Stratégie de données : Pourquoi mettre en place une stratégie d’exploitation de données? 

     Aujourd’hui, les données doivent être considérées comme un actif à part entière pour l’entreprise. En effet, l’exploitation des données permet à la fois d’apporter de la valeur à l’organisation mais aussi d’aider à la prise de décision. Alors comme tous actif, elle nécessite une véritable stratégie? Alors pourquoi mettre en place une stratégie de données? Quel est le pré requis d’une stratégie de données? Et quels sont les cas d’usage d’une stratégie de données?

1/L’exploitation des données est elle à la portée de toutes les dimensions d’entreprises?

   Les PME/ETI ont les mêmes besoins et envies de développement business que les grands groupes. Alors que la data est une des solutions aux problèmes qu’elles peuvent rencontrées. Peu d’entres elles se sentent encore concernées (par manque de clarté ou encore par manque de moyens.)

Cyrille Chausson du LEMAGIT donne son point de vue dans le Guide du Big Data 2018-2019:

Ce qui est intéressant avec l’écosystème des PME, c’est que les cas d’usage Big Data se retrouvent surtout autour de la chaîne logistique industrielle : on a vu de nombreuses entreprises équiper leurs machines ou leurs camions de capteurs pour pouvoir tracer leurs activités au plus près. C’est l’un des cas principaux où les PME ont une utilisation plus immédiate et intuitive du Big Data que les grands groupes. »

   Voyons quels sont les freins des PME/ETI dans l’utilisation du Big Data.

   La BPI révèle dans une étude parue en 2015 « Modèles, data et algorithmes », que les PME représentaient 50% de l’économie, et souligne que 80% d’entre elles n’avaient pas idée de la valeur que pouvait leur apporter le Big Data. Plus dramatique, 65% d’entre elles se disaient intéressées mais sans vraiment comprendre comment fonctionnaient ces outils ni même comment les utiliser. Depuis la parution de cette étude les chiffres ont probablement dû baisser, mais l’idée que se font les PME du Big Data n’a pas vraiment évolué. Pour la majeur partie de ces entreprises le Big Data reste assimilé aux grands volumes de données et ne serait donc pas adapté à l’écosystème des PME. 

   Un des freins principaux à la mise en place de projet Big Data au sein de leur structure reste le ROI (Retour sur Investissement). En effet, La lourdeur d’une infrastructure Big Data (coûts, temps passé) par rapport au gain escompté  est elle réellement importante. Le développement des services du Cloud a permis de diminuer légèrement les coûts de stockage, mais il n’en reste pas moins qu’une solution Big Data, même en SaaS peut se chiffrer en quelques milliers d’euros. Ainsi en 2015 dans le journal du chef d’entreprise, le vice-président de MapR déclarait qu’une solution Hadoop de démarrage coûtait environ 60 000€… Un tel investissement de départ est difficilement supportable pour les PME.

   La réussite d’un projet basé sur les données ne repose pas uniquement sur l’acquisition d’outils technologiques. Ceci est valable pour toutes les catégories d’entreprise les PME comme les Grands groupes. La véritable valeur de la donnée réside dans son analyse. Les PME ne disposant pas de Data Analyst dans leur structure vont rencontrer de véritables difficultés. La corollaire à celle ci, le salaire d’entrée pour les PME qui doit faire face à la concurrence des Grands Groupes … un surcoût supplémentaire que la PME doit impacter.

   Par conséquent, la majorité des PME utilisatrices font le choix d’externaliser ces services Big Data, que ce soit pour le stockage (via le Cloud) ou encore pour  le traitement et l’analyse (via des sociétés spécialisées). Cela leur permet de se concentrer sur l’essentiel, l’intégration métier de ces solutions.

   Sur ce point, les PME bénéficient d’une longueur d’avance sur leurs concurrents des Grands Groupes, bien mieux équipés mais souvent peu opérationnels dans leurs usages.

2/Le pré requis pour commencer une Stratégie de données.

