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02 Nov 2017

Data-driven company : où en est-on ?

Par Gabrielle Boulanger

- Catégories : Actualités

 L’association EBG (électronique business group), l’éditeur de solutions IBM et le cabinet consulting BCG s’empare des sujets digitaux dans leur « référentiel de la maturité digitale 2017, l’ADN de l’entreprise apprenante » et livrent leurs constats sur la data-driven company.

En marche vers le pilotage de la donnée ?

Pourquoi piloter la donnée ?

 

Les entreprises fondées sur la donnée réduisent le gaspillage et améliorent leurs performances au-delà des niveaux historiques. Utiliser les données au niveau les plus fins par les différents services de l’entreprise comme le marketing, la logistique, la production ou la r&d, peut améliorer l’excédent brut d’exploitation de 20 à 30 %. (Antoine Gourevitch, senior partner BCG)

Que pensent les entreprises de l’utilisation de la donnée ?

 

86% des entreprises considèrent qu’il est normal d’exploiter les données client.

82% des entreprises voient l’open data comme une opportunité forte et 64% se disent prêtes à collaborer avec des communautés externes.

65% des entreprises de santé seraient prêtes à payer pour les obtenir et 13% dans le secteur du luxe.

Devenir une data-driven company: ça implique quoi ?

 

  • une transformation radicale des métiers et acquérir des compétences cruciales.
  • De nouveaux talents, des efforts de formation.
  • Une évolution des process, une pérennisation des nouvelles pratiques pour entrer pleinement dans le management des données.

Quelles difficultés ?

 

Si 91% des entreprises ont adopté une stratégie de valorisation de la donnée client, encore peu d’entreprises tirent parti de tous les leviers d’innovation offerts par la data. En effet, cela implique un changement de culture, de nouvelles compétences, un aboutissement des chantiers organisationnels et technologiques.

Cela demande également une prise de conscience : l’exploitation des données va être de plus en plus encadrée avec le renforcement des réglementations sur les données personnelles. Ce sont de nouveaux challenges pour l’entreprise :

  • Sur le plan juridique, avec un renforcement des réglementations
  • Sur le plan stratégique, avec une exigence de transparence des consommateurs.

Les freins à l’accélération

– l’incapacité technique à traiter un volume important de données

– la présence de silos

– le manque de visibilité au sein de l’entreprise.

Des degrés d’avancement contrastés

Beaucoup d’entreprises en sont encore au stade du choix des infrastructures et des outils.

Mais d’autres ont déjà initié des refontes majeures pour tirer tout le potentiel des outils, comme Carrefour par exemple.

Le distributeur s’est équipé d’un data lake (méthode de stockage de la donnée, gardée dans son format original ou très peu transformée) et d’un centre de traitement pour travailler la data. Le tout, renforcé par la constitution d’équipes dédiées et d’une charte d’utilisation de la data.

BUT, de son côté, récolte déjà le fruit de ses efforts. 1,5% du chiffre d’affaires est désormais généré par le marketing relationnel. C’est également 40 millions de visites en magasin versus 50 millions de visites sur dekstop et 20 millions sur visites mobiles.

Le phénomène s’accélère car la data est vitale pour certains et devient donc un chantier prioritaire. Mais tous les acteurs, y compris les plus avancés, sont encore en phase d’apprentissage opérationnel.

Les actions prioritaires

  • Les données clients (ciblage et personnalisation)
  • Le risque et les enjeux réglementaires

Les clés

  • La qualité de la donnée et sa structuration
  • Commencer sur des cas d’usages précis : déployés en allant chercher la valeur cliente et opérationnelle.
  • S’équiper en infrastructures et en compétences
  • La culture d’entreprise doit changer ! Avec un fort sponsor du leadership.

Des objectifs à atteindre pour faire mieux

 

Le contrôle de la donnée dans la chaîne de valeur sera l’un des enjeux majeurs à court et moyen terme de la data-driven company. Un tournant clé pour l’IT, qui devra soutenir l’entreprise avec une architecture permettant l’intégration de la donnée par des sources variées, en s’appuyant sur les technologies big data et les architectures cloud hybrides.

Pourtant les initiatives de transformation sont encore souvent des échecs car elles impliquent des projets pluriannuels , centralisés et extrêmement coûteux de refonte des systèmes.