Transformer un océan de données en décisions stratégiques pertinentes est un défi pour tout responsable des opérations. Pourquoi et comment ces données peuvent-elles impacter votre performance opérationnelle ?

Comment les interpréter pour favoriser la croissance et l’innovation ? Business intelligence, comment l’utiliser ? Découvrez dans cet article comment exploiter le plein potentiel de la data en vue de la transformer en décisions lucratives pour votre entreprise.

Les données : le trésor du dirigeant d’entreprise agile

L’importance de la data est étroitement liée à une activité fondamentale du dirigeant ou du directeur de service : la prise de décisions. L’intuition, bien qu’importante, peut ne pas suffire.

Pour décider, vous avez besoin de collecter de l’information qui vous permettra d’évaluer des options, de faire des choix puis de passer à l’action. Dans ce processus, la qualité et la fiabilité de l’information sont essentielles. C’est à ce stade que des données objectives s’avèrent infiniment utiles.

Prenons un instant pour examiner comment la big data peut transformer la manière de gérer vos opérations au quotidien. Ces données permettent par exemple :

• une meilleure compréhension de votre environnement (interne, clients, marchés…) ;
• une meilleure identification des tendances, des comportements et des opportunités ;
• une vision plus claire de l’utilisation des ressources (main-d’œuvre, matériel, budget…) ;
• une analyse précise des performances opérationnelles grâce à des KPI (indicateurs clés de performance) ;
• une surveillance poussée pour détecter rapidement les problèmes et prendre des mesures.

Autrement dit, les données éliminent les conjectures et les suppositions hasardeuses. Elles apportent une fondation solide pour vos choix stratégiques.

Sur quelles données s’appuyer et où les trouver ?

« Données », « big data » : qu’est-ce cela englobe exactement ? Les données ne se limitent pas aux chiffres dans un tableau. Il peut s’agir de :

• données quantitatives et qualitatives : elles fournissent une vue d’ensemble mesurable et subjective de votre activité. À trouver dans vos systèmes de gestion (ERP, CRM : quantitatives), ou via des enquêtes client et des feedbacks sur les réseaux sociaux (qualitatives).
• données clients : cruciales pour personnaliser le marketing et améliorer l’expérience client. Collectées via le CRM, les interactions en ligne, les programmes de fidélité, les enquêtes…
• données financières : indispensables pour évaluer la santé financière et planifier stratégiquement. Disponibles dans votre logiciel de comptabilité, les rapports financiers ou tableaux de bord et de gestion de vos services.
• données opérationnelles : elles reflètent l’efficacité des opérations et sont vitales pour l’optimisation. Trouvables dans les systèmes de gestion de production, rapports de stock, logiciels de gestion de projet…
• données de marché : elles offrent un contexte pour situer votre entreprise dans l’industrie. Accessibles via les rapports de recherche de marché, les analyses de la concurrence ou les publications de l’industrie.
• données comportementales : elles éclairent vos décisions en matière de développement de produit et d’interface utilisateur. À trouver dans les analytics de site web, feedbacks d’applications mobiles et outils de suivi du comportement utilisateur.

Business Intelligence : les défis à surmonter en entreprise

À ce stade, vous avez compris toute la valeur ajoutée des données. Vous savez combien celles-ci sont essentielles à la prise de décision, et quel est le processus à suivre pour les transformer puis les interpréter. Toutefois, l’implémentation de la business intelligence dans votre entreprise peut rencontrer plusieurs défis. Voici les plus courants :

• Intégration des données : unifier les données provenant de sources diverses, souvent incompatibles et avec des formats différents, s’avère complexe.
• Qualité des données : des données inexactes, incomplètes ou obsolètes peuvent conduire à des analyses erronées. Assurer leur propreté, leur mise à jour et leur fiabilité est primordial.
• Compétences et formation : la BI requiert des compétences spécifiques en matière d’analyse de données. La formation du personnel peut être un frein.
• Coût et ROI : l’implémentation de solutions de BI peut être coûteuse. Les entreprises doivent évaluer le retour sur investissement et justifier les coûts par rapport aux bénéfices anticipés.
• Résistance au changement : l’adoption de la BI peut entraîner des changements dans les processus établis, et donc une résistance parmi les employés et les gestionnaires.
• Sécurité des données : avec la manipulation de grandes quantités de données, souvent sensibles, la sécurité de la data contre les violations et les fuites est cruciale.
• Choix de la technologie appropriée : sélectionner les bonnes technologies de BI peut être complexe, tant les options sont nombreuses et varient en fonctionnalités et en coût.
• Maintenance, sauvegarde et évolution : une fois implémentée, la BI nécessite une maintenance constante et doit évoluer avec les changements dans l’entreprise et les technologies.

Business Intelligence (BI) : l’art d’exploiter la big data

La Business Intelligence est l’art de transformer les données en insights stratégiques. Cette science combine les technologies, les applications et les pratiques pour la collecte, l’intégration, l’analyse et la présentation / visualisation des informations. Le but ? Générer des rapports pour aider la direction à faire des choix éclairés.

Collecter les données

Les systèmes ERP et CRM permettent de collecter des données structurées depuis les différents départements. Cette tâche est généralement gérée par le service IT pour garantir la cohérence et la complétude des données collectées.

Vous devrez toutefois décider si vous souhaitez faire ce travail en interne ou en externe, selon les ressources et compétences disponibles, et en fonction de la confidentialité des données à traiter.

Analyser et transformer les données en insights

Une fois la data collectée, il faut l’analyser. La gestion des données est le domaine des data scientists. Ils utilisent leurs compétences statistiques et leur expertise pour extrapoler les informations à l’aide de logiciels d’analyse augmentée, qui offrent des fonctionnalités avancées pour le data mining et l’interprétation.

Si vos compétences et ressources sont limitées, vous pourriez faire appel à l’intelligence artificielle. ChatGPT peut vous aider à défricher le terrain de plusieurs manières :

• explication théorique de la business intelligence : modélisation, stockage, gestion de base de données, outils de visualisation, meilleures pratiques…
• recommandation d’ouvrages et d’outils : logiciels, méthodes d’analyse, requêtes SQL…
• applications pratiques : création d’un dashboard de performance, conseils sur la présentation des résultats, interprétation de ces résultats…

Là encore, l’utilisation de nouvelles solutions requiert des mesures de protection et de sécurité. Vous devez prendre garde à conserver la confidentialité des données personnelles de vos clients / salariés et des données stratégiques de votre entreprise.

Rendre les insights accessibles aux dirigeants d’entreprises

La dernière étape est la visualisation des données, qui transforme les analyses complexes en formats compréhensibles. Les experts en business analytics travaillent souvent avec des équipes de design pour créer des visuels, des graphiques interactifs, des rapports et des tableaux de bord / dashboards. Là encore, de nombreuses solutions logicielles existent pour faciliter cette visualisation.

C’est à ce stade que les décideurs peuvent comprendre les tendances, les patterns ou encore les anomalies qui les aideront à prendre des décisions objectives.