Pourquoi l’analyse de données serait-elle l’apanage des grands groupes ? En tant que PME vous disposez aujourd’hui d’un capital informationnel susceptible de nourrir votre prise de décision et d’améliorer votre compétitivité, mais beaucoup d’entre vous peinent à mettre en œuvre des processus adaptés. Qu’est-ce qui bloque ? Voici cinq des observations qui nous sont le plus fréquemment remontées.
1. Vous sous-estimez votre volume de données
Bien qu’on mette le terme Big Data à toutes les sauces, l’intelligence de la donnée ne se limite pas à des questions de volume. En réalité, vous pouvez très bien tirer des enseignements pertinents d’un jeu de données de taille modeste du moment que ces dernières sont pertinentes au regard de vos activités. À ce stade, ce n’est pas l’espace disque occupé par vos fichiers qui compte, mais plutôt la prise en compte du potentiel offert : commencez par étudier le périmètre des données brutes disponibles et vous devriez rapidement en identifier certaines qui ne demandent qu’à être exploitées.
2. Vous perdez du temps
Au fond de vous, vous savez que vous disposez des ressources nécessaires pour optimiser un processus ou améliorer votre connaissance client mais vos efforts restent vains ? L’analyse de données peut se révéler un exercice frustrant à bien des égards, surtout s’il doit être répété à de multiples reprises avant de livrer des résultats probants. Ici, c’est une question de gouvernance : vous devez fournir à vos données un cadre qui va permettre de les préparer pour mieux les utiliser et surtout les réutiliser sans effort supplémentaire grâce à la mise en place de workflows adaptés. Au fur et à mesure des développements, c’est ce cadre qui va garantir à la fois la qualité, la sécurité et la bonne gestion de vos données.
3. Vous manquez d’agilité
Est-ce à l’artisan qui construit la maison d’en imaginer les plans ? Aujourd’hui, il parait difficile de ne pas impliquer les utilisateurs finaux dans la définition des besoins ou l’intégration des outils d’analyse de données. Avec une gouvernance efficace, vous pouvez aller plus loin en développant une véritable approche d’analyse en libre-service, permettant aux métiers de consommer en toute autonomie les données qu’ils sont les mieux placés pour exploiter. L’expérience utilisateur (UX) constitue à ce niveau un facteur clé de succès dans l’adhésion des équipes concernées.
4. Vos capacités d’analyse sont limitées
L’analyse avancée des données n’est plus nécessairement l’apanage des Data Scientists. De nombreuses applications métier disposent aujourd’hui de fonctionnalités d’analyse de données accessibles à des analystes venus des métiers. Aidés par des outils de modélisation automatisés et leurs connaissances en analyse statistique, ils extraient directement la valeur des données grâce à leur compréhension des enjeux métier, pendant que les équipes de Data Scientists se concentrent les projets d’une plus grande complexité. Pour Gartner, cette tendance en plein essor a donné naissance à un nouveau type de profil : le Citizen Data Scientist, capable d’élaborer de véritables analyses prédictives et prescriptives sans connaissance spécifique en Machine Learning.
5. Vous savez déjà interpréter et partager vos analyses
La démocratisation des outils de visualisation des données comme Qlik, Tableau ou Power BI montre bien que l’enjeu n’est pas nécessairement technologique : il consiste principalement à accompagner les métiers qui travaillent déjà au quotidien à visualiser et interpréter des données pour les faire monter en compétences. Les méthodes de data storytelling invitent par exemple à décrire les données sous forme de narration de façon à dérouler plus naturellement l’analyse, renforcer l’adhésion et faciliter l’obtention de conclusions pertinentes. Idéal pour des utilisateurs créatifs !
En conclusion
Si vous vous retrouvez dans l’un ou l’autre des cinq constats qui précédent, bonne nouvelle : la situation n’a rien d’insoluble ! La première étape, qui consiste à prendre conscience de la valeur des données, est déjà largement franchie. L’objectif consiste maintenant à acquérir une forme de maturité vis-à-vis de la donnée. Un accompagnement dédié reste le meilleur moyen d’y parvenir. Il va dans un premier temps s’attacher à affiner la compréhension des enjeux business de l’entreprise, pour rapidement doter l’organisation des outils et des méthodes nécessaires.
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