Etre une entreprise axee sur les donnees- les avantages et comment l'appliquer

Il est imperatif de comprendre ce qui caracterise une entreprise axee sur les donnees pour toute organisation qui entend rester pertinente a l'avenir. Il s'agit simplement d'une realite qui s'est concretisee en raison de l'influence du domaine technologique sur l'evolution des affaires.

Autrement dit, une entreprise axee sur les donnees est une organisation qui utilise les donnees pour informer les decideurs tout en ameliorant les processus et la prise de decision. Bien qu'il soit vrai que de nos jours, toutes les entreprises traitent et exploitent les donnees d'une maniere ou d'une autre, l'entreprise axee sur les donnees est une entreprise qui utilise les donnees pour determiner les decisions d'entreprise de maniere systematisee, plutot que de s'appuyer uniquement sur les tendances, l'histoire, l'intuition et plus humaine (et probablement faillible). considerations.

L' utilisation des donnees par les entreprises pour ameliorer l'efficacite et stimuler l'innovation n'est evidemment rien de nouveau. Entre la fin des annees 1950 et les annees 1960, alors que l'industrie informatique en etait a ses debuts, il y avait beaucoup de choses dans ce domaine dont le consommateur moyen ignorait, mais qui interessait vivement les acteurs du pouvoir en Amerique. Il ne faut pas s'etonner qu'une grande partie de l'integration precoce des systemes informatiques dans les affaires ait eu lieu dans les services bancaires, financiers et a Wall Street.

L' explosion des ressources de productivite et le perfectionnement de la technologie numerique a partir des annees 90 ont conduit a une croissance exponentielle de l'utilite reelle des ressources numeriques. Cela a essentiellement facilite l'essor des entreprises axees sur les donnees.

En tant que processus, la prise de decision axee sur les donnees (DDDM) implique des decisions qui sont etayees par des donnees materielles plutot que par des methodes d'observation traditionnelles. Elle s'est averee particulierement avantageuse lorsqu'elle est appliquee dans des domaines tels que les soins de sante, la medecine, les industries manufacturieres et les transports.

Processus DDDM et idees fausses

Nous utilisons tous des donnees. En fait, nous avons tous utilise des donnees avant meme la soi-disant revolution numerique. La difference entre la facon dont les organisations faisaient les choses et la facon dont elles font les choses dans un paradigme axe sur les donnees represente une nouvelle modalite dans la facon dont les donnees (provenant de diverses sources numeriques) sont compilees, analysees et utilisees.

Avant les ordinateurs, les analyses etaient encore utilisees; c'est juste que les donnees etaient amassees et analysees d'une maniere differente. Des sources d'information qualitatives et quantitatives etaient encore utilisees par les decideurs, mais les analystes ayant des feuilles de calcul papier plutot que des ordinateurs ont ecrase tous les chiffres. Les tendances, l'histoire et l'intuition de gestionnaires experimentes ont rempli les points vides.

Alors que la technologie numerique remplit maintenant de nombreux points vides, l'intuition et l'experience des gestionnaires avises demeurent des elements essentiels de l'activite axee sur les donnees. Il est devenu un mythe et un peu frustrant pour certains strateges et analystes du fait que les organisations axees sur les donnees aient completement retire l'element humain du processus decisionnel, ou que c'est la la direction dans laquelle les entreprises devraient se diriger.La

prise de decision axee sur les donnees (DDDM) a beaucoup contribue a permettre aux organisations de faire des previsions plus precises, de clarifier les objectifs et les buts et d'accroitre la transparence dans de nombreux autres parametres organisationnels. Cependant, les experts conviennent egalement que l'expertise, l'experience et l'intuition doivent continuer a jouer un role dans le processus decisionnel, car il s'agit de ressources indispensables que les services publics numeriques ne possedent tout simplement pas.

Avantages de devenir axe sur

les donnees Les avantages du DDDM sont multiples, mais en general, son succes depend de plusieurs facteurs. Parmi ceux qui jouent le plus grand role dans la reussite de la mise en oeuvre et de l'utilisation sont-

1. Amelioration de la responsabilisation et de la transparence La systematisation du

DDDM donne lieu a des processus sur lesquels les gestionnaires et le personnel peuvent compter au fil du temps, ce qui ameliore le travail d'equipe, l'engagement du personnel et le moral. Meme si un cadre ou un gestionnaire donne peut etre competent et digne de confiance, la nature capricieuse des opinions (qui peuvent changer a un sou) ne se prete pas a des processus sur lesquels le personnel peut compter. En ce qui concerne la promotion de la responsabilisation et de la transparence a long terme, le DDDM est simplement une modalite superieure aux methodes etablies.

