L\u2019analyse des donn\u00e9es rev\u00eat en entreprise une importance fondamentale. En effet, quel que soit le domaine o\u00f9 elle intervient (marketing, sales, finances, \u2026), la donn\u00e9e, et son analyse, sont au fondement de la prise de d\u00e9cision. C\u2019est ainsi que de plus en plus de d\u00e9cisions sont dites \u201cdata driven\u201d. <\/p>\n\n\n\n
La crise sanitaire a de plus acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 cette \u00e9volution, la transformation digitale s\u2019est accrue et la priorit\u00e9 a \u00e9t\u00e9 donn\u00e9e \u00e0 l\u2019analyse de donn\u00e9es pour am\u00e9liorer l\u2019exp\u00e9rience digitale. Les diff\u00e9rents services des entreprises s\u2019accordent aujourd\u2019hui pour dire combien la data doit \u00eatre au c\u0153ur de leurs approches customer-centric<\/em> et de leurs strat\u00e9gies. <\/p>\n\n\n\n Pourtant, si l\u2019accessibilit\u00e9 toujours plus grande aux donn\u00e9es change la donne pour les entreprises, on constate encore aujourd\u2019hui l\u2019usage de pratiques archa\u00efques (fichiers Excel par exemple) et un usage insuffisant voire inefficace de l’exploitation et de l\u2019analyse des donn\u00e9es<\/a> (rapports standards des outils m\u00e9tiers). <\/p>\n\n\n\n Comment expliquer cet \u00e9tat de fait qui t\u00e9moigne d\u2019une tension entre la reconnaissance de l\u2019importance de la data et son insuffisante exploitation ? Comment y rem\u00e9dier ? <\/p>\n\n\n\n Avec l\u2019av\u00e8nement de l\u2019\u00e8re digitale, la data est partout. Les donn\u00e9es fournissent des indications pr\u00e9cises et pr\u00e9cieuses sur le parcours des utilisateurs, sur leurs comportements d\u2019achat, sur leurs habitudes et leurs attentes. Les algorithmes, et notamment l\u2019utilisation de l\u2019IA, permettent d\u2019agr\u00e9ger des masses de donn\u00e9es et d\u2019obtenir des analyses pr\u00e9dictives fiables. <\/p>\n\n\n\n Avec les donn\u00e9es, les strat\u00e9gies commerciales, marketing, financi\u00e8res, peuvent \u00eatre affin\u00e9es et ajust\u00e9es comme jamais auparavant, le tout au service de la performance des entreprises. <\/p>\n\n\n\n Dans tous les services de l\u2019entreprise, les donn\u00e9es peuvent fonder de nombreuses d\u00e9cisions manag\u00e9riales et strat\u00e9giques, fond\u00e9es d\u00e8s lors non plus sur des intuitions ou des donn\u00e9es incompl\u00e8tes mais sur des faits fiables. <\/p>\n\n\n\n En marketing, la data analytics permet de mieux comprendre le consommateur pour ajuster l\u2019offre et am\u00e9liorer l\u2019exp\u00e9rience client. En ventes, le reporting commercial<\/a> aide la direction \u00e0 pr\u00e9parer les actions commerciales. Il en va de m\u00eame pour tous les d\u00e9partements de l\u2019entreprise. Dans les processus de production par exemple, l’analyse des donn\u00e9es peut r\u00e9v\u00e9ler des goulots d’\u00e9tranglement, ce qui permet aux entreprises d’apporter des am\u00e9liorations pour r\u00e9duire les co\u00fbts et augmenter la productivit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n Prise de d\u00e9cisions bas\u00e9e sur les donn\u00e9es, personnalisation et am\u00e9lioration de l’exp\u00e9rience client, optimisation des op\u00e9rations et meilleure gestion des stocks, d\u00e9veloppement de nouveaux produits et services, pr\u00e9vision et gestion des risques, marketing et publicit\u00e9 cibl\u00e9s, l’exploitation de la data offre de nombreuses opportunit\u00e9s pour am\u00e9liorer les performances, stimuler l’innovation et prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es, ce qui conf\u00e8re un important avantage concurrentiel aux entreprises qui savent l’utiliser efficacement. <\/p>\n\n\n\nL\u2019accessibilit\u00e9 aux donn\u00e9es change la donne pour les entreprises <\/h2>\n\n\n\n
Les difficult\u00e9s de la mise en place d\u2019une approche data analytics efficace <\/h2>\n\n\n\n