Actuellement, grâce aux nouvelles technologies, l’ensemble des données informatiques est de plus en plus vaste et complexe. La révolution des données est la force conductrice de notre temps. Nous sommes passés de « data » à « big data ». Maintenant nous parlons « full » data. Quelle sera la suite ?

Avant d’entrer dans les détails, je vous lance ces deux questions pour mieux comprendre quelle est la réelle portée des données :

Réponse :

NON !

La réponse n’est pas celle-ci. Ce n’est pas de la bière pour les bébés !

Voici quelle est la relation entre le bébé et la bière.

Certaines études ont démontré le suivant :

➢ Les ventes de bières sont particulièrement importantes les vendredis en début de soirée;

➢ Les clients qui achètent de la bière durant cette période ont tendance à acheter également des … couches !

Marketing :

➢ En plaçant ces deux produits proches l’un de l’autre, les épiceries augmentent leurs ventes et leurs profits (stratégie de vente croisée).

Le principe Google :

Étant donné que toute information a un prix, Google utilise ses services pour acquérir gratuitement de l’information sur ses usagers.

➢ Analyse du texte des courriels (Gmail);

➢ Profil et liste des contacts (Google Groups);

➢ Emploi du temps (Google Calendar); – etc.

Cette information est utilisée pour envoyer de la publicité ciblée aux usagers.

Cette information est utilisée pour envoyer de la publicité ciblée aux usagers.

De nos jours, il est évident que les données représentent un avantage compétitif très important, car elles révèlent un historique insoupçonné : le profil des clients, le comportement des acheteurs, la performance d’une équipe, et bien d’autres aspects qui sont cruciaux pour l’avenir de notre entreprise. Cela signifie que plus nous possédons des données, mieux nous saurons quelles sont les actions à entreprendre pour notre entreprise.

Toutefois, nous sommes de plus en plus embrouillés par cette immense quantité de données et nous essayons en vain de leur donner un sens. En plus, elles peuvent devenir inutiles si nous ne réussissons pas à les gérer ni à les interpréter adéquatement.

« Les entreprises qui gèrent leurs données comme une ressource stratégique et investissent dans la qualité de celles-ci sont en avance sur leurs compétiteurs, au niveau de la réputation et de profitabilité » − Sondage PricewaterhouseCoopers Global Data Management (2001)

Tout d’abord, il faut saisir les différences entre les données, les informations et les connaissances, car les données deviennent productives seulement quand elles sont structurées de manière à nous donner un tel aperçu utile. Ainsi, la compréhension de tel aperçu nous conduira à des actions spécifiques.

DONNÉES | Nous parlons de données lorsque nous possédons une série d’éléments de valeur brute servant à être traités, calculés ou mesurés. Toutefois, parce qu’elles ne sont pas présentées dans un contexte, elles ne possèdent pas de sens.

INFORMATIONS | Nous pouvons obtenir des informations seulement lorsque les données ont été organisées d’une manière précise afin de mettre en valeur les relations entre les différents éléments. Grâce à cette organisation, les données brutes nous fournissent un contexte et un sens afin de pouvoir
les interpréter. On s’approche de la connaissance.

CONNAISSANCES | Ainsi pour commencer à comprendre nos données nous avons besoin de les transformer en information afin d’émettre des conclusions ou des interprétations. Grâce à la compréhension de cette information fournie, nous serons en mesure d’obtenir des connaissances qui nous aideront à prendre la bonne décision. Les connaissances, c’est-à-dire la compréhension des données sont la clé qui nous guidera dans le processus décisionnel.

Pour une explication plus éclairée, ci-bas un exemple de donnée, information et connaissance.

Après avoir compris quelle est la réelle portée des données, il faudrait se questionner si le fait de collecter beaucoup de données est suffisant pour aider la prise de décision d’une entreprise ?

Passer de la donnée à la décision en entreprise résulte d’un processus toujours plus complexe : les données à prendre en compte sont toujours plus volumineuses et les enjeux si importants (humains, financiers) que l’outil informatique est devenu stratégique.

Le BI (business intelligence) ou intelligence d’affaires est la faculté donnée à un humain de voir ses données pour les analyser. Grâce à cette première étape de l’IA, l’utilisateur a pu commencer à exploiter les informations disponibles pour être en mesure d’améliorer sa capacité à prendre des décisions dans son activité.