Dans la pratique, le DDDM aide les organisations a faire face aux risques et aux menaces, ce qui stimule le rendement global. Elle etablit que certaines politiques et procedures seront executees dans des parametres fixes, eliminant une grande partie des devinettes des decisions des travailleurs et reduisant le besoin de microgestion.

2. Les decisions d'affaires sont liees aux connaissances tirees de l'analyse En ce qui

concerne les processus intuitifs mentionnes precedemment, la gestion axee sur les donnees permet de gagner du temps en permettant aux gestionnaires d'extraire des donnees et d'exploiter immediatement leur experience et leur intuition. Des objectifs analytiques precis dans le processus DDDM peuvent gagner encore plus de temps et ameliorer les performances.Le

DDDM permet egalement aux gestionnaires d'ajuster les parametres, de tester differentes strategies et de determiner quelle est la voie la plus efficace vers quel que soit l'objectif organisationnel. Enfin, lorsque les decisions sont axees sur les donnees, la vitesse de prise de decision est considerablement augmentee, puisque les donnees en temps reel et les modeles de donnees passees sont toujours prets.

3. Amelioration continue L'amelioration

continue est un autre avantage distinct de la prise de decision fondee sur les donnees. Grace a des mesures etablies et a des observations continues, les organisations sont en mesure de surveiller lesdites mesures, de mettre en oeuvre des changements progressifs et d'apporter des changements supplementaires en fonction des resultats. Cela permet d'ameliorer les performances et l'efficacite globale.

En utilisant le DDDM, les mesures etablies permettent de s'assurer que les decisions prises sont fondees sur des faits, plutot que sur le niveau de connaissances ou les competences du personnel ou des gestionnaires. Il permet egalement a une organisation de faire evoluer les changements et de pivoter rapidement pour la mise en oeuvre rapide de nouvelles politiques ou procedures.

4. Efforts clairs et precis en matiere d'etudes de marche

Grace a une prise de decision axee sur les donnees, une organisation est mieux en mesure de concevoir de nouveaux produits, des services fiables et des initiatives en milieu de travail qui ameliorent l'efficacite. Elle aide egalement a identifier les tendances probables avant qu'elles ne se manifestent sur les marches. L'etude des donnees historiques permet a une organisation de savoir a quoi s'attendre a l'avenir et a quoi changer afin de generer de meilleurs chiffres.

L' analyse des donnees clients permet a une entreprise de comprendre comment etablir et maintenir de bonnes relations avec ses clients et de les tenir informes sur les nouveaux produits, services ou developpement commercial.

5. Coherence au fil du temps

L'avantage d'etre une organisation axee sur les donnees reside dans la coherence des processus au fil du temps. Cette approche aide egalement les membres de l'organisation a savoir comment les decisions sont prises, ce qui les rend plus efficaces dans leurs roles. Les gestionnaires peuvent determiner l'importance et la gravite des donnees recueillies, analysees et gerees et prendre les mesures appropriees.

Lorsque tous les membres de l'organisation participent au processus de DDDM, ils sont en mesure d'acquerir des competences pertinentes, et l'uniformite est amelioree.

6. Economies de couts et revenus plus eleves

Enfin, l'analyse basee sur les donnees peut etre rentable grace a des economies de couts et a des revenus plus eleves. Comme nous l'avons mentionne ici, la quantite de donnees qui circulent dans les organisations a augmente de facon spectaculaire au cours des dernieres annees. Les entreprises de certains secteurs diffusent maintenant des dizaines de milliers de points de donnees par seconde, bien plus que ce qui etait meme mesurable il y a quelques annees.

Agissant rapidement, les gestionnaires sont en mesure d'ameliorer continuellement le processus, ce qui entraine des decisions d'economie de couts. L'efficacite ajoutee, tiree par le DDDM, contribue egalement a des economies de couts et a des revenus plus eleves.

Exemples- Entreprises et strategies axees sur les donnees

Quelles entreprises prennent actuellement des decisions fondees sur les donnees et quelles strategies emploient-elles pour accroitre l'efficacite et la productivite?

