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Data Driven Business: les données comme valeur ajoutée

Data Driven Business

Le carburant pour les affaires de demain

Les données offrent un instrument essentiel pour optimiser les processus internes, créer de nouvelles expériences clients et développer de nouveaux modèles d’affaires. Dans ce contexte, chaque entreprise peut devenir une «Data Driven Business».

Texte: Christoph Widmer,

La numérisation accroît la pression concurrentielle. C’est ce qu’il ressort d’une étude récente, réalisée par l’association économique Bitkom, pour laquelle ont été interrogées plus de 600 entreprises allemandes issues de toutes les branches. Deux tiers des entreprises affirment que les entreprises IT et Internet se bousculent sur leur marché. 60% des personnes interrogées observent que les entreprises d’autres branches deviennent soudainement des concurrents directs avec la numérisation. Et 42% des participants à l’étude concèdent que les concurrents dans leur branche, qui se sont intéressés de bonne heure à la numérisation, ont aujourd’hui une longueur d’avance.

 

Sur ce marché fortement concurrentiel, les données des entreprises ont une importance croissante. «Data Driven» : telle est la devise. «Ce sont surtout les entreprises dont la création de valeur subit une pression croissante, qui s’interrogent sur des modèles d’affaires fondés sur les données», précise Michele Savino, Business Analyst Marketing & Digital Interaction chez Swisscom. «Le secteur de la production est fortement touché, dans la mesure où il est exposé à une pression internationale qui se répercute fortement sur les prix.». Savoir gérer ses propres données est donc devenu un facteur de compétitivité décisif pour l’entreprise. Les données générées par les machines, ainsi que les informations marketing et RH, qui s’accumulent aujourd’hui en grande quantité grâce aux technologies numériques, ne peuvent être utilisées par les entreprises pour optimiser leurs processus en interne, améliorer les expériences clients et affiner leurs modèles d’affaires, que si celles-ci figurent au cœur même de leur création de valeur. On distingue dans ce contexte trois domaines d’utilisation:

 

  • Les données en tant que socle pour étayer les activités de Management, Monitoring & Controlling: les données aident à prendre de meilleures décisions. «Avec la numérisation, on assiste à une augmentation des données non seulement en quantité, mais aussi en variété et en disponibilité», commente Martin Gutmann, Head of Analytics & Data Consulting. «Grâce aux évaluations de données, les entreprises peuvent par exemple identifier de nouvelles significations, et appuyer ainsi leurs décisions sur des bases factuelles. Les décisions spontanées font dès lors partie d’un passé révolu».
  • Une automatisation grâce au traitement des données: Avec la numérisation des processus commerciaux, le traitement des données devient automatique. Pour les éditeurs de logiciels, les prestataires ICT et les fournisseurs de plateformes, la création de valeur liée aux données réside dans le stockage, le transport, le traitement et la protection des données.
  • Une monétarisation avec les nouveaux modèles d’affaires: la forme la plus accomplie du Data Driven Business: l’économie numérique utilise des données personnalisées pour offrir de nouveaux services et produits sur mesure, et générer une expérience client unique. La monétarisation transite par l’offre de produits de données. Des entreprises comme Apple (Apple Music par exemple), Facebook (Facebook Ads), Amazon (AWS par exemple) et Uber (plateforme numérique pour des chauffeurs et des clients) se sont implantées sur le marché en tant que fournisseurs de produits de données.  
Domaine d'application des données dans les entreprises

Domaine d'application des données dans les entreprises

Le «data driven» est accessible à toute entreprise 

N’importe quelle entreprise peut devenir «data driven», même sans avoir besoin de développer directement des produits de données dans le cadre d’un nouveau modèle d’affaires. Martin Gutmann cite ici deux exemples: «le système de caisse d’une petite boutique peut déjà renseigner sur les heures où l’on vend le plus, et permettre d’identifier les articles les plus rentables. Par contre, dans le secteur des ressources humaines, les dossiers de candidature transmis par voie numérique permettent d’identifier les meilleurs modèles de candidatures. Avec les outils d’évaluation et d’intelligence artificielle appropriés, il est souvent possible de traiter de gros volumes de données, qui excèderaient les capacités du cerveau humain.» Bon nombre d’entreprises font déjà fait usage de ces évaluations de données à titre rétroactif. La prochaine étape consistera à analyser des données dans une optique d’anticipation: A l’aide d’algorithmes, il sera possible d’établir des prévisions sur des évènements qui surviennent. Par exemple, la «predictive maintenance» utilise des relevés de mesure et des données de production pour pronostiquer des opérations de maintenance sur les machines, et mettre ainsi en place une démarche anticipative. «C’est ici que réside la véritable valeur ajoutée des données: elle permet à l’entreprise de gagner une longueur d’avance en matière d’information», constate Savino. «La collecte des données est assez rapidement mise en œuvre. Par contre, il s’agit de savoir ce que l’on fait ensuite des données.»

 

Pour Savino, c’est ici qui réside le premier défi à relever par l’entreprise désireuse de devenir une Data Driven Business: «les entreprises doivent s’interroger sur leur devenir d’ici trois à cinq ans, et identifier leur client de demain. S’il change, il est fort probable que les processus commerciaux soient appelés à évoluer eux aussi, ainsi que la création de valeur de l’entreprise. Les entreprises doivent définir la manière dont il convient d’utiliser leurs données pour bien gérer cette mutation.

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