Comment transformer vos données en CASH par le Big Data ?

Comment transformer vos données en CASH par le Big Data ?

Comment transformer vos données en CASH par le Big Data ? 1436 592 Arexa Group

Papa, le « Big Data », c’est quoi ?

Voilà quelques années qu’on en parle maintenant… La data est partout, elle est essentielle et elle n’est pas prête de se volatiliser. Au cœur de nos plus belles innovations technologiques, pour beaucoup de non-spécialistes, son « potentiel cash » demeure méconnu.

La data, levier de croissance pour l’entreprise

À la question posée, Papa pourrait répondre que le Big Data « ce sont des volumes de données importants analysés en temps réel de façon à pouvoir en tirer des informations. Ces données sont hétérogènes, il n’y a pas de formats identiques : cela peut être des bases de données structurées ou bien des informations émergeant des réseaux sociaux. Data scientists et data analysts sont les experts dont le rôle est de les extraire et les utiliser » (explications de Fanny Rabouille, coresponsable à Grenoble École de Management du « Mastère Spécialisé Big Data »).

Pour toute taille d’entreprises, le flux de données est de plus en plus important à gérer, pour toutes les grandes directions d’une entreprise et plus particulièrement pour les directions financières. Souvent, c’est : trop de temps perdu, des processus manuels bien spécifiques, des reportings complexes à mettre en place par des personnes non formées. Pourtant, les problématiques de Big Data touchent l’entreprise de façon transverse. La collaboration entre les départements est la clé de la réussite !

Mais à quoi nous serviraient toutes ces données ? Le Big Data représente un réel levier de croissance pour les entreprises. Celui-ci permet de « réveiller » les données détenues par l’entreprise et de les faire travailler en les croisant et en les corrélant. Ainsi, le Big Data permet de « disposer d’une nouvelle lecture de l’entreprise, et dans le même temps d’améliorer sa performance de manière significative ». D’ailleurs, ce n’est pas moi qui le dit mais bien le « digital champion », Gilles Babinet.

Et dans le monde réel ça donne quoi ? Pour Cdiscount et ses bras robotisés autoapprenant ou son système de promotions personnalisées en temps réel c’est une rentabilité multipliée par trois. Pour Sanofi, c’est un progrès remarqué de 1,66% (AOF), suite à son partenariat avec Google dans l’e santé. Un virage numérique réussi reposant sur l’analyse de la donnée.

Mais alors Papa, que devons-nous faire pour saisir au mieux ces opportunités ?

Ne pas tirer de conclusions erronées, notamment lorsque les résultats ne devraient pas être interprétés ou quand les « mauvaises » questions ont été posées avant l’analyse. Pour analyser correctement les données, nous avons besoin certes de données de haute qualité et de sources fiables, mais avant tout d’intelligence. « Les meilleures données du monde vous seront inutiles si vous ne savez pas les interpréter intelligemment » (Axel Oppermann, Avispador). Quand on sait qu’aujourd’hui pour 70% des entreprises, l’ensemble des ressources dédiées au traitement de la data représente moins de 10 personnes, on peut se dire qu’il est temps d’amener un peu de changement !

À ce manque de ressources humaines s’ajoute une méconnaissance des canaux, limitant alors la collecte des données aux outils traditionnels. Pourtant, la data est une réelle source de connaissance client et donc de business supplémentaire… à condition que les stratégies marketing déployées aillent dans ce sens et se réalisent de façon transverse avec tous les services ou experts concernés au sein de l’entreprise.

Enfin, 45% des entreprises collectent des données textes non structurées et produisent ainsi la non-exploitation d’une grande quantité de données. Pour beaucoup, c’est parce qu’elles ne possèdent pas par ailleurs de logiciels de statistique prédictive par exemple ou un nombre suffisant de compétences au sein de son organisation. En résumé, ses capacités sont inadaptées. Associer le traitement intelligent de toutes ces données par des modules mathématiques d’IA avec des expertises métier pour garantir les bonnes interprétations seraient génial non ?

Papa c’est génial comme idée ! Quand est-ce qu’on s’y met ?

Vous l’aurez compris, collecter, contenir, stabiliser et exploiter la donnée dans une perspective d’en faire des leviers de performance est une solution envisageable pour toute entreprise. C’est d’autant plus vrai quand on bénéficie de l’accompagnement de professionnels qui agiront sur le passé, le présent… et sur le futur avec des modèles prédictifs, et qui transforment la data disponible en cash pour une amélioration du résultat net et des gains significatifs sur tous les postes de charges !

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Franck SAUVONNET