Au fil des dernières années, la démarche data-driven est devenue un élément clé pour les entreprises digitalisées, quel que soit leur secteur d’activité. Il n’est aujourd’hui plus possible de passer à travers. Avec l’émergence de nouvelles technologies et méthodes, il est donc impératif pour les néophytes de bien comprendre et d’intégrer les outils adéquats pour une mise en œuvre efficace de l’approche data-driven. C’est pourquoi nous souhaitions explorer, dans cet article, les divers outils d’analyse, les plateformes de gestion de données, et d’autres technologies essentielles, et vous éclairer sur la façon dont elles peuvent être utilisées de manière efficace.
Petit rappel du concept « data driven »
Comprendre les principes du pilotage par les données, les outils data-driven et leur utilisation peut être une tâche intimidante, commençons donc par revenir sur les bases (si vous êtes déjà familier avec le concept, vous pouvez passer directement au 2e point 😉).
Le concept « data driven » ou « orienté données » si on traduit littéralement, est une approche qui met l’accent sur l’utilisation des données pour prendre des décisions. Il s’agit d’une méthodologie basée sur l’analyse des données et l’utilisation des informations recueillies pour guider les décisions stratégiques et opérationnelles d’une organisation. L’objectif : optimiser ses performances, améliorer son efficacité et/ou obtenir un avantage concurrentiel.
La mise en œuvre d’une démarche data-driven requiert l’adoption de divers outils et technologies pour recueillir, stocker, mais surtout analyser et utiliser les données. L’utilisation efficace de ces outils doit permettre à une entreprise de :
- transformer ses données brutes en informations à valeur ajoutée,
- d’automatiser les processus de data collection (collecte de données) et data processing (traitement de données),
- et d’améliorer la prise de décisions.
Exemple concret : la signature électronique. Un outil qui facilite la dématérialisation et peut aider à accélérer les processus business ou RH. Elle assure également l’authenticité et l’intégrité des documents, un atout pour la gestion des données dans le cadre d’une transformation digitale.
Vous l’aurez compris, dans le cadre d’une mise en œuvre (efficace) d’une démarche data-driven, le choix des outils et technologies ne peut pas être sous-estimé.
Bases de données : le cœur d’une stratégie orientée données
Les bases de données, par exemple, sont au cœur d’une stratégie data driven. Elles permettent de stocker et de gérer les données de manière efficace, de sorte que les entreprises peuvent accéder aux informations dont elles ont besoin au moment où elles en ont besoin, facilitant ainsi le processus de data management.
Il existe différents types de bases de données, chacune ayant ses propres avantages et inconvénients. Par exemple, les bases de données relationnelles sont idéales pour stocker des données structurées, tandis que les bases de données NoSQL sont plus adaptées aux données non structurées…
Dans tous les cas, lors du choix d’une base de données, il est important de tenir compte des besoins spécifiques de l’entreprise en matière de gestion et de traitement des données.
Plateformes d’analyse de données : transformer les données en informations utilisables
Autre type d’outil, les plateformes d’analyse de données servent à transformer les données brutes en informations utilisables, et permettent ainsi aux entreprises de tirer des insights précieux pour améliorer la prise de décisions.
Il existe de nombreuses plateformes d’analyse de données sur le marché, chacune offrant ses propres fonctionnalités et avantages, comme des fonctionnalités de visualisation de données. On pense forcément à Microsoft Power BI, connue pour son interface très visuelle.
Encore une fois, vos besoins doivent dicter votre choix. Si vous avez besoin de réaliser des analyses prédictives, orientez-vous vers une solution qui offre des fonctionnalités de Machine Learning.
Outils de gestion et d’intégration des données : garantir la cohérence et la qualité
Enfin, les outils de gestion et d’intégration des données sont essentiels pour garantir la cohérence et la qualité des données. Dans le cadre d’une gouvernance des données efficace, ils permettent aux entreprises de combiner des données provenant de diverses sources et de garantir que ces données sont précises, à jour et pertinentes.
Ils permettent également de gérer les accès, de garantir la conformité aux réglementations et de protéger les données contre les menaces de sécurité, en lien avec le RSSI.
Intelligence Artificielle et Machine Learning pour automatiser l’analyse
Nous l’avons rapidement abordé plus haut, l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML), technologies clés en data science, peuvent aider à automatiser l’analyse des données. Objectif : gagner du temps, améliorer l’efficacité et obtenir des insights plus précis.
- L’IA est utilisée pour automatiser les tâches d’analyse (qui seraient autrement manuelles et chronophages) et identifier des tendances et/ou des schémas particuliers à travers les datas.
- Le ML est quand à lui utilisé pour développer des modèles prédictifs, afin d’obtenir un éventuel avantage compétitif.
L’importance de se tenir à jour avec les développements technologiques pour maintenir une stratégie orientée données efficace
Nous l’observons tous au quotidien, la technologie évolue (trop ?) rapidement et les innovations s’enchainent, mais il est impératif pour les entreprises de se tenir à jour avec les derniers développements pour maintenir une stratégie data driven efficace !
Vous devez être prêts à évaluer régulièrement votre stratégie data et à faire les ajustements nécessaires pour rester (a minima) au niveau de vos concurrents.
L’objectif doit toujours être d’améliorer la capacité de votre entreprise à gérer et à utiliser ses données de manière efficace (dans le cadre de sa transformation digitale).