5 défis qui vous empêchent de devenir axé sur les données

Les relations entre les entreprises et leurs données se transforment. En adoptant un état d'esprit de bout en bout, les organisations seront en mesure de transformer davantage les données en valeur commerciale.

En combinant les données de l'équipe de première ligne avec leurs interactions quotidiennes avec les clients, puis en les traduisant dans le réseau interne de l'entreprise, une culture des données de bout en bout est créée.

Nous avons identifié cinq défis clés auxquels les organisations sont confrontées lorsqu'elles tentent d'établir une culture axée sur les données en nous basant sur notre expérience de travail dans le renseignement militaire et la conception centrée sur l'humain, ainsi que sur les idées de plus de 1 000 chefs d'entreprise.

L'étendue de la prise de décision basée sur les données

La prise de décision basée sur les données est le processus de collecte et d'analyse des données, d'en déduire des informations, puis de prendre des décisions basées sur ces informations.

Le processus est objectif et peut être analysé en fonction de l'impact des métriques sur les données.

Chaque industrie manufacturière peut bénéficier d'une prise de décision basée sur les données. Pour gagner du temps, la direction peut planifier ce qui accélérera la production.

Les décisions basées sur les données permettent également d'utiliser des informations passées pour prédire ce qui se passera dans le futur. Il est facile de faire de fausses hypothèses et d'être influencé par des préjugés lorsqu'il n'y a pas de données. Les géants de l'entreprise peuvent utiliser cette approche pour la modélisation de diagnostic, l'analyse et le traitement des données afin d'améliorer les performances.

Avantages de la prise de décision basée sur les données

• Agilité stratégique renforcée

  Les données, telles que les chiffres des ventes, les coûts des matériaux et les projections du marché, ont toujours été utilisées par les entreprises pour formuler leurs stratégies commerciales. Ces stratégies sont largement influencées par la variété, la vitesse et le volume de données disponibles pour les entreprises modernes.

  Les entreprises axées sur les données doivent devenir capables d'acquérir, d'analyser et d'agir rapidement sur de nouvelles données en raison de l'adoption croissante de technologies et d'applications émergentes qui nécessitent un accès à faible latence à de grands volumes de données.

• Amélioration de la visibilité client

  Une entreprise qui utilise intelligemment les données connaît ses clients mieux que jamais. Vous pouvez savoir d'où viennent vos clients, quels sont leurs besoins, ce qu'ils veulent acheter, comment ils veulent l'acheter et comment ils veulent vous contacter.

  La collecte de données n'est pas le secret pour connaître vos clients. Il s'agit d'avoir la capacité d'unifier les données provenant de plusieurs sources, puis de les rendre accessibles, exploitables et compréhensibles pour les personnes de votre organisation qui en ont le plus besoin. La sophistication et la complexité de ce type d'analyse nécessitent une infrastructure réseau de nouvelle génération.

• Innovation axée sur la perspicacité

  Une entreprise axée sur les données avec une compréhension complète de ses clients peut utiliser ces informations pour améliorer ses applications, ses offres et ses expériences pour ses clients.

  Le secteur de la vente au détail, par exemple, a pu imaginer ce que les clients attendent de leurs expériences en magasin en utilisant les données clients.

  Les détaillants développent le magasin du futur grâce à l'innovation continue, offrant des leçons pour d'autres industries également.

• Efficacité opérationnelle

  Une entreprise prospère repose sur des clients satisfaits. De nombreuses entreprises ignorent le fait que les améliorations en coulisses peuvent être le moyen le plus efficace d'améliorer l'expérience client.

  Les entreprises peuvent optimiser leurs opérations en temps réel en surveillant intelligemment leurs données. Les entreprises peuvent suivre et ajuster automatiquement les processus et les opérations pour répondre aux perturbations et aux demandes en collectant des données sur l'état des équipements, les itinéraires de navigation, les conditions météorologiques, la santé de la chaîne d'approvisionnement et les stocks.

• Aperçu du capital en temps réel

  La plupart des entreprises fondent leurs dépenses de maintenance et d'investissement sur des conjectures, et non sur des données. Les suppositions sur le moment d'entretenir ou de remplacer une machine sont basées sur des estimations.

  Une situation plus difficile est celle où une panne d'équipement entraîne des décisions de maintenance et d'achat qui entraînent une perte de productivité et des dépenses imprévues.

