Comment exploiter les données de votre entreprise

Les chefs d’entreprise sont désormais pleinement conscients que les données jouent un rôle capital dans l’économie du XXIe siècle. Toutefois, malgré la collecte de quantités massives de données, la plupart des entreprises ont du mal à transformer les données brutes en informations stratégiques.

En conséquence, les entreprises supportent le coût de la transformation digitale pour un résultat plutôt mitigé.

Une surabondance de données, mais des insights limités

1. Les silos de données constituent un frein majeur à la valorisation des données

Au fil des ans, la plupart des entreprises ont adopté des systèmes logiciels d’entreprise pour accomplir différentes fonctions. Il est fort probable que votre organisation dispose de solutions informatiques pour les finances, la gestion de projets, la chaîne d’approvisionnement, les relations avec les clients, etc. Au départ, ces systèmes étaient remarquables. Ils ont été conçus pour résoudre des problèmes spécifiques et améliorer l’efficacité des processus, deux objectifs qu’ils ont parfaitement remplis.

Mais un nouveau problème est apparu : comment parvenir à les faire fonctionner ensemble ?

Ces systèmes ont contribué à la digitalisation des processus au sein de chaque service, mais que faut-il faire pour passer d’une série de solutions ponctuelles à une vision à 360 degrés des données de l’entreprise et mettre ainsi en œuvre de nouveaux modèles opérationnels « data-driven », autrement dit guidés par les données ? La clé consiste à briser les silos de données et à intégrer tous ces systèmes disparates.

2. Le manque de culture des données dans les entreprises

Bien que de nombreuses personnes aient acquis l’expertise nécessaire pour utiliser les outils logiciels de leur service, l’analyse des données n’est pas pour autant leur domaine de prédilection. En d’autres termes, elles ne possèdent pas une solide culture des données.

Selon une étude récente de Tableau, 70 % des employés devraient utiliser massivement les données dans le cadre de leurs fonctions d’ici à 2025, pourtant seulement 40 % des employés estiment qu’ils possèdent les nouvelles compétences qu’ils sont censés avoir en matière de données.

Pour combler cette lacune, les entreprises devront prendre deux mesures. Tout d’abord, lever les obstacles en amont, en adoptant des systèmes logiciels qui rendent l’analyse des données aussi intuitive que possible. Il s’agira, par conséquent, de disposer de tableaux de bord analytiques adaptés aux besoins de chaque membre de l’équipe pour lui permettre d’accéder aux actifs pertinents. Il conviendra que les interfaces soient également conviviales pour faciliter la recherche des informations nécessaires, et des formations devront être proposées dans le cadre du package de services professionnels d’un système.

Deuxièmement, les entreprises devront veiller à renforcer les compétences de leurs équipes. Même avec le logiciel le plus intuitif, elles seront tenues d’investir dans le perfectionnement des compétences des talents existants à l’aide de programmes visant à développer la culture des données pour aider leur personnel à s’adapter à un avenir professionnel axé sur les données.

3. Le retour sur investissement incertain de la transformation digitale

Il est évident, depuis un certain temps déjà, que pour rester compétitives, les entreprises devront entamer leur transformation digitale dans un avenir proche, voire amorcer ce parcours dès à présent. Mais la manière de relier les projets de transformation digitale aux résultats financiers est, quant à elle, beaucoup moins claire.

D’une certaine manière, cela n’a rien de surprenant. La première vague de digitalisation avec les ERP, les CRM et autres systèmes a eu une portée relativement limitée. Le calcul du retour sur investissement en était simplifié. Par exemple, si votre équipe marketing réussissait auparavant à envoyer manuellement 500 e-mails par jour, mais qu’avec un CRM, cette capacité passait à 5 000 envois par jour, il vous suffisait alors de suivre la performance d’une seule variable (l’augmentation du taux de réponse grâce à l’envoi automatisé d’un plus grand nombre d’e-mails) et de déterminer si elle justifiait les dépenses engagées. Bien entendu, d’autres modules avaient probablement été aussi utilisés, contribuant ainsi au retour sur investissement global.

Cependant, lors du passage de systèmes cloisonnés à la gestion et à l’analyse des données à l’échelle de l’entreprise, le calcul du retour sur investissement peut devenir plus complexe. Notamment lorsque les entreprises tentent de traiter plusieurs problèmes à la fois, généralement au prix de dépenses initiales importantes, avec une complexité qui rend difficile l’analyse de la relation de cause à effet.

