Data Driven

Le Data Driven dans les entreprises : ce qu’il faut savoir

Définition simple du Data Driven

Le terme « Data Driven » (« axée sur les données »), dans sa définition, fait référence à l’utilisation des données pour informer ou améliorer les processus, la prise de décision, et même le modèle de revenus.

Les données sont en effet devenues un élément essentiel du développement des entreprises et leur volume ne cesse d’augmenter. Il est donc important de gérer au mieux ce grand volume de données.

Ces dernières années, l’approche Data Driven a gagné en popularité. Il est vrai que toutes les entreprises traitent des données, mais les entreprises Data Driven utilisent systématiquement et méthodiquement les données pour prendre des décisions stratégiques sur la base d’une analyse et d’une interprétation des données.

Cette pratique s’oppose à la prise de décision qui peut être motivée par les émotions, la pression extérieure ou encore l’instinct.

Le Data Driven et ses avantages

L’utilisation des données offre plusieurs avantages aux entreprises. Les principaux sont :

  • La prise de décisions sur la base de preuves plutôt que de sentiments
  • Des informations exploitables dans divers domaines, tant en interne qu’en externe, grâce à l’analyse des données
  • Un avantage concurrentiel
  • La possibilité d’avoir une vue d’ensemble de l’organisation
  • L’amélioration de la rapidité en matière de prise de décision
  • L’amélioration de la performance
  • La visualisation de l’avenir
  • L’établissement de stratégies innovantes
  • L’identification des tendances.

Par ailleurs, les effets du Data Driven au sein des entreprises en cours de transformation numérique peuvent être visibles notamment dans :

  • L’intelligence économique
  • L’intelligence compétitive
  • Le marketing
  • Le service client
  • Les ressources humaines
  • La finance et la comptabilité.

Ce ne sont là que quelques exemples. Les pratiques commerciales Data Driven peuvent être appliquées de nombreuses manières, et ce, à l’ensemble d’une organisation.

Bien que ces approches offrent le potentiel d’une plus grande objectivité, une mise en œuvre correcte est une condition préalable. Un manque d’intégrité des données ou des hypothèses incorrectes ne feront en effet que générer de mauvais résultats.

Alors que lorsque les approches Data Driven sont correctement mises en œuvre, celles-ci peuvent améliorer la compréhension, la prise de décision et les résultats, dans pratiquement tous les services.

Qu’est-ce qu’une entreprise Data Driven

Une entreprise est « Data Driven » lorsque celle-ci est pilotée par les données. C’est-à-dire que l’entreprise utilise les technologies analytiques afin d’analyser les données à sa disposition dans le but d’améliorer et d’accélérer la prise de décision.

L’utilisation des données permet notamment à une entreprise de prendre de meilleures décisions à l’aide :

  • Des analyses descriptives : l’entreprise peut savoir ce qui se passe en temps quasi réel, et ce, via des tableaux de bord. Celle-ci peut ainsi prendre des décisions informées
  • Des statistiques : lorsqu’il s’agit de prendre une décision majeure, les outils statistiques basés sur la donnée permettent de quantifier le risque et de rassurer quant à la qualité de la décision
  • Des outils de machine learning : l’automatisation de tâches redondantes permet d’augmenter la précision, de limiter les erreurs humaines, et d’accélérer considérablement la prise de décision.

Comment une entreprise peut-elle devenir Data Driven ?

Pour devenir une entreprise Data Driven, il convient de prendre en compte les points suivants :

  • Définir la stratégie : il est important de disposer d’une stratégie de gouvernance des données solide. Celle-ci est indispensable afin d’avoir accès à des informations claires, pertinentes et consistantes. La Data Governance permet en effet d’assurer la qualité des données et de définir les KPI (indicateurs de performances). Une fois que vous aurez défini une stratégie, vous pourrez procéder aux mesures
  • Cartographier l’intégralité des données disponibles : il est recommandé de cartographier l’ensemble des données créées par vos équipes afin de connaître les indicateurs dont vous pourriez déjà disposer, ainsi que les efforts à fournir pour disposer des données manquantes
  • Assurer la fiabilité des données et des mesures : il est important de s’assurer que les données en entrée sont fiables
  • Démocratiser l’accès aux données : il est essentiel de démocratiser l’accès aux données pour plus de cohérence dans les décisions
  • Utiliser les différents outils existants pour pouvoir exploiter les données.

Parmi les outils existants pour exploiter les données et devenir une entreprise Data Driven, il y a :

  • Le Master Data Management (MDM) : celui-ci désigne un ensemble d’outils et de méthodologies permettant l’intégration et la maintenance des Masters Data. Ces outils sont étroitement liés à la gouvernance des données et permettent aux experts en données de maintenir les domaines de Master Data dont ils sont responsables
  • Des solutions Metadata Management : celles-ci permettent de comprendre les données de façon plus holistique en offrant l’accès aux définitions et autres formules de données. Ces outils permettent notamment d’identifier les tableaux de bases de données, les rapports, les tableaux de bord et autres composants susceptibles d’être affectés par un changement de base de données
  • Des outils Business Intelligence : ces outils permettent de profiter d’un meilleur retour sur investissement à partir des données de votre entreprise. Grâce à ces outils, les utilisateurs peuvent explorer des sous-ensembles d’informations, effectuer des requêtes et développer des modèles prédictifs
  • Une Data Architecture organisée : afin de transformer les données en informations exploitables, vous devez adopter une architecture de données décomposée en trois parties :
  1. La « zone d’atterrissage » au sein de laquelle les données extraites sont disposées
  2. La composante de « conformité ». Celle-ci permet d’intégrer ces données
  3. La composante « analytique ». Cette dernière permet de transformer les données en informations formatées de manière à pouvoir être exploitées par les outils analytiques self-service et autres solutions de Business Intelligence
  • Des outils de Data Acquisition, également appelés outils ETL (Extraction Transformation Load) : ceux-ci mettent à disposition tous les éléments nécessaires au développement et à la mise en production de flux de transformation et chargement des données.

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