• Avantage compétitif

  Vous avez probablement expérimenté des plates-formes hybrides et multi-cloud et l'exploration de données volumineuses dans votre entreprise. Ensuite, développez le succès de votre entreprise afin qu'elle devienne plus compétitive.

5 défis qui vous empêchent de devenir axé sur les données

1. Qualité des données

   Le premier défi axé sur les données est dans un projet axé sur les données, la découverte de données peut être une tâche cruciale et fondamentale. Selon les critères, tels que les cadres centrés sur l'utilisateur et d'autres cadres d'organisation, on peut découvrir les approches de la qualité des données.

   

   Solution

   En plus des méthodes de profilage des données et d'exploration des données, les analyseurs pourront également vérifier les implications de leur utilisation ainsi que la qualité des jeux de données. Il est essentiel de suivre le cycle de qualité des données pour améliorer et garantir une qualité élevée des données.

2. Intégration des données

   L'intégration de données est le processus consistant à combiner des données provenant de différentes sources et à les stocker ensemble pour obtenir une vue unifiée. Les problèmes d'intégration de données sont susceptibles d'être causés par des données incohérentes au sein d'une organisation.

   Solution

   Pour résoudre les problèmes complexes d'intégration de données, plusieurs plates-formes d'intégration de données sont disponibles. Avec les outils d'intégration de données, vous pouvez automatiser et orchestrer les transformations, créer des frameworks extensibles, optimiser automatiquement les performances des requêtes, etc.

3. Données sales

   Le troisième et le plus important défi basé sur les données est appelé données sales lorsqu'elles contiennent des informations inexactes. Le retirer d'un ensemble de données est pratiquement impossible. Il est nécessaire de mettre en œuvre des stratégies de marketing basées sur les données B2B pour travailler avec des données sales en fonction de la gravité des erreurs. Les types de données modifiées sont répertoriés ci-dessous.

   • Inexactes : des données techniquement correctes peuvent être inexactes pour l'organisation dans ce cas.
   • Incorrect : la valeur d'un champ doit être comprise dans la plage de valeurs valides pour qu'elle soit considérée comme incorrecte.
   • Dupliquer : l'occurrence de données en double peut être le résultat de soumissions répétées, de données incorrectes jointes, etc.
   • Incohérent : les données incohérentes sont souvent causées par des données redondantes.
   • Incomplet : les données avec des valeurs manquantes en sont la raison.
   • Violation de règle métier : une règle métier est violée lorsque ce type de données est présent.

   Solution

   Les experts en gestion des données peuvent aider les organisations à surmonter ce défi en nettoyant, validant, remplaçant et supprimant les données brutes et non structurées. Des outils de nettoyage de données ou des outils de nettoyage de données pour nettoyer les données sales sont également disponibles sur le marché.

4. Incertitude des données

   L'incertitude peut survenir pour de nombreuses raisons, y compris les erreurs de mesure, les erreurs de traitement, etc. Lors de l'utilisation de données du monde réel, il faut s'attendre à des erreurs et à des incertitudes.

   Solution

   La simulation, le test et l'analyse de systèmes complexes peuvent être simplifiés à l'aide de puissants outils logiciels de quantification et d'analyse des incertitudes.

5. Transformer les données

   La transformation des données est le dernier défi axé sur les données provenant de plusieurs sources qui sont généralement incompatibles les unes avec les autres et doivent donc être nettoyées et normalisées avant de pouvoir être utilisées ensemble. Pour obtenir des informations significatives à partir des données, la transformation des données peut être décrite comme la conversion des données d'un format à un autre. Même si l'intégralité des données peut être convertie en une forme utilisable, il reste quelques éléments qui peuvent mal tourner avec le projet ETL, tels qu'une augmentation de la vitesse des données, le temps passé à réparer les connexions de données interrompues, etc.

   Solution

   Différents outils ETL peuvent être utilisés pour extraire des données et les stocker dans le format approprié pour l'analyse, notamment Ketl, Jedox, etc.

Dernières pensées

Ayant parfaitement compris ces défis, nous avons développé le cadre permettant aux équipes commerciales de communiquer avec les données quand, où et comment elles en ont besoin.

Les membres de l'équipe doivent être capables de penser de manière holistique et de prendre des décisions avec des structures plus plates pour atteindre cet objectif. En faisant cela correctement, vous pourrez transformer chaque jour les données de votre organisation en véritable valeur commerciale.

Autres ressources utiles :

Pourquoi une culture axée sur les données est essentielle à la transformation numérique

3 raisons pour lesquelles le marketing basé sur les données est important ?

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