Les données se trouvent partout au sein de l’entreprise, et les PME ne font pas exception. Cependant, encore faut-il qu’elles soient efficacement équipées pour utiliser pleinement la data science.

Utiliser correctement les données peut avoir un impact non négligeable. Ces données sont partout au sein de l’entreprise, que ce soit dans les feuilles de calcul, des dossiers partagés en ligne ou encore hébergées localement sur les ordinateurs des employés. Les entreprises peuvent tirer d’énormes avantages de la data science – le processus par lequel nous commençons à comprendre les données – en utilisant des informations propres et opportunes pour prendre des décisions rapides et éclairées.

Néanmoins, les PME se confrontent souvent à des obstacles liés à l’aspect technique de la data science. Elles doivent alors aller au-delà de la technologie et se concentrer sur les principes fondamentaux de la stratégie des données, sans s’attarder uniquement sur les projets coûteux ou n’adressant que des problèmes pouvant entraîner des pertes financières importantes. Dans les toutes premières étapes, avant l’identification de ces problèmes, l’analyse des données peut être effectuée à l’aide de feuilles de calcul.

Le principal avantage d’une bonne utilisation des données est la capacité de prendre des décisions éclairées sur la base d’informations quantifiables et vérifiables. Il s’agit d’aller au-delà d’un fonctionnement hiérarchique tel qu’on le connaît depuis des décennies et de laisser la personne la plus proche d’un problème avoir une contribution directe à la résolution de ce problème en se basant sur les données. Cela motive les collaborateurs à deux niveaux extrêmement importants : apprendre et changer.

L’évolution du paysage des données d’entreprise au cours des 20 dernières années

Lorsque le terme de data scientist est apparu en 2001, le plus grand défi était de savoir comment tirer parti de sources de données relativement limitées. Au départ, il n’existait pas de formation spécifique pour préparer les gens aux tâches quotidiennes d’un data scientist, il n’y avait que des spécialistes des bases de données, des mathématiciens, des statisticiens et des physiciens qui écrivaient souvent du code à partir de zéro.

En 2012, le métier de data scientist avait été élu « job le plus sexy du 21e siècle » par Harvard Business Review. Tout le monde s’est alors précipité sur son profil LinkedIn pour ajouter la mention de data scientist et ainsi espérer obtenir un salaire plus élevé.

Par la suite, de nouveaux langages informatiques plus simples ont vu le jour, et nous avons commencé à voir des interfaces graphiques de type glisser-déposer rendant la data science accessible aux non-codeurs, mais elles étaient encore à leurs balbutiements.

À l’époque, les projets similaires au big data que nous connaissons aujourd’hui étaient constitués de données stockées dans différents départements, dans des silos de données difficiles d’accès, et contrôlées par différentes personnes. Ces projets de données nécessitaient un grand nombre d’outils et de produits pour transformer les données de base en quelque chose d’utile pour l’entreprise. Il fallait parler aux spécialistes des bases de données pour avoir accès aux données, apprendre à écrire du SQL ou trouver un expert pour extraire les données… puis les préparer pour l’analyse. Au fil du temps, ce processus s’est considérablement simplifié.

Après avoir analysé les données, il fallait convaincre la direction avant de mettre en œuvre quoi que ce soit.

Il était alors possible de générer une réelle valeur ajoutée à partir de ces applications complexes, mais seulement avec un niveau d’expertise technologique exceptionnellement élevé et une coordination poussée entre de nombreuses personnes. Grâce à ces premiers travailleurs de la donnée ayant jeté les bases de la data science, le modèle a fait ses preuves et la demande pour leur expertise a augmenté.

Les stratégies à connaître pour développer une culture et une activité axées sur les données

Pour développer une culture axée sur les données, il faut disposer de bases solides, y compris au niveau de la direction. En effet, l’équipe dirigeante doit faire de l’analyse une pratique standard, prête à soutenir et à conduire le changement. C’est ce que nous observons dans les entreprises les plus matures sur le plan analytique, et c’est quelque chose qui peut être reproduit au sein des PME.

Pour adopter une approche axée sur les données, il faut commencer par des programmes d’initiation aux données. Pour transformer cet apprentissage en véritable culture, cela nécessite d’intégrer l’analyse dans notre travail quotidien. Cela peut consister en un investissement considérable, mais payant à long terme. Pour que cela devienne une réalité, de nouvelles initiatives sont nécessaires en dehors des déjeuners et des formations habituels, qu’il s’agisse de l’offre de journées d’apprentissage supplémentaires rémunérées, de la gamification de l’apprentissage ou de l’apprentissage axé sur la carrière pour une planification de la main-d’œuvre de bout en bout.

