Les données en hausse – Les données comme ressource stratégique des organisations
Comprendre l'utilisation et la valeur des données en tant qu'élément stratégique de l'entreprise.
L’expression « les données sont le nouveau pétrole » circule dans toutes les organisations et dans tous les secteurs. La valeur des données est devenue le centre d’intérêt de nombreux cadres supérieurs et dirigeants, et depuis lors, les entreprises ont commencé à collecter autant de données que possible. Néanmoins, il ne s’agit pas seulement de collecter et de structurer des données, mais aussi de les visualiser et de les interpréter afin de favoriser une prise de décision fondée sur des faits.
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La science des données comme créateur de valeur
Les données sont devenues un élément stratégique fondamental des organisations. Dans un avenir proche, il pourrait être pratiquement impossible pour une organisation de faire des affaires si elle n’est pas entièrement – ou du moins partiellement – orientée vers les données. L’étape stratégique consiste à traiter les données comme une stratégie commerciale essentielle plutôt que comme une question purement technique. Les organisations qui ont adopté cette approche apportent la preuve qu’elle fonctionne, connaissent un grand succès et sont le plus souvent très rentables.
Il ne fait plus aucun doute que la science des données a le potentiel de créer de la valeur, de nouvelles sources de revenus et des avantages concurrentiels. Après tout, toute entreprise qui parvient à extraire de la valeur de ses données et à améliorer ses performances grâce à l’analyse des données sera la seule à avoir accès à ces informations particulières. Par conséquent, elle conservera un avantage sur ses concurrents, même s’ils copient ses produits ou embauchent son personnel.
Le pouvoir des données, tel qu’il est exercé dans le monde des affaires, démontre qu’il ne s’agit pas d’une simple capacité technique.
Il s’agit plutôt d’une question fondamentale de l’agenda managérial qui affecte de multiples aspects de la vie d’une entreprise. La raison en est simple : la science des données peut apporter une valeur ajoutée de diverses manières, notamment dans trois domaines clés :
1. Améliorer les performances opérationnelles
Premièrement, les données peuvent contribuer à améliorer les performances opérationnelles, en permettant à une entreprise de faire plus avec moins. Grâce aux données, vous pouvez extraire la plus grande valeur possible des ressources disponibles en rationalisant les coûts, devenant ainsi plus efficace.
2. Des flux de revenus supplémentaires
Deuxièmement, les données peuvent être utilisées pour créer des sources de revenus supplémentaires. De nombreuses entreprises ont créé de nouveaux produits basés sur l’analyse des données ou ont monétisé leurs données en les vendant à des tiers.
3. Obtenir des avantages concurrentiels
Et troisièmement, comme indiqué ci-dessus, si une entreprise est capable d’investir de manière adéquate du temps, des efforts et des ressources dans la science des données, elle peut obtenir des avantages concurrentiels supplémentaires grâce à la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique, qui deviennent de plus en plus efficaces à mesure qu’ils apprennent des données.
Efficacité opérationnelle
Il existe deux approches possibles pour améliorer l’efficacité opérationnelle : réduire les coûts ou augmenter les revenus générés par l’activité principale de l’entreprise.
Dans le domaine des ressources humaines, l’analyse peut prédire quand des professionnels de valeur sont sur le point de démissionner – un problème qui n’est généralement détecté que lorsqu’il est trop tard. Étant donné que les principales dépenses en ressources humaines d’une entreprise proviennent précisément de cette situation, la capacité d’anticiper une démission et de proposer une solution avant que l’employé n’atteigne le point de rupture se traduira par une plus grande efficacité.
Une situation similaire existe dans le domaine du marketing, où l’une des principales difficultés consiste à déterminer le meilleur mix marketing pour accroître l’efficacité des investissements. La science des données peut être exploitée pour trouver la combinaison optimale et la modifier en fonction des conditions extérieures. Une telle approche permettrait d’augmenter le volume des ventes de l’entreprise tout en maîtrisant le budget du département marketing.
Un autre excellent exemple est celui de la société UPS. Cette société de transport maritime a utilisé la science des données et des algorithmes géographiques avancés pour optimiser ses itinéraires de livraison et effectuer une maintenance prédictive de sa flotte. Au lieu d’attendre qu’un véhicule tombe en panne et d’effectuer ensuite des réparations non planifiées, UPS utilise des algorithmes pour prédire la probabilité d’incidents. L’entreprise est ainsi en mesure de programmer la maintenance de sa flotte pendant les périodes creuses.
Transformation de l’entreprise
Le parcours d’une entreprise en matière de science des données commence par la surveillance. Une fois qu’elle a franchi cette étape, elle est capable d’extraire des connaissances, qu’elle peut ensuite intégrer à ses opérations. Les entreprises les plus avancées finissent par transformer l’ensemble de leurs activités afin de conserver un avantage concurrentiel fondé sur les données.
Les recommandations de produits constituent une étape supplémentaire dans l’évolution de la science des données. Cette approche ne crée pas plus de valeur pour l’activité principale, mais elle permet à l’organisation de proposer un produit différent – un produit de données – sur la base des données disponibles. Il s’agit de la dernière frontière dans l’adoption de la science des données, et elle implique une nouvelle étape de transformation de l’entreprise.
La division aéronautique de General Electric fournit un autre bon exemple. Au début des années 1980, la division se concentrait exclusivement sur la vente de moteurs, et sa relation avec ses clients n’allait pas plus loin. En intégrant des capteurs dans ses moteurs, GE a pu collecter des données et passer d’une relation transactionnelle avec ses clients à une relation contractuelle basée sur des accords de niveau de service. Étant donné que GE connaissait la probabilité qu’un matériel se brise ou fonctionne incorrectement, ainsi que les coûts associés à de tels incidents, la vente de l’article fonctionnait comme un moyen de partager le risque avec le client, réduisant ainsi le coût total de possession. En outre, l’asymétrie d’information entre GE et le client a placé le fournisseur dans une position plus forte pour les négociations.
Un autre exemple est celui de la société de télécommunications Telefónica, qui est tenue par la loi de stocker toutes les informations et données fournies par les dispositifs intelligents pendant cinq ans. Le respect de cette exigence entraînait un coût intrinsèquement lié à l’activité principale. Toutefois, Telefónica a fini par reconnaître la valeur des informations collectées, ce qui l’a incitée à créer une société appelée Smart Steps. Ce qui était au départ un coût structurel a fini par devenir une activité entièrement nouvelle.
La tendance est donc à la collecte, la structuration, la normalisation et la transformation des données, au choix du modèle le plus approprié et, surtout, à la conception de visualisations qui facilitent la prise de décisions plus efficaces et plus utiles.
Alors, quand allez-vous commencer à transformer votre entreprise et à adopter une stratégie en matière de données ?
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