Faire des données votre botte secrète

Actuellement, les données sont plus un véritable casse-tête qu’une aide pour la plupart des entreprises. Au mieux, celles-ci analysent les données rétroactivement et espèrent que les informations qu’elles ont réussi à extraire après quelques heures sont toujours pertinentes pour résoudre leurs problèmes en cours. Mais il est tout à fait possible de procéder autrement. Avec une solution adaptée, les entreprises peuvent laisser les données piloter leurs décisions en temps réel et utiliser des informations complètes pour favoriser une amélioration continue au sein de l’entreprise.

Les entreprises ont besoin d’un moyen pour pouvoir intégrer rapidement des systèmes cloisonnés à des solutions de gestion des données d’entreprise faciles à utiliser, offrant un retour sur investissement clair. En examinant le marché, nous nous sommes rendu compte que le nombre de solutions répondant à ces critères était très limité. Nous avons donc créé notre propre solution et nous la proposons maintenant dans notre service Data Management & Analytics (DM&A).

Notre solution DM&A repose sur une architecture Data Lake qui permet de stocker, de traiter et d’analyser les données en temps réel. Contrairement à un Data Warehouse, qui produit généralement des rapports quotidiens, hebdomadaires, mensuels ou trimestriels, notre Data Lake vous permettra d’accéder à des informations en temps réel et de les partager avec vos équipes et les parties concernées.

Par exemple, vous pourrez obtenir des données en temps réel sur la production et les partager avec vos clients qui pourront anticiper avec précision leurs livraisons et optimiser ainsi leurs chaînes d’approvisionnement.

Pour tirer le meilleur parti de la puissance de ces Data Lakes, il vous faudra connecter tous vos flux de données. Avec d’autres fournisseurs, cette étape peut s’avérer longue et fastidieuse. Ce n’est pas le cas avec notre solution. Depuis 40 ans, Magic Software occupe une place de leader dans le domaine de l’intégration de systèmes. Forte de plusieurs décennies d’expérience et d’expertise, notre solution comporte plus de cent connecteurs préconfigurés permettant d’intégrer tous les systèmes courants. Par ailleurs, notre équipe d’implémentation expérimentée est en mesure de gérer des intégrations personnalisées. Dès cette phase initiale d’intégration rapidement menée, nous éliminons les silos de données et nous nous concentrons sur l’étape suivante : l’adoption de la solution par les employés.

Nous savons que tout système logiciel n’a de sens que s’il est utilisé, c’est pourquoi nous avons mis l’accent sur la conception d’une solution dont l’utilisation est intuitive. Le service comporte plusieurs algorithmes de transformation et de contextualisation des données. Notre interface conviviale permet aux membres de l’équipe d’améliorer le système, même s’ils n’ont pas une expérience approfondie du codage, en créant de nouvelles liaisons par simple glisser-déposer. Les données sont ensuite utilisées par le système d’analytique en libre-service de notre espace de travail central pour soutenir votre processus de prise de décision. Cette démarche permet d’accroître les connaissances de votre équipe en matière de données et de la rendre plus autonome et donc moins dépendante de votre service informatique interne. En outre, nos modèles d’Intelligence artificielle/Machine Learning (IA/ML) fournissent des informations précieuses, telles que la détection des anomalies et les prévisions, ce qui améliore encore les capacités de la plateforme.

Enfin, le secteur est marqué par une prolifération de projets pluriannuels d’analytique de données et de transformation numérique coûteux, qui échouent souvent en raison d’un retour sur investissement incertain. Nous avons donc conçu un processus d’implémentation composé de sprints successifs, chaque sprint visant à résoudre un problème analytique spécifique sur une courte période de 90 jours. Cette approche agile de l’implémentation réduit le temps qui s’écoule entre la conception et le déploiement et vous permet d’obtenir très rapidement un retour sur investissement. Ainsi, vous pourrez utiliser le retour sur investissement d’un sprint pour financer le suivant.

Prêts à en savoir plus ?

Si vous souhaitez en savoir plus sur le service de gestion et d’analyse des données de Magic Software, contactez-nous dès aujourd’hui pour découvrir comment vous pouvez passer à l’étape suivante pour devenir une véritable entreprise « data-driven ».