Les entreprises poursuivent de nombreux objectifs différents avec la numérisation. Parmi ceux-ci, on peut citer l’augmentation de l’efficacité dans la production, la personnalisation des interactions avec les clients et l’automatisation des processus. Mais la numérisation améliore aussi la capacité d’une organisation à prendre des décisions.

L’actuelle interconnexion des personnes, des objets et des machines génère des volumes de données gigantesques. Ceux-ci représentent une matière première importante pour la transformation numérique qui a lieu dans quasiment toutes les branches et entreprises. Les logiciels ultraperformants et les big data stimulent ensemble cette transformation. Pour simplifier, les logiciels mettent à disposition l’intelligence nécessaire et les données apportent les informations indispensables. Ce fondement – associé à des composants supplémentaires comme la connectivité (indispensable à l’avenir via la 5G), les infrastructures informatiques flexibles (notamment les solutions et les services du cloud) ainsi que la sécurité – rend possible le data driven business. Ou en bon français: l’entrepreneuriat basé sur les données et les réseaux pour l’augmentation de la chaîne de création de valeur.

La voie vers le «data driven business»
Le data driven business doit soutenir le plus grand nombre possible d’activités et de décisions commerciales avec des données évaluées, tout en les rendant plus efficaces. Et pour y arriver, il faut passer par quatre étapes selon notre terminologie.

A commencer par la base: la gestion minutieuse des données. Cela comprend le traitement sûr et conforme à la législation, le transport et l’enregistrement des données. Par «sûr», on entend conforme à la protection des données – en particulier pour les données personnelles – ainsi qu’à la protection des données critiques contre l’accès non autorisé. Il importe également de mettre à la disposition des bonnes personnes les bonnes données, dans la bonne qualité, au bon moment et au bon endroit. Pour que les données puissent être au bon endroit, elles doivent être transportées, et ce via des réseaux haute performance qui permettent l’échange entre les sites et garantissent une disponibilité élevée. L’infrastructure doit, à son tour, garantir l’accès conforme à la législation et sûr à l’ensemble des données.

Les données en tant que valeur de l’entreprise
Les données doivent être traitées comme toutes les autres ressources de l’entreprise et gérées activement et globalement en fonction de leur valeur sur tout leur cycle de vie et au-delà. Cela correspondrait à l’étape 2, lors de laquelle il s’agit d’intégrer les données dans les activités et les décisions. Nombre d’entreprises disposent d’énormes volumes de données, ceux-ci se présentent toutefois sous une forme non structurée. Afin que les données brutes puissent générer des valeurs d’entreprise concrètes, elles doivent être structurées et traitées comme toutes les autres ressources de l’entreprise. Idéalement, les données sont intégrées dans toute réflexion stratégique, dans tout processus de planification, de gestion et de performance.
A l’étape 3, nous recommandons donc d’associer les données! Les sources de données externes et internes doivent être reliées et les données associées, afin de prendre des décisions rapides au sein de l’entreprise, sur la base d’informations fiables. Cela est décisif dans un environnement de marché de plus en plus compétitif. L’analyse du comportement des clients revêt dans ce contexte un caractère crucial. Les chiffres de vente, associés aux données des réseaux sociaux, les données du marché et les informations démographiques fournissent des bases de décision significatives. Les systèmes informatiques traditionnels doivent, à cet effet, être associés à des technologies innovantes disruptives.

Utilisation en temps réel
Nous évoquons le data driven à proprement parler au niveau 4, lorsque l’on est à même en tant qu’entreprise d’adapter les produits et les services en temps réel aux besoins actuels des clients et du marché et de prédire les évolutions futures. Cela rend possibles de nombreux nouveaux modèles commerciaux, comme par exemple la fabrication personnalisée ou les produits qui se transforment en services avec Service Level Agreements (SLA) et modèles de tarifs en fonction de la situation. Les systèmes informatiques du futur devront garantir à tout moment une interconnexion totale des personnes, objets et machines et l’échange de données complet entre les parties prenantes.

Souhait et réalité
La pratique montre qu’il y a un gros potentiel inutilisé dans l’analyse et le traitement des données. D’après une étude publiée récemment de l’agence suisse Namics, la plupart des quelque 300 entreprises interrogées en Suisse et en Allemagne auraient reconnu la valeur des données. De nombreuses entreprises ont collecté des données, mais rares sont celles qui les ont analysées de façon systématique. La majorité des entreprises interrogées utiliserait les données pour identifier des problèmes et non pour optimiser leurs processus en fonction des données.

Accompagner la transformation culturelle
Le mot data driven est sur toutes les lèvres. Mais les valeurs du sondage ne sont pas surprenantes en soi. On doit constater que la transformation pour parvenir à une entreprise basée sur les données est un projet sur le long terme. Une entreprise ne devient pas subitement data driven, juste parce que la direction a décidé qu’elle le voulait. De nombreuses bases, notamment dans la gestion et le traitement des données ainsi que dans les processus, doivent être fixées et les capacités d’analyse doivent être mises en place.

Il est aussi élémentaire que la transformation pour devenir une entreprise basée sur les données soit assortie d’une transformation culturelle. Les cadres dirigeants doivent vivre au quotidien le modèle Smart Data Company et utiliser les «analyses» comme point central de la résolution des problèmes et l’identification des opportunités. Apprendre à connaître les clients. Améliorer les performances. Créer des innovations. Le data driven rend cela possible.


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