La Data, facteur de rupture dans l’innovation
La Data est un vecteur incontestable de transformation et de création de valeur. Les entreprises les plus novatrices sur le marché proposent de nouveaux produits et services en réinventant l'exploitation des données : IoT, analyse des comportements clients sur tous les canaux, anticipation des tendances, intégration de données externes…
Nous vous proposons de venir découvrir des cas d’usages concrets et des perspectives innovantes avec des experts du secteur et des décideurs d’entreprises publiques et privées de toutes tailles, le 11 octobre prochain, lors de Visualize Your World, le plus grand événement autour de la Data et de l’Analytique
Peu importe comment on l’appelle, Big, Smart, Active… Transformer la donnée en levier d'innovation nécessite une organisation, une gouvernance et des outils pour détecter des potentiels de développement, exploiter efficacement toutes les sources de données, et traduire les découvertes des Data Scientists en actions concrètes.
La data au cœur de la transformation des entreprises
Plusieurs facteurs prouvent le rôle grandissant de la donnée dans l’évolution des entreprises. Comme le montre la récente étude PAC/CXP sur « le rôle de la DSI dans les entreprises data driven », les métiers prennent la main sur l’IT dans beaucoup de projets autour de la donnée. Dans les grands groupes, les entreprises créent des incubateurs et des laboratoires autour de la donnée, pour en déduire des gisements de valeur : Airbus, Auchan, SNCF, Axa, Volvo, Showroomprivé, pour en citer quelques-uns. Les Chief Data Officers sont également de plus en plus nombreux : 37% des entreprises de plus de 250 salariés en ont déjà un, selon la même étude PAC / CXP. Enfin, nous sommes entrés dans une économie où les services se développent de plus en plus, ce qui nécessite une parfaite connaissance des besoins et du comportement des clients.
Toutefois, cette évolution n’est pas vécue de la même manière dans toutes les entreprises. Bpifrance examine la maturité des PME et des ETI à travers notamment une enquête menée auprès de 5000 entreprises, qui montre que 80% n’ont pas conscience de l’opportunité apportée par la data pour améliorer la compétitivité ou optimiser les processus.
Dans les grands groupes, la transformation est en marche. Chez Volvo, le pôle innovation s'est créé car l’entreprise constatait que beaucoup de gens utilisaient les données pour travailler sur le produit, mais peu sur l'innovation de rupture. Par la suite, l'innovation s'est concentrée sur la création de services, une vraie transformation pour une entreprise plutôt axée produit, où la donnée avait un rôle à jouer, en particulier pour les sujets autour des objets connectés pour optimiser la maintenance des véhicules.
Dans des entreprises dont l’activité est basée sur le digital, la donnée a toujours eu de l’importance. Showroomprivé avait, dès sa création, l'utilisation de la data parmi ses fondamentaux. La donnée est toujours collectée, même si le cas d’usage n’est pas encore défini. Le fait que la hiérarchie insuffle cette volonté de mettre la data au centre est un facteur de succès pour l’entreprise.
Comment traduire les découvertes en actions concrètes ?
Dans l'exploitation de la donnée, le rôle des data scientists est essentiel. Mais ils manipulent des outils et des concepts qui ne sont pas accessibles aux métiers, aux décideurs de manière plus générale. En dehors de l'aspect collaboratif dont nous avons parlé, comment traduire les découvertes des data scientists en actions concrètes ?
Chez Showroomprivé, une équipe de data scientists travaille sur des sujets de modélisation et créent notamment des modèles pour alimenter des machines. Mais, comme personne n'aime les « boites noires » le résultat du modèle est restitué sous forme de dataviz, pour pouvoir actionner des décisions. Les utilisateurs voient le résultat du modèle et peuvent prendre des décisions.
Exemple de découverte : Showroomprivé n'avait pas de référentiel de tailles, car il n’avait pas été jugé utile au départ de la société. Mais ce suivi des tailles commandées s’est finalement révélé important, pour parvenir à analyser avec précision le profil type de la cliente. L’équipe a donc travaillé pour nettoyer les données, reconstituer les historiques et comprendre ce que les clients attendent. Ils ont ainsi pu parvenir à analyser cette dimension « taille » ce qui a permis d’affiner les approvisionnements. Ces analyses sur les tailles ont été aussi très utiles pour produire au plus juste la nouvelle collection.
Chez Photobox, le fonctionnement est similaire : dès qu'on découvre une nouveauté autour de la donnée, elle est intégrée dans la dataviz ou dans le CRM, pour la traduire en actions concrètes très rapidement.
Exemple de découverte : Photobox utilise les données analysables dans les photos depuis un an et demi. Il a été ainsi possible d’analyser le contenu des photos pour mieux comprendre le client, à des fins de segmentation marketing. L’analyse des photos permet de définir des profils (« voyageur », « famille », « jeune couple », etc.). Ces données ont permis de changer complètement le mode de communication avec les clients en personnalisant les messages.
Les modèles prédictifs complexes, à compléter par la dataviz
Les analyses prédictives sont à l’origine de beaucoup d’évolutions, mais elles ne sont pas souvent maîtrisées par les personnes qui prennent au final les décisions.
Chez Rexel, les processus prédictifs sont nombreux et les data scientists ont besoin de traduire concrètement les modèles pour les présenter aux métiers et vérifier avec eux que les algorithmes sont justes et cohérents. La data visualisation leur permet de créer rapidement des applications présentées en comité de projet, pour manipuler « en live » les données. Pour les utilisateurs métiers, l’important est de pouvoir suivre leur raisonnement librement, car il n’est pas possible de prévoir à l’avance toutes les questions qu’ils se poseront. De plus, la visualisation des données ouvre le dialogue entre les data scientists et utilisateurs métiers.
Quel rôle peuvent jouer les open data ?
L’information publique est un bien commun et la politique open data de l’Etat fait en sorte que toutes les données soient mises à disposition, pour créer des opportunités de business pour les entreprises. Il ne faut toutefois pas négliger le travail nécessaire pour préparer ces données et les rendre exploitables, comparables, et facilement analysables. La multitude de sources et de jeux de données disponibles rend également nécessaire une réflexion préalable pour définir clairement les objectifs avant de se lancer dans les recherches. En dehors de l’open data, il existe aussi des données externes payantes, intéressantes à intégrer dans les analyses, pour les enrichir et obtenir de nouvelles perspectives.
La capacité à intégrer facilement de multiples sources de données dans les outils d’analyse, et à obtenir des tableaux de bord visuels et dynamiques est donc devenu un pré-requis pour les entreprises qui souhaitent tirer pleinement profit de la donnée, que ce soit pour améliorer leurs processus internes ou pour créer de nouveaux produits et services pour développer, voire transformer leur activité.
Malgré les évolutions, la prise de conscience et la mise en place des stratégies Data, ainsi que la multiplicité des silos d’information entre départements et équipes, restent un des grands challenges à relever afin de profiter pleinement du potentiel qu’offrent les données. Avant de se lancer dans des grands projets, il faut commencer par réfléchir aux cas d’usage, définir des objectifs clairs, et démarrer ainsi une démarche de projet agile.
Pour progresser dans ces réflexions, découvrez des retours d’expériences et des solutions concrètes le 11 octobre prochain après-midi, au Palais Brongniart à Paris, lors de Visualize Your World.
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