Au cours des dernières années, le temps alloué à la prise de décisions importantes au sein de l’entreprise s’est considérablement réduit. On a constaté dans le même temps des difficultés croissantes d’accès aux données, dont le volume ne cesse de croitre, rendant impossible une vision précise de la situation. Au travers de cet article, nous revenons sur les moyens à mettre en œuvre pour rendre les « datas » exploitables, et pour optimiser son modèle d’entreprise…

Ne jamais déprécier l’humain

Les entreprises ont désormais conscience de l’importance des données dans la prise de décision. Les données sont ainsi vécues comme étant une source essentielle du savoir et de la connaissance, permettant aux entreprises d’optimiser leur organisation. Mais le facteur humain est le seul doté du pouvoir de décision, et le seul qui puisse envisager le caractère pertinent ou non de celle-ci. C’est pourquoi les entreprises doivent systématiquement adapter les plateformes d’analyse à leurs collaborateurs, afin d’obtenir le plus de connaissances exploitables.

Recenser les données exploitables

Une source de données utilisable sera généralement issue des systèmes de stockage de l’entreprise elle-même. Il pourra s’agir par exemple de données interne de vente ou d’usages, permettant d’élaborer une analyse comportementale de la clientèle par exemple. D’autres données à caractère externe – donc non générées par l’entreprise, pourront faire l’objet d’un recensement comme les données en libre accès, etc..

Fournir un cadre informatique structuré

Les données des entreprises résident actuellement dans un écosystème de plus en plus étendu – que ce soit au sein des logiciels de type opérationnel, ou encore dans le cloud et dans d’autres sources externes. Ainsi, il devient nécessaire pour les professionnels d’évoluer vers des structures de type « data driven ». Ainsi, les entreprises « pilotées par la donnée » deviennent plus efficaces et productives et fournissent à leurs collaborateurs un cadre pour accéder simultanément à un grand nombre de données éparpillées, dans le but de les analyse efficacement et indépendamment de la source – qu’elle soit externe ou interne.

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