Au cours de ces dernières années, l’analyse métier a pris une nouvelle envergure en matière de décision prospective. Les dirigeants d’entreprise peuvent tirer parti de cette transformation en fournissant à leurs analystes les outils adaptés afin d'obtenir des informations et de créer de nouveaux processus qui permettent à l'entreprise d'évoluer. Découvrez les principaux principes à suivre en matière d’analyse métier afin d'aider votre entreprise à convertir ses données en résultats tangibles.
Au cours de ces dernières années, l’analyse métier au sein des entreprises a profondément changé. Auparavant, ce poste était avant tout une « fonction d’enregistrement rétrospective », explique Karim Lakhani, de la Harvard Business School ; à présent, il s'agit d'une « fonction de prise de décision prospective » qui se place au coeur de l'activité des entreprises.
« Les personnes qui sont désormais responsables de ces fonctions doivent comprendre l'environnement technologique, économique et stratégique dans lequel elles évoluent », explique Lakhani. « Tout un ensemble de managers sont désormais tenus de monter en compétences, en développant à la fois leurs connaissances concernant les différentes techniques et les stratégies qui les accompagnent. »
En aidant les entreprises à obtenir des réponses à leurs questions stratégiques les plus complexes, Teradata a eu l'occasion de constater ce qui fonctionnait et ce qui ne fonctionnait pas lorsqu’il s’agissait d'opérer cette transformation stratégique. Afin de permettre aux dirigeants de placer efficacement l’analyse des données d’entreprise au coeur de l'activité de leur entreprise, nous détaillerons ici les principales choses à faire et à ne pas faire pour garantir la réussite de ce processus :
1. NE PAS se laisser guider uniquement par les données disponibles.
Il est essentiel de débuter l'exploration des données en ayant à l'esprit le résultat commercial attendu. Christian Louis Lange, diplomate norvégien, a déclaré : « La technologie est un serviteur utile, mais un maître dangereux. » Cet adage s'applique également aux données. Une erreur trop courante consiste à se laisser guider par les données, en limitant l'analyse aux seules informations disponibles. Ainsi, le risque est de faire preuve de partialité et de ne pas voir les solutions potentielles, mais cela peut également mener à perdre du temps et de l’énergie sur des problèmes qui n’ont aucun impact sur l’entreprise. En raison de la quantité de données générées en 2020, qui selon les estimations devait atteindre 44 zettaoctets, la course consistant à amasser le plus vaste volume et la plus grande diversité de données ne peut tout simplement pas être gagnée. Il est important d’avoir accès à un volume et à une diversité de données élevés, mais c'est la manière dont ces données sont exploitées pour répondre aux questions métier qui détermine l'avantage concurrentiel de l'entreprise.
Ce principe a fourni à Teradata un cadre utile pour permettre aux entreprises d'obtenir des résultats tangibles grâce à leurs données. Selon nous, il est préférable de penser à l’analyse en termes d’actions à valeur ajoutée qui font réellement avancer l’entreprise.
2. NE PAS restreindre l’accès aux données au sein de votre entreprise.
Il est important de démocratiser les données et de permettre à des utilisateurs dont ce n'est pas la spécialité d'oeuvrer en tant que data scientists. Selon une enquête récente menée par Teradata, seuls 25 % des hauts cadres décideurs qui supervisent les équipes métier et informatiques considèrent que les décideurs métier disposent des compétences nécessaires pour accéder aux capacités en matière d'analyse et les exploiter sans avoir recours à des data scientists. Malheureusement, alors que la quantité de données disponibles a augmenté très rapidement, la capacité de l’entreprise à tirer des informations de leur analyse n’a pas suivi le même rythme.
L'une des stratégies possibles pour combler ce déficit de compétences consiste à permettre à certains utilisateurs non spécialistes d'oeuvrer en tant que data scientists. Il s'agit d'utilisateurs expérimentés capables d’exécuter des fonctions analytiques simples ou modérément sophistiquées. Au cours d'un récent sondage mené par un cabinet d'analyse renommé, 80 % des chefs d’entreprise ont déclaré qu’ils réalisaient des investissements dans ce sens.
Cependant, les data scientists non spécialistes ne peuvent générer de la valeur ajoutée que s’ils ont accès à des données pertinentes et à des outils adaptés. Teradata aide les entreprises à démocratiser les données en toute sécurité grâce à Vantage Analyst, la couche logicielle d’analyse de données d’entreprise en libre-service intégrée à notre plate-forme Vantage. Grâce à Vantage Analyst, les utilisateurs non spécialistes qui souhaitent oeuvrer en tant que data scientists sont en mesure d'explorer les données grâce aux capacités d'analyse de Vantage afin d'obtenir de nouvelles informations.
3. NE PAS considérer la gouvernance de données uniquement comme une liste de règles destinées à protéger vos données.
Il importe de réfléchir à la manière dont la gouvernance peut favoriser des comportements innovants et collaboratifs. L'approche de la gouvernance des données est essentielle, en particulier lorsqu'il sagit d'ouvrir l’accès aux données d'entreprise à davantage d'utilisateurs. Toutefois, la gouvernance des données ne peut pas se limiter à assurer l’intégrité et la sécurité de ces données : elle doit être développée dans le cadre d'une stratégie plus large de gestion de l’analyse des données d’entreprise.
Selon la MIT Sloan Management Review, la gouvernance des données joue un rôle clé pour stimuler l’innovation. Sam Ransbotham et David Kiron écrivent notamment : « Pour être la plus efficace possible, la gouvernance des données doit être intégrée au sein de la culture d’entreprise. » Ils ajoutent : « La gouvernance des données ne peut pas se limiter à un ensemble de de tactiques qui permet de générer de la valeur métier – elle doit influencer de fait le comportement de l'entreprise. » Il est essentiel de ne pas oublier les personnes qui sous-tendent les processus et les politiques développés par l'entreprise et qui conçoivent des structures de gouvernance participatives afin de décourager la formation de silos.
4. NE PAS exploiter les données uniquement pour justifier les modes de pensée et de travail actuels.
Il est essentiel de mettre à contribution l'analyse métier afin de mettre au point de nouveaux processus, produits, services et modèles commerciaux. Selon Sam Ransbotham et David Kiron, de plus en plus d’entreprises exploitent leurs données de manière innovante « pour améliorer les opérations existantes, mais aussi pour mettre au point de nouveaux processus, produits, services et modèles commerciaux ». Il faut savoir tirer parti de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning pour augmenter l’ingéniosité humaine, automatiser davantage le traitement des données et libérer du temps pour vos employés afin qu'ils réfléchissent à des manières créatives de surmonter les défis ou de saisir les opportunités de croissance qui se présentent à votre entreprise.
À l’ère du « tout-numérique », plus les individus qui innovent au sein de l'entreprise sont nombreux, plus celle-ci génère de valeur métier. L'équipe responsable de l'analyse métier joue un rôle central dans ce processus. Il est essentiel de donner à vos analystes accès aux données et aux outils dont ils ont besoin pour obtenir des informations sur le passé, le présent et l’avenir de l’entreprise.
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