Cette faculté d’analyse est essentielle au gestionnaire pour comprendre son environnement et décider sa stratégie. C’est pourquoi, les données sont plus que nécessaires dans le processus décisionnel d’un gestionnaire.

Cependant, ce n’est pas évident de choisir le bon outil d’aide à la décision, car sur le marché il existe de plus en plus d’outils d’exploration de données. Ceci ne dirige pas le gestionnaire pour prendre la meilleure décision.

Pour mieux comprendre la différence entre un outil d’exploration de données et un vrai outil d’aide à la prise de décision, j’ai inventé cette analogie.

Prenons l’exemple suivant, si vous désirez écrire une histoire soit à l’aide d’un dictionnaire, soit à l’aide d’un manuel spécialisé à la rédaction.

Votre objectif est d’utiliser l’outil le plus approprié pour vous aider à l’écriture de votre histoire, mais aussi l’outil qui vous permettra de rédiger votre histoire le plus rapidement possible. Afin d’être en mesure de choisir le bon outil, vous devez analyser les caractéristiques de chacun.

Imaginez-vous la vitesse à laquelle vous écririez une histoire à l’aide d’un dictionnaire comparé à la vitesse à laquelle vous écririez la même histoire, mais à l’aide d’un manuel spécialisé à la rédaction ?

Mon conseil : ne choisissez pas de vous perdre dans un riche dictionnaire qui n’indique aucun chemin pour construire votre histoire. Lisez un manuel simple et clair afin de vous guider. Faites le bon choix afin d’atteindre vos objectifs le plus vite possible.

CONCLUSION

En conclusion, vous n’avez pas besoin d’un outil qui fera de vous un expert-analyste de vos données. Vous ne pourrez jamais diminuer les risques de votre entreprise en faisant une analyse en profondeur de vos données tous les jours.

Les bonnes décisions ne sont plus des bonnes décisions lorsqu’elles arrivent en retard, car vous n’avez pas eu le temps d’intervenir au bon moment. Vous devez vous assurer que vos données vous parlent, car c’est seulement en ce moment que vous pourrez atteindre vos objectifs et assurer la pérennité de votre entreprise ainsi que prévoir son avenir.

Que choisirez-vous ? Dictionnaire ou manuel ?

Une étude faite par Deloitte démontre que l’analyse de données est le facteur clé pour prendre une meilleure décision (49%). Photo ci-dessous.

La même étude démontre aussi que 49% des entreprises déclarent que la technologie qu’elles utilisent actuellement pour réaliser leurs prévisions de ventes est rétrograde et qu’elles ne disposent pas d’assez d’informations prédictives. Photo ci-dessous.

La complexité des informations et la rapidité des changements croissent à très grande vitesse à cause de la transformation numérique. Il est donc nécessaire de s’adapter rapidement et de s’équiper des outils qui nous permettront de prendre de meilleures décisions.

Nous comprenons maintenant que nous avons besoin d’un ensemble de technologies et outils servant à :

1)     Transformer les données en informations ;

2)     Les informations en connaissances ;

3)     Les connaissances en stratégies menant à des actions profitables à l’entreprise.

Cette première étape de l’utilisation industrielle des données par l’humain à travers des logiciels du marché, vient se compléter par des logiciels capables à leur tour d’utiliser des données, de faire de recommandations et prendre des décisions. Ce qu’on appelle l’analytique prescriptive.

Voici un schéma qu’il faut avoir en tête, car il décrit parfaitement la longue route qui mène à un bon déploiement de l’IA dans l’entreprise.

J’espère que cet article vous a été informatif et qu’il vous aidera à comprendre mieux pourquoi une bonne maîtrise de vos données est si profitable pour votre entreprise.

Toutefois, comme la vie est faite de décisions, -le fait de devoir décider quel outil d’aide à la décision nous convient le mieux pour notre entreprise-, est un paradoxe en soi.

J’irai plus en profondeur sur les différents outils d’aide à la prise de décision dans un prochain article.

N’hésitez pas à vous manifester et à partager votre point de vue pour enrichir cet article. C’est avec plaisir que j’échangerai avec vous.

Virginia Ene