décisions », confirme Marc Piroelle, directeur conseil chez Umanis, société de conseil et de service informatique.

Le choix des outils logiciels est également important. Pour optimiser l’analyse et le traitement de leurs données et obtenir une vision claire des indicateurs de reporting qui en ressortent, les entreprises doivent adopter trois types d’outils : les Data Lake pour le stockage des données, les logiciels de Business Intelligence pour l’analyse des données et la restitution des indicateurs clés, et les outils Dataviz pour en avoir une bonne visualisation.

En majorité, des usages d’analyse de données par des outils de Reporting

Marc Piroelle« Dans 80 % des cas, on reste sur des usages d’analyse des données par des outils de reporting qui permettent aux dirigeants et aux diverses directions marketing, ventes, finances… de piloter la dynamique de l’entreprise », indique Marc Piroelle.

Mais ces informations descriptives restituées sous la forme d’indicateurs sont soumises à l’aléa d’une part d’interprétation humaine.

« Dans le pilotage de la performance des entreprises Data Driven, on atteint un plafond de verre, car 20 % de la décision revient à l’interprétation humaine des indicateurs de reporting », relève Renaud Migné.

Éviter la part d’interprétation humaine grâce à l’intelligence artificielle

Pour s’affranchir de l’incertitude de l’interprétation humaine, certaines entreprises vont plus loin en se dotant d’outils plus sophistiqués de data science et d’intelligence artificielle qui permettent d’améliorer la compréhension et l’anticipation d’un problème ou d’un atout de l’entreprise.Stephane Roder

« L’utilisation d’algorithmes de machine learning permet de faire l’analyse prédictive, soit prédire l’avenir en fonction de l’historique des données, pour proposer en conséquence des scénarios d’optimisation de la performance », expose Lionel Rigaud.

L’intelligence artificielle est capable de traiter et d’analyser les données pour en faire une recommandation. « Elle apporte ainsi des indicateurs prescriptifs qui ne sont pas soumis à l’interprétation humaine, puisqu’ils suggèrent une recommandation », conclut Stéphane Roder, président de AI Builders, cabinet de conseil spécialisé dans les stratégies d’intelligence artificielle des entreprises.

« On est sur l’analyse statistique d’un flux important de données déclaratives en temps réel dont notre logiciel a la capacité de décrypter les contenus textuels grâce à l’intelligence artificielle et de les transformer en indicateurs pertinents basés sur les objectifs métiers », indique le dirigeant.

« On a construit notre outil en cassant la barrière entre les données structurées des entreprises comme le chiffre d’affaires, le résultat d’exploitation… et les données non structurées comme les commentaires des clients ou les ressentis des collaborateurs. On fait ainsi communiquer les deux types de données que l’on peut croiser et mettre en perspective pour orienter les décisions opérationnelles de l’entreprise. C’est une solution qui permet de traiter tout type de données et de présenter des indicateurs clairement lisibles », expose Boris Moscarola.

Le Sphinx allie études et solutions d’analyse de données

Boris MoscarolaPrestataire d’enquêtes et d’études, comme les fameux instituts de sondage Ipsos, BVA…, le Sphinx est aussi un éditeur de logiciel d’analyse des données. Ce double positionnement original lui permet d’être à la fois fournisseur d’enquêtes et d’analyse de données auprès des entreprises privées et des organisations publiques.

« On s’engage auprès de nos entreprises clientes à répondre à leurs enjeux de collecte, d’analyse de données et de restitution de résultats grâce à la puissance de notre solution logicielle et à l’expertise de notre institut d’études », résume Boris Moscarola, directeur général Le Sphinx. 

Le Sphinx propose ainsi aux entreprises des outils d’analyse de données à visée de pilotage opérationnel, basés sur la collecte de commentaires de leurs clients ou de leurs propres collaborateurs sur les réseaux sociaux, sur Internet ou tout autre support de communication.

Du coup, les commentaires des clients ou des collaborateurs de l’entreprise sont une mine d’informations pour voir clairement ce qui dysfonctionne entre l’entreprise et ses clients ou entre l’entreprise et ses collaborateurs, et orienter ses décisions à partir d’indicateurs restitués sous forme de reportings les plus visuels possible.

Lu 4319 fois Dernière modification le mercredi, 15 décembre 2021 09:24
Bruno Mouly

Journaliste économique, avec près de 20 ans d'expérience en journalisme économique et en communication d'entreprise. Spécialisé en numérique, achats logistiques et mobilité. Il collabore également avec les Échos et le JDD.

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