Marche ou crève : Big Data recherche ROI rapide pour relation durable.

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Par Emmanuel Dubois Publié le 29 décembre 2020 à 14h39
Data Valeur Donnees Internet Numerique
35%35% des entreprises françaises disent ne pas savoir tirer profit des données.

Alors que le monde s’adapte tant bien que mal à la 2ème vague de la pandémie, la crise COVID-19 a déclenché des élans très forts de transformation numérique chez les entreprises. D’après le cabinet d’étude Gartner dans sa dernière étude 2021 Gartner Board of Directors Survey, 69% des corps dirigeants des entreprises souhaitent désormais accélérer leur transition. Pour l’ensemble, il s’agit même de modifier le modèle économique de leur entreprise grâce au numérique. Mais si tout le monde s’accorde pour dire que l’avenir sera différent, les entreprises doivent adapter leur approche de la donnée afin de pouvoir survivre aux changements présents et à venir.

Mais une question fait encore trop souvent figure d’obstacle dans cette transition : pourquoi donc la donnée reste-t-elle cantonnée au sein du département IT ? Nous assistons encore trop souvent aujourd’hui à un décalage immense entre le potentiel de l’analytique sur du Big Data et l’utilisation réelle qui en est faite en entreprise. Mais à l’heure où l’ensemble de l’économie mondiale se retrouve bouleversée et les habitudes de consommation chamboulées, il n’est plus question de regarder en arrière ou d’accepter le statut quo. Il est temps pour les directions métier de prendre conscience de l’urgence de la situation si elles ne veulent pas risquer de disparaitre.

Une donnée désespérément confinée

Pour réussir sa transition digitale dans les conditions actuelles, l’entreprise n’a pas le choix : elle doit devenir data-driven, c’est-à-dire mettre la donnée au centre de la culture de l’organisation à tous les niveaux. A la clef, l’accès et l’utilisation de la donnée à volonté pour prendre des décisions plus justes et efficaces, ainsi que la possibilité d’explorer les données d’une manière autonome quels que soient leur volume, nature et complexité. Malheureusement, à ce jour, peu d’entreprises ont pu profiter de gains métiers du data-driven. Selon une étude de NewVantage de 2020, elles ne seraient que 37,8% à y être parvenues. En cause, la difficulté des métiers à adopter le Big Data.

Trop souvent encore, les algorithmes de machine learning ne se développent pas et restent cantonnées au sein du département IT. Le problème est tellement généralisé que l’enjeu pour l’entreprise n’est désormais plus de recruter un data engineer capable de créer le meilleur algorithme, mais de choisir celui qui va être capable de le mettre en production afin que les métiers puissent l’utiliser.

Les fonctions IT doivent permettre aux directions métiers d’utiliser la donnée, mais il s’agit d’une responsabilité partagée : les responsables métiers doivent également prendre conscience des nombreuses possibilités existantes aujourd’hui. Il n’est plus concevable de travailler via des tableaux de bord qui mettent plus de 30 minutes à s’afficher. Et c’est malheureusement encore la triste réalité de beaucoup d’entreprise, où ce temps d’attente est considéré comme un état de fait. Il n’est également plus possible de passer à côté de ce sujet essentiel qu’est l’accès aux données comme levier de valeur.

ROI et adaptation : les 2 urgences des directions fonctionnelles

Quel est l’enjeu pour les métiers derrière l’utilisation des données ? Pouvoir obtenir un ROI le plus rapidement possible, surtout en pleine période de reconfinement. La Business Intelligence étant utilisée en entreprise depuis plus de 20 ans, il est temps d’en libérer le plein potentiel. Le ROI aujourd’hui sur du Big Data est facile à réaliser et surtout très rapide : des outils existent pour accélérer le retour sur investissement de 12 à 1 mois en permettant l’exploitation agile sur des masses de données. Les résultats sont incroyables et ont une valeur inestimable pour l’entreprise.

Il ne s’agit pas d’un luxe à s’offrir mais d’une nécessité pour comprendre, en temps réel, les attentes et habitudes de consommation des clients et prospects. Par exemple, il est maintenant possible d’analyser l’évolution des comportements des clients sur les 6 derniers mois et de les comparer avec les 10 dernières années, ou encore de vérifier les variations du comportement d’achat de ses clients en pleine période de confinement.

Cette vitesse et cette finesse de compréhension sont indispensables pour permettre aux indicateurs définis par les directions métiers d’être à jour. L’entreprise doit être capable de comprendre ce qui se passe avec ses produits et avec ses consommateurs, non seulement pour acquérir de nouveaux clients, mais également pour fidéliser sa clientèle existante. C’est en augmentant la portée de ses analyses, ainsi que le volume des données traitées, que les métiers pourront multiplier les indicateurs et les tableaux de bord afin de survivre.

Les cas d’usage aux succès déjà visibles

Bonne nouvelle : il ne s’agit pas de science-fiction. La BI sur du Big Data est non seulement une réalité mais également une étape nécessaire pour les entreprises, avec de nombreux cas d’usage existant. Biotopia, par exemple, a souhaité affiner ses capacités d’analyse des comportements client en collectant davantage de données liées aux tickets de caisse, tout en accélérant le résultat auprès des métiers. En augmentant le volume des données analysées et la granularité même des analyses, Biotopia a initié une nouvelle offre très riche d’analyse du comportement des consommateurs bio auprès des retailers.

La BI sur le Big Data permet non seulement de mieux comprendre l’évolution des attentes de ses clients, mais également d’augmenter ses capacités de prédictibilité. C’est le cas des opérateurs télécoms qui ont la capacité de mieux connaître le comportement de leurs clients pour, entre autre, réduire l’attrition, améliorer le support client ou la personnalisation des offres et des campagnes marketing. L’analyse prédictive peut leur permettre de réguler le trafic sur les réseaux afin d’éviter toute forme de déconvenues auprès de clients

Si l'analytique a été longtemps considérée comme un sujet purement IT, les responsables métier sont maintenant au coeur de l’action. La valeur de la donnée n’est plus à prouver, il est temps d’exiger d’y avoir pleinement accès et de l’utiliser. Avec de nombreux cas d’usage à l’appui et un ROI à leur portée, les directions fonctionnelles sont mieux équipées que jamais pour garantir la réussite de cette transformation. Une question de survie.

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Emmanuel Dubois est directeur général des ventes et marketing et co-fondateur d’Indexima, un éditeur de logiciel français qui permet aux entreprises d’accéder à toutes leurs données pour simplifier et accélérer l’analyse et la data science, grâce à une technologie unique d’indexation combinée à du machine learning. Emmanuel est en charge d’une équipe de cinq personnes dédiés à la vente, aux partenaires et au marketing.