Comment réussir à mettre en place votre stratégie de données ?

Entreprise

Dans un environnement très compétitif, les entreprises ont vu dans le big data le moyen de tirer leur épingle du jeu.

Dans presque chaque industrie, les entreprises rationalisent les opérations, s’adressent à un plus grand nombre de clients, tout en réduisant leurs coûts, et tout cela est possible grâce aux analyses big data. Mais ces éléments clés font partie d’une stratégie plus globale en matière de données ; une stratégie essentielle pour les entreprises qui cherchent à devancer la concurrence ou à conserver leur position de leader.

Bien que les cadres dirigeants aient tendance à s’orienter vers des stratégies orientées données, nombre d’entre eux commettent des erreurs dans leur approche. Certains responsables de l’expérience client ont des attentes trop élevées et irréalistes, et se retrouvent à abandonner très rapidement la data science lorsqu’ils s’aperçoivent que ce n’est pas une solution miracle. D’autres se précipitent sans être bien préparés, mettent au point des cas d’usage avec des données de faible qualité, n’ayant qu’une vague idée en tête des résultats escomptés. Mais, avec une stratégie de données ciblée et complète ainsi que des objectifs clairement définis, on peut faire des merveilles dans une entreprise. En gardant cela à l’esprit, nous avons mis au point un guide étape par étape pour les entreprises qui cherchent à entrer dans le monde des analyses big data, qui leur permettent d’éviter les écueils que les autres n’ont pas su contourner, afin de tirer le meilleur parti de la data science.

Commencez avec une vision claire et définie

Présenter une stratégie orientée données dans une organisation peut être difficile, mais sans but précis en tête, c’est peine perdue. Commencez par l’élaboration d’une stratégie pour votre entreprise. Posez-vous des questions telles que : « quel problème cherchons-nous à résoudre ? », « quel est le besoin auquel nous essayons de répondre ? ». En définissant l’objectif suffisamment en amont, vous évitez de perdre du temps sur des initiatives vaines, et vous développez une plateforme d’analyses qui répond aux besoins spécifiques de votre entreprise. Par exemple, dans une entreprise de production, le problème peut être la gestion des opérations (comme les temps d’arrêt des machines) ou en marketing, cela peut être de décrypter le comportement d’un client sur les réseaux sociaux. Chacun de ces exemples peut être corrélé à différentes stratégies de données, et doit être traité en tant que tel.

Utilisez des métriques pour mesurer le succès de vos actions

Une fois que vous avez déterminé l’axe spécifique de votre projet, l’étape suivante consiste à définir et suivre les évolutions du projet avec des critères mesurables. Les métriques peuvent aller de la collecte de données de qualité auprès d’un nombre X de patients hospitalisés, à l’analyse des demandes de règlement d’assurance en fonction d’un nombre X de variables ou à la visualisation de données fonctionnelles et précises par date X. Il est essentiel d’avoir défini les marqueurs de votre succès pour faire avancer vos données, créer une dynamique et développer de nouveaux objectifs une fois que les anciens sont atteints.

Construisez une équipe multidisciplinaire

L’équipe en charge de la gestion des données devrait être constituée de ceux qui comprennent réellement la technologie, tels que les architectes IT, les analystes IT, et les créateurs de modèles analytiques, mais dans la même mesure, elle devra impliquer des décideurs exécutifs, qui comprennent profondément l’information traitée. Le leader de cette équipe doit être un responsable des opérations plutôt qu’un analyste. L’expertise de ces responsables en matière de résolution des problèmes, pragmatisme et compréhension globale des enjeux vous sera précieuse.

Qualifiez vos besoins en données

Evaluez vos besoins en données pour comprendre ce que vous recherchez : comment cette donnée va être collectée ? Quel degré de précision nécessitez-vous ? Pouvez-vous vous appuyer sur des données historiques, ou devez-vous repenser entièrement la manière dont vos données sont collectées, stockées et traitées ? La qualité de vos données est un des plus grands écueils de l’analyse de données, et peut être une erreur coûteuse dans une plate-forme d’analyse.

Faites confiance à la donnée

Une fois que vous avez collecté et traité la donnée, créé une représentation visuelle et déterminé un modèle, les résultats qui en découlent peuvent être totalement inattendus. Mais si vous avez construit votre plateforme de données avec précision et attention, en utilisant des sources de données de confiance et précises, n’ayez pas peur de vous fier aux résultats obtenus. Très souvent, l’ensemble de la stratégie et l’orientation d’une entreprise change une fois que les données appropriées ont été analysées. De nos jours, prendre d’importantes décisions en suivant son instinct est admirable, mais c’est encore mieux lorsque votre intuition est soutenue par des pétaoctets de données.

Enfin, une fois que vous vous êtes donné la peine de déterminer le problème, d’établir des métriques, de constituer une équipe chargée du traitement des données, de qualifier les données et d’obtenir des résultats, la chose la plus importante est de prendre des mesures. Les connaissances acquises grâce à une solide stratégie de gestion des données sont inestimables et seront le facteur déterminant de la réussite de votre entreprise. La stratégie de gestion de données peut déterminer si vous êtes bel et bien le leader dans votre secteur d’activité ou simplement un acteur parmi tant d’autres.

Crédit photo : zaozaa19 – Shutterstock.com

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co-fondateur et PDG
NGDATA
Luc Burgelman est co-fondateur et PDG de NGDATA. Avant NGDATA, il a co-fondé Porthus en 2000, société rachetée par Descartes Systems Group en 2010. Après avoir quitté Descartes, Luc a observé une expansion massive des données disponibles sur les consommateurs et s'est rendu compte que les entreprises axées sur les consommateurs auraient besoin d'une solution pour stocker, organiser, trier et obtenir des informations sur les clients avec ce qui deviendrait connu sous le nom de Big Data. Grâce à son expérience en intelligence artificielle, il a co-fondé NGDATA en 2012. Luc est titulaire d'un Master en ingénierie et technologie de l'information obtenu à l’Université de Gand et d'un Executive MBA obtenu auprès de l’IMD d’Anvers.
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