   De nos jours, la technologie évolue si rapidement que de nombreuses entreprises,  ont l’impression d’avoir des difficultés à suivre le rythme. Souvent, l’entreprise se lance aveuglément dans des projets d’analyses de données, en investissant dans de nouvelles technologies et des analyses sophistiquées qui ne sont pas adaptées à leur activité. En effet, le problème est souvent pris à l’envers, c’est une des raisons principales des échecs de ces projets. La première  étape est de définir l’objectif. Afin que ces entreprises réalisent pleinement les possibilités de croissance que peuvent leur apporter ces données.

   C’est pourquoi elles ont besoin d’une stratégie de données, pour établir comment elles vont utiliser leurs données en pratique,  clarifier ces principales priorités en matière de données et tracer la voie à suivre pour atteindre ces objectifs, y compris le type de données dont elles ont besoin, où vont elles trouver ces données, comment vont elles être stockées et analysées etc. Une véritable stratégie de données va permettre aux entreprises d’analyser en profondeur les besoins de son activité principale et de créer un plan réalisable pour l’avenir.

   La création d’une stratégie de données n’est pas une activité singulière; elle doit être guidée par la stratégie commerciale globale de l’entreprise. Par conséquent, les objectifs stratégiques de l’entreprise constituent un point de départ essentiel de toute stratégie en matière de données. En d’autres termes, quels sont les objectifs de l’entreprise et comment les données peuvent-elles l’aider à les atteindre ?

   Après tout, à quoi sert une stratégie de données, sous entendu à quoi servent les données en général, si elle n’aide pas à atteindre les objectifs de l’entreprise ? Donc, avant de passer à la définition de la stratégie de données, il faut d’abord passer en revue la stratégie “Business”, puis élaborer une stratégie de données. 

   Les données de l’entreprise associées au Big Data peuvent être et sont déjà utilisées dans tous les secteurs d’activités, que se soit scientifiques, techniques ou encore  socio-économiques, cela passe par les données techniques d’exploitation de machines permettant d’anticiper leurs maintenances ou de les améliorer, aux données provenant précisant nos commentaires sur les réseaux sociaux pouvant être utilisées par les marques pour mieux cibler nos envies et attentes de leurs produits. 

projet big data 2018

Source:  https://www.groupe-pratique.com/les-chiffres-du-big-data-et-du-marketing-infographie.html

3/ Les grands Challenges de l’exploitation des données.

    Comment les données peuvent-elles aider les entreprises à atteindre ses objectifs organisationnels et à mettre en œuvre sa stratégie “Business” ?

     Les raisons de  l’utilisation des données peuvent répondre à de grandes problématiques de l’entreprise. Elles peuvent souvent se cumuler, analyser ses données coûtent cher. Il est donc primordial pour l’entreprise de prioriser ses besoins. Pour qu’une stratégie d’analyse de données soit efficace il faut se concentrer sur un seul chantier à la fois. A travers quelques cas d’usage, voyons de manière non exhaustive à quelles grandes problématiques l’analyse des données de l’entreprise peut répondre.

   Ces grandes problématiques peuvent être classées en 4 objectifs principaux:

  • Optimiser l’efficacité opérationnelle des métiers.
  • Mieux comprendre les clients pour mieux les servir.
  • Maîtriser les risques financiers, réglementaires de e-reputation et de fraude.
  • Détecter, créer de nouveaux service.

Lorsque l’entreprise aura défini ses priorités en terme de cas d’usage, l’étape suivante sera se concentrer sur les données nécessaires à résolution de cette problématique. Retrouvez un exemple de cas d’usage dans l’article de Jöelle Tshibangu:

https://mbamci.com/maintenance-predictive-graal-de-lindustrie-4-0/

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Sources:

Le Guide du Big Data 2019

https://www.linkedin.com/in/bernardmarr/detail/recent-activity/posts/

https://www.francenum.gouv.fr/comprendre-le-numerique/entreprises-comprendre-les-donnees-pour-mieux-les-valoriser

https://www.groupe-pratique.com/les-chiffres-du-big-data-et-du-marketing-infographie.html