Acquisition et retention
L'une des facons dont les entreprises utilisent le DDDM consiste a acquerir et a fideliser les clients. Avec l'utilisation d'une ou de plusieurs sources de donnees, les entreprises peuvent observer des tendances et des tendances dans les depenses liees aux clients, facilitant ainsi un meilleur service a la clientele et un meilleur engagement. Repondre au comportement et aux besoins des clients en fonction des donnees est indispensable pour fideliser les clients.

Quiconque effectue regulierement des achats en ligne connait probablement la proliferation des enquetes post-achat aupres des detaillants et des courriels qui font partie des methodes de collecte de donnees utilisees par les entreprises a cette fin. Plus une entreprise recueille de donnees client, plus l'entreprise est en mesure d'identifier des modeles et des tendances.

Grace a de solides mecanismes d'analyse des donnees clients, les entreprises ont la capacite de former des informations comportementales dont elles ont besoin afin de fideliser plus efficacement leurs clients.

Coca-Cola est un excellent exemple d'une entreprise qui utilise des analyses de Big Data dans le but de fideliser ses clients. En 2015, Coca-Cola a renforce sa strategie de donnees grace a un nouveau programme de fidelisation numerique, qui s'est avere un succes eminemment reussi a renforcer la fidelisation des clients chez Coca-Cola.

Perspectives marketing amelioreesL'
analyse des Big Data peut egalement aider a ameliorer les informations marketing. Cela couvre l'adequation des attentes des clients, l'evolution des gammes de produits et l'assurance que les campagnes marketing sont influentes et ciblees correctement.

En tant que consommateurs, nous avons vu au fil des ans comment les grandes marques avaient tendance a utiliser l'approche du fusil de chasse au marketing, depensant des sommes vertigineuses pour des publicites difficiles a echapper. Les grandes marques l'ont fait en grande partie parce qu'elles le pouvaient, en raison de leurs revenus enormes. Cependant, en periode economique difficile, cette pratique devient insoutenable, et a l'ere du Big Data, ce n'est plus necessaire. Dans le passe, les entreprises ont souvent perdu des millions de dollars dans des campagnes publicitaires qui n'ont pas porte leurs fruits. Maintenant, la seule excuse pour cette pratique est une mauvaise recherche ou une mauvaise analyse des donnees.

Netflix est une entreprise qui a ete citee par plusieurs experts comme une entreprise qui dispose d'un programme rigoureux pour engager l'analyse Big Data dans la publicite ciblee. Netflix compte plus de 100 millions d'abonnes, ce qui signifie qu'ils collectent des quantites enormes de donnees sur une base horaire. La recherche et l'affichage des donnees sur la plateforme sont utilises pour recommander une programmation conforme aux habitudes d'ecoute passees du client, ce qui permet aux clients de rester engages.

Developpement de produits et innovation
C'est en fait l'un des domaines les plus importants et les plus puissants dans lesquels le DDDM est utilise dans les affaires. Les entreprises qui vendent des produits recueillent maintenant autant d'informations que possible techniquement afin d'integrer des idees dans de nouvelles gammes de produits et dans l'amelioration continue des produits existants.

Les processus de conception des produits sont etablis en determinant ce que les clients veulent. Grace a l'analyse Big Data, les entreprises sont devenues beaucoup plus en mesure d'integrer ce que les clients veulent vraiment dans de nouveaux produits, car elles ont deja pose les questions pertinentes et recu des reponses detaillees.

Amazon Fresh/Whole Foods est un exemple remarquable d'une entreprise qui utilise le Big Data pour ameliorer l'innovation et le developpement de produits. Lorsque Amazon a achete Whole Foods en 2017, elle a fourni a Amazon une opportunite inegalee de tirer parti de l'analyse du Big Data tout en s'installant sur un marche encore plus vaste. Grace a l'analyse des donnees, Amazon/Whole Foods est desormais en mesure d'obtenir des informations sur la facon dont les clients achetent des produits alimentaires et sur la facon d'ameliorer leurs relations avec les fournisseurs.

Comment construire une culture d'entreprise axee sur les donnees

Les motivations et les imperatifs de la prise de decision axee sur les donnees, ainsi que la mesure dans laquelle une entreprise adopte les pratiques DDDM dependent de l'organisation et de ses besoins. De nombreuses entreprises, comme celles de la technologie, des ventes et de la fabrication, placent l'analyse au coeur de chaque decision.