Les personnes les plus proches d’un processus savent où se situent les problèmes, et en amplifiant l’intelligence humaine pour tirer le meilleur de la data science et de l’analyse, elles disposent du contexte et peuvent voir l’impact commercial de la résolution de cette question par les données. Il y a là un avantage énorme à trouver.

Équiper tous les employés pour l’analyse de données, quelle que soit leur expérience ou leur formation

Les technologies et les systèmes modernes devenant de plus en plus accessibles et conviviaux, tout le monde peut devenir un data scientist citoyen – une personne capable d’utiliser l’analyse des données pour créer des informations et de la valeur ajoutée. La question de savoir si les employés doivent être équipés de ces outils ne peut être résolue qu’à un niveau microéconomique par chaque entreprise. Des cas d’utilisation différents nécessitent des approches et des niveaux de gouvernance différents.

Par exemple, l’amélioration des compétences des caissiers de magasin en matière d’analyse de données ne présente qu’un avantage limité, mais doter d’autres employés de back-office ou de directeurs de magasin de compétences en matière d’analyse de données pourrait certainement créer de la valeur. Parmi les cas d’usages possibles, on pourrait envisager d’utiliser la vision par ordinateur pour automatiser l’extraction des données des cartes de pointage pour les feuilles de temps ou même pour automatiser l’extraction du texte des reçus et des factures au sein de la supply chain.

En fin de compte, bien que l’option d’utiliser l’analyse des données soit une option pour tout le monde, les entreprises qui cherchent à améliorer les compétences de leurs collaborateurs doivent toujours suivre un modèle coûts-avantages standard.

Comment les organisations peuvent identifier les bons problèmes à résoudre et y arriver grâce à l’analyse des données

Trouver le bon problème à résoudre est un défi qui est unique à chaque entreprise – bien qu’ils puissent avoir quelques points communs – devant s’y retrouver dans l’amalgame de personnes, processus, anciennes technologies ou même emplacement géographique.

Avant de se lancer dans l’analyse des données, les entreprises doivent systématiquement avoir une idée du problème idéal à résoudre. L’astuce ici est de partir la décision commerciale viser et de travailler à rebours.

Trouver le bon problème est souvent le résultat final de nombreuses victoires à plus petite échelle, car les organisations commencent à comprendre non seulement ce dont elles ont réellement besoin, mais aussi les ressources et les outils dont elles disposent pour y parvenir, tout en éliminant ce qui n’est pas nécessaire. Ces projets que l’on pourrait considérer comme intermédiaires servent de base pour atteindre l’objectif final.

Les technologies de pointe d’analyse de données : un levier essentiel pour les PME dans un marché concurrentiel

La capacité d’intégrer de nouveaux points de données dans un processus analytique, de fournir des informations en temps réel et de s’adapter rapidement aux demandes changeantes du marché est ce qui sépare les entreprises dites digital native ou pure players (Netflix, Amazon, etc) des organisations plus anciennes qui croulent sous la dette technique. L’automatisation du traitement de ces informations permet de dégager une valeur considérable, mais également de libérer le temps des collaborateurs afin de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée pour l’entreprise. C’est d’ailleurs pour cette raison que les employés étant les plus proches de la donnée doivent être inclus dans ces projets dès leur conception ainsi que tout au long du déploiement de ces solutions technologiques.

En investissant dans des outils non techniques tels que des plateformes en libre-service que chaque employé – du service marketing aux opérations commerciales – peut facilement utiliser, ce dernier peut ainsi expérimenter et acquérir de nouvelles compétences liées à la donnée. Ces plateformes peuvent aider les travailleurs à découvrir comment automatiser les processus analytiques afin de dégager de puissantes informations à partir des données, créant ainsi une solide base de compétences pour l’avenir.

L’automatisation de la découverte, de l’analyse et de l’obtention de réponses permet aux entreprises de prendre de l’avance sur leurs concurrents. Néanmoins, une chose est primordiale : tous les collaborateurs doivent pouvoir le faire facilement, cela ne doit plus être la chasse gardée d’une poignée de spécialistes.

Source : journaldunet