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15 Fév 2018

5 manières de transformer vos données en informations grâce aux solutions cognitives

Par Gabrielle Boulanger

- Catégories : Publications

L’analyse de données est aujourd’hui une véritable nécessité pour rester compétitif. Mais bien des entreprises rencontrent des difficultés à transformer les données en informations pertinentes et en aide à la décision.

Les experts prédisent 4 300% de croissance de production de données annuelles d’ici 2020 ! Les entreprises se noient déjà dans leurs données. Comment peut-on accéder à ces données ? Et comment les rendre pertinentes et utilisables ?

Le volume, la diversité et la complexité des données continuent de croître année après année.

Tandis que les nouveaux outils et services redéfinissent l’activité à une vitesse incroyable, beaucoup d’entreprises ne savent par où commencer…

Les questions à se poser : Y-a-t-il des processus en place pour démocratiser les données dans toute l’entreprise, y compris les fonctions non techniques comme le marketing, le commerce, et les ressources humaines…?

Donnent-ils un accès en temps réel ?

Votre entreprise traite-t-elle la donnée comme un élément important de l’activité avec une vraie valeur financière et priorise-t-elle les projets en fonction ?

L’entreprise investit-elle dans les technologies, les hommes, les processus et la formation pour créer des équipes « data-driven » ?

En adoptant un processus de consolidation et d’analyse des données pour les enjeux quotidiens, une stratégie long-terme et des décisions tactiques, vous pouvez améliorer la performance de votre organisation.

5 manières de bien commencer

 

Démocratiser la donnée dans toute l’entreprise

Comment ? En créant un partenariat transverse : casser les silos et partager la donnée grâce à des outils et des processus de travail collaboratifs.

Quand avant seul les business analysts avaient accès à toutes les données, toutes les fonctions doivent désormais avoir accès à des données consolidées, en temps réel.

Le directeur marketing, le DSI, la direction générale notamment, se doivent de créer des ponts entre les équipes et les données, outils, et les informations consolidées qu’ils utilisent.

Mais investir dans les outils de big data n’est pas suffisant. Les entreprises doivent identifier les experts dans l’organisation pour former leurs collaborateurs et adapter leurs outils, et s’assurer que tout le monde aura accès à l’information la plus pertinente en fonction de leurs tâches.

Passer aux solutions cognitives pour un meilleur engagement client

Souvent associées à l’intelligence artificielle, elles permettent d’accélérer l’expertise et donc les bénéfices. Les solutions cognitives aident à créer une vraie relation avec le client, le comprendre et savoir comment il utilise vos produits et/ou services.

Les applications renforcées permettent de réunir les données, les analyses, et les informations cognitives à l’échelle et à la vitesse requises par le rythme de production de données de l’entreprise.

Les métiers passent en moyenne 2 heures et demie par jour à chercher de l’information. Les outils cognitifs permettent à chaque fonction de l’entreprise, d’obtenir une vue unifiée de chaque client et produit en temps réel et de comprendre et d’anticiper leurs comportements et besoins.

Utiliser le pouvoir du cloud hybride

Toutes les entreprises ne sont pas prêtes pour les solutions cognitives. Il peut être plus pertinent de commencer par une solution hybrid cloud fiable et sécurisée permettant de combiner les données internes et externes sur différents environnements cloud. La première étape peut donc être d’investir dans une solution cloud. Cela permet de déployer des applications rapidement, avec une configuration minimale, pour un coût limité. Cela permet de collecter des données quelque soit le format de la source.

 

Libérer le potentiel de vos données non-structurées

En 2017, le volume des données de santé ont cru de 99%, tout comme les données manufacturing, et les données d’assurance de 94%. Sur l’ensemble de ces données, plus de 80% étaient des données non-structurées et donc n’étaient pas utilisables par les solutions existantes. Jusqu’à maintenant.

Des solutions peuvent désormais analyser contenus non-structurés (emails , documents, chats, contenus des réseaux sociaux…) et révèlent les tendances, modèles, informations et relations qui permettent de mieux comprendre l’activité.

Les analyses de données structurées permettent de comprendre le quoi, le où, le quand d’un enjeu tandis que les analyses de données non-structurées permettent de savoir le pourquoi et le comment. Les entreprises peuvent anticiper et identifier les défauts produits, améliorer le design, identifier les compétiteurs, optimiser les dépenses marketing…

Commencer petit, mais s’assurer que la réussite peut être échelonnée

55% des initiatives Big data échouent. Pour répondre aux enjeux du marché international d’aujourd’hui, les entreprises ont besoin de solutions qui peuvent évoluer facilement au travers de l’organisation et délivrer une meilleure performance.

(Source : IBM Big data & Analytics Hub, Trips Reddy, 5 ways to turn data intis cognitive and revenue with cognitive content analytics)

Pour en savoir plus sur les enjeux de la data, c’est ICI