Selon le geant de la technologie Intel, construire une culture axee sur les donnees pourrait sembler un gros effort, mais dans une large mesure, ce n'est qu'une formalisation de comportements courants Une culture axee sur les donnees est une culture qui recompense les collecteurs de donnees dans l'ensemble de l'organisation. Il est dirige par des cadres superieurs qui veulent savoir ce que les donnees suggerent, qui elaborent une structure decisionnelle qui inclut l'analyse des donnees et qui fondent les plans sur cette analyse.

Cela peut sembler simpliste ou deroutant du point de vue du proprietaire, du dirigeant ou du gestionnaire d'entreprise qui cherche a construire ou a ameliorer une culture axee sur les donnees, mais voici cinq etapes qui peuvent aider a fournir une feuille de route pour devenir une entreprise axee sur les donnees.

1. Quantifier les performances actuelles

Qu'est-ce qui ameliorera votre organisation dans ce qu'elle fait? Cette question peut etre abordee par la croissance de l'organisation a son stade actuel. Alors qu'une startup peut se concentrer sur des mesures qui valident differents modeles d'affaires, une entreprise d'entreprise se concentrera davantage sur des mesures telles que la valeur a vie du client.

Cette question pourrait egalement etre examinee en termes d'industrie. Une entreprise qui fournit des services pourrait se concentrer davantage sur la qualite des services actuels, alors qu'une entreprise qui developpe des produits serait plus encline a se concentrer sur l'utilisation des produits.

2. Identifier les domaines cles En

commencant par les diverses voies d'acheminement des donnees vers l'organisation, les dirigeants d'une entreprise peuvent determiner comment les sources de donnees peuvent etre utilisees et d'une maniere qui apportera le plus d'avantages a l'organisation. Les domaines les plus probables seront ceux qui sont essentiels a la realisation de la strategie commerciale globale.

3. Ensembles de donnees cibles

Apres avoir identifie les secteurs de l'activite qui beneficieront le plus des analyses et les principaux problemes a resoudre, l'etape suivante consiste a cibler les ensembles de donnees qui repondront aux questions soulevees par le processus.

Quelles sont les sources qui fournissent les informations les plus precieuses dans le contexte de la strategie et des objectifs d'entreprise? Des questions comme celle-ci aideront a rationaliser les donnees existantes. Le ciblage des donnees en fonction des objectifs de l'entreprise permettra de reduire les couts de stockage des donnees tout en veillant a ce que les informations les plus utiles soient utilisees.

4. Collecte et analyse des donnees

Bien que des donnees precieuses seront recueillies a tous les niveaux de l'organisation et proviendront de sources externes et internes, les responsables de la gestion des donnees devront etre identifies. Le plus souvent, il s'agira de chefs de departement et, dans une moindre mesure, de gestionnaires.Des

systemes integres peuvent etre necessaires pour etablir des liens entre differentes sources de donnees afin que les donnees puissent etre agregees et analysees efficacement, et le niveau de competences requises pour l'analyse peut varier selon le type de donnees analysees. Le personnel d'un departement peut seulement avoir besoin d'une connaissance pratique de Microsoft Excel pour effectuer des analyses, tandis qu'un autre departement peut exiger que le personnel soit familiarise avec une application ou une suite d'analyse personnalisee.

5. Mise en oeuvre

La facon dont les connaissances tirees des donnees sont presentees est la derniere etape, celle dans laquelle l'experience, l'expertise et l'intuition reprennent en jeu. Cela determinera egalement le montant que l'organisation peut tirer des donnees.

En ce qui concerne les ensembles complexes de donnees (par exemple, plus que MS Excel pourrait gerer), il existe de nombreux utilitaires de veille decisionnelle qui peuvent rassembler des ensembles de donnees complexes et les presenter de maniere a ce que les decideurs et le personnel de toute l'organisation disposent d'informations claires.

Oui, il y a un peu plus a devenir une entreprise axee sur les donnees qu'une decision sommaire selon laquelle l'organisation mobilisera desormais les donnees pour prendre des decisions commerciales, mais le processus n'est pas necessairement laborieux ou onereux. De bons outils d'analyse et une architecture technologique appropriee peuvent aider a etablir les parametres appropries pour une mise en oeuvre efficace.

Enfin, l'harmonisation de la culture de l'organisation afin que le personnel de tous les ministeres soit au courant de la valeur des donnees et de la meilleure facon d'en tirer le meilleur parti se traduise par une mise en oeuvre harmonieuse et un succes a long terme.