Que ce soit Netflix, qui analyse des données collectées auprès de ses 150 millions d’abonnés pour comprendre leurs habitudes et leur recommander le contenu qu’ils aiment (93 % de taux de fidélisation) ou Walmart, qui recueille 2,5 pétaoctets de données par heure pour son modèle de tarification dynamique en temps réel et ainsi augmenter ses ventes – utiliser efficacement les données permet aux entreprises d’augmenter leur compétitivité. Il est essentiel de respecter quatre pré-requis pour mettre en œuvre ces solutions d’analyse de données. A défaut, comme le montre le rapport Infosys Digital Radar 2019 : Obstacles et accélérateurs de la transformation numérique, les entreprises risquent d’en sortir frustrées car les résultats ne seront pas à la hauteur des promesses. 

Fédérer autour d’une culture d’entreprise axée sur les données

Pour y parvenir, il est impératif d’embaucher des experts des données, sachant jongler entre le domaine des affaires dans lequel l’entreprise évolue et les aspects techniques. Ensuite, c’est toute la pyramide organisationnelle qui doit être revue, pour donner à ces spécialistes la possibilité de faire proliférer la culture des données dans toute l’entreprise. Des initiatives telles que les hackathons ou les datathons permettront de populariser cette nouvelle culture d’entreprise. Ou encore la mise en place de plateformes en libre-service.

Faire adhérer les cadres et dirigeants pour donner l’exemple

Comme pour tout changement organisationnel durable, l’ensemble des membres du comité de direction doit parrainer cette nouvelle culture des données. Il est essentiel qu’il donne l’exemple en prenant désormais des décisions fondées sur les données. Ce n’est qu’alors que le changement se répercutera en cascade sur les équipes. Ainsi, une société pétrolière et gazière britannique a développé un marché des données pour permettre leur partage et utilisation en interne. Cela a non seulement amélioré l’accès de l’ensemble des équipes aux données, mais a également eu un impact positif sur la sécurité et la conformité.

De plus, parce que les projets d’analyse des données sont souvent de nature expérimentale, les dirigeants devront suivre de près les résultats et déterminer si les efforts sont alignés sur les objectifs stratégiques.

Développer la confiance en communiquant rapidement sur les résultats obtenus

Performances opérationnelles améliorées, meilleure centralisation des clients ou nouveaux profits sur des marchés non traditionnels, l’utilisation de techniques de réflexion sur la conception permettra d’identifier quels thèmes axés sur les données peuvent être explorés dans un premier temps. Ces projets à haute visibilité, si leur succès est communiqué, peuvent aider à convertir les sceptiques et à obtenir un soutien plus large pour de prochaines initiatives plus importantes.  

Libérer du temps d’intelligence humaine avec l’IA et l’analyse de données

À mesure que l’analyse des données gagne en maturité, elle constitue le fondement de plus d’applications d’automatisation et d’intelligence artificielle, ce qui de prime abord peut sembler être une menace pour les rôles traditionnels des employés. Pourtant, plutôt que de remplacer l’intelligence humaine, ces applications permettent de libérer les employés de tâches banales ou répétitives. Par exemple, les chatbots permettent d’automatiser plusieurs tâches routinières comme la réponse aux demandes de base des clients. L’intelligence humaine est ainsi libérée pour se concentrer sur des compétences plus créatives et ainsi obtenir de meilleurs résultats pour l’organisation. Il est probable que nous assisterons à une évolution vers des solutions assistées par l’IA plutôt que vers une automatisation complète. Le résultat final d’une stratégie solide en matière de données est donc de faire évoluer l’entreprise vers un modèle où l’agilité fait partie intégrante de son ADN, un modèle centré sur l’employé et le client, qui lui donne la capacité de détecter rapidement les changements de besoins et de s’adapter continuellement en conséquence. Une fois ce but atteint, les entreprises peuvent monétiser efficacement leurs données et obtenir les meilleurs résultats pour leurs clients.

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