Data driven : Définition et méthodes d’utilisation

Le concept « data-driven », El Dorado contemporain ? La ruée vers les données bat son plein. Dans le sillage du big data apparaissent moult nouveaux concepts en « data » : data-driven, data-centric, etc. Ces flots de données ouvrent un immense delta de perspectives stratégiques pour les entreprises. Pour autant, ces territoires de la donnée demeurent largement inexplorés. Tour d’horizon de ce concept qui tend de plus en plus à s’imposer au sein des organisations.

Définition d’une entreprise data driven

Le data-driven induit un changement de paradigme stratégique pour une entreprise. Celle-ci prend alors systématiquement ses décisions à partir des analyses que ses équipes extraient des données à disposition. 

Dès lors, les datas innervent en profondeur l’organisation, ses processus métiers, son agilité et sa résilience économique. Une culture et des experts de la donnée irriguent ainsi le développement de produits comme les politiques commerciales et le marketing, portant la promesse d’un surcroît éclatant de performance.

Qu’est-ce qu’une stratégie data driven et pourquoi l’adopter ?

Une stratégie data driven place les données au cœur des processus de décision d’une entreprise. Ainsi, celle-ci s’appuie sur des indicateurs quantitatifs et des analyses statistiques pour orienter son développement. 

En amont, adopter une stratégie data driven nécessite de collecter en masse des données fiables sur ses utilisateurs, ses produits et services ou encore ses opérations internes. 

Dès lors, le recours aux technologies big data s’impose tout naturellement : cloud computing, intelligence artificielle, apprentissage automatique, etc. 

Armée de ces données, l’entreprise peaufine sa connaissance client. Elle décèle des insights pour personnaliser son offre et ses campagnes à grande échelle. Elle optimise la conversion à chaque étape du tunnel de vente. Le marketing one-to-one et le ciblage ultra-personnalisé deviennent possibles.

En interne, les données éclairent la prise de décision à tous niveaux. Elles objectivent les arbitrages stratégiques, à l’image de la Business Intelligence. Le datamining identifie les leviers de performance cachés. Les directions financières, RH, ou logistiques pilotent désormais leur activité sur des indicateurs en temps réel. 

Adopter une culture data driven augmente ainsi l’agilité et la résilience de l’entreprise face aux ruptures de marché. Les données repèrent les signaux faibles annonciateurs de changements. Elles indiquent quand et comment adapter sa stratégie.

Cette approche systématique confère aux entreprises data driven un avantage concurrentiel décisif. Raison supplémentaire d’adopter sans tarder cette stratégie gagnante !

Data-centric vs data-driven : quelle différence ?

Une approche data-centric consiste à placer les données au centre des préoccupations techniques d’une organisation. Il s’agit avant tout de permettre à ses systèmes d’information d’ingérer, de stocker et de restituer des volumes massifs de données.

À contrario, le data-driven relève du management stratégique de l’entreprise : les données orientent directement ses décisions business. Alors que la data-centricité traite le comment, le data-driven s’attaque au pourquoi.

Pour illustrer, un service marketing data-centric se focalisera sur les technologies à acquérir pour analyser ses campagnes. Un service marketing data-driven utilisera les enseignements de ces datas pour adapter ses offres et cibler au plus juste ses clients. 

Ainsi, data-centric et data-driven sont complémentaires : le premier fournit les fondations techniques du second.

Les domaines d’application des stratégies data driven

Les stratégies data driven irriguent désormais toutes les fonctions de l’entreprise moderne : 

• Marketing et relation client : analyse fine des parcours utilisateurs pour optimiser les taux de conversion ; personnalisation extrême des parcours pour des recommandations ultra-ciblées conduisant au clic et à l’achat.  
• R&D et conception produit : exploitation des insights consommateurs pour orienter les équipes produit et lancer des offres en totale adéquation avec les attentes du marché ; diminution des risques d’erreurs de positionnement.
• Gestion RH : datamining des facteurs de motivation et de turnover pour adapter les plans de carrière et fidéliser les talents ; optimisation des campagnes de recrutement grâce au ciblage des profils à fort potentiel.  
• Supply chain et production : création d’usines intelligentes pilotées par l’IoT, le machine learning et la maintenance prédictive ; gestion des stocks en flux tendu et optimisation du BFR.
• Finance et risques : pilotage en temps réel des indicateurs financiers et avancés pour un reporting et des prévisions plus fines ; éclairage des décisions stratégiques.

Les avantages d’une solution ERP

La mise en place d’un ERP appelle un certain nombre de bénéfices, parmi lesquels : 

• Workflow optimisé grâce à la coordination de l’ensemble des services et à l’automatisation de nombreuses étapes, ce qui accélère les processus et évite les saisies manuelles redondantes.

• Productivité et efficacité renforcées : le personnel se concentre sur son cœur de métier et les tâches à forte valeur ajoutée.

• Reporting avancé pour disposer d’indicateurs de pilotage de l’activité en temps réel et d’outils d’analyse prédictive de plus en plus sophistiqués.

• Flexibilité et évolutivité : l’ERP s’adapte au changement d’échelle et à l’extension du périmètre de l’entreprise.

• Réduction des coûts opérationnels obtenue grâce à l’optimisation et à l’automatisation toujours plus poussées des processus.

• Visibilité transversale sur les opérations qui accroît la maîtrise de l’activité, la prise de décisions informées, et la détection des points d’amélioration.

• Conformité renforcée à la réglementation grâce à la traçabilité en temps réel des processus métiers et d’échanges d’information.

Axer sa stratégie sur les données, comment faire ?

Collecte des données

La collecte de données massives constitue le point de départ incontournable. L’enjeu réside dans la capacité de l’entreprise à ingérer des datas fiables et à jour sur ses clients, ses opérations, ses produits, etc. 

Les techniques du big data s’imposent alors : moyens de tracking web, capteurs IoT, intelligence artificielle…

Traitement des données 

Une fois collectées, les données brutes nécessitent un traitement complexe : nettoyage, mises en relation, constitution d’entrepôts de données, anonymisation éventuelle… 

L’entreprise doit s’équiper en technologies adéquates (data lakes, data hubs…) et compétences data scientists.

Analyse des données

Vient ensuite l’analyse des données traitées pour en extraire de la valeur. Datamining, machine learning et deep learning identifient des corrélations, décèlent des insights, font émerger des opportunités business. 

Les analystes data éclairent ainsi la prise de décision à tous niveaux.

Conclusion

La ruée vers l’or noir des données ne fait que commencer. Les stratégies data driven apparaissent désormais comme un passage obligé pour les entreprises souhaitant opérer leur mue digitale. Certes, la route est encore longue avant que les décideurs ne pilotent leurs organisations la main sur le volant des datas. Pour autant, le potentiel paraît sans limite : optimisation des processus internes, innovations produits, expérience client sans couture… Les datas laissent entrevoir un avenir de performance…

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