Depuis la crise du covid 19, avec l’accélération du télétravail, le partage d’information et la prise de décision sont devenus des leviers de performance interne aux entreprises, qu’il s’agisse du secteur privé ou public.
De plus, l’avènement du big data ainsi que du machine Learning accélère cette transmission d’informations, et renouvelle également les processus collaboratifs tout au long du cycle de vie de la donnée.
Mais alors quel est l’objectif de cette nouvelle méthode décisionnelle et quels en sont les bénéfices et inconvénients ?
Data-Driven, qu’est-ce que c’est concrètement ?
Le data Driven ou l’analytique collaborative en français, est une approche qui consiste à prendre des décisions stratégiques sur la base d’une analyse et d’une interprétation des données. Cela peut permettre de mieux cerner ses consommateurs et ses clients grâce au pilotage de la donnée.
Ainsi, dans une entreprise dite data Driven, tous les membres de cette entreprise, que ce soient les employés ou les dirigeants, exploitent les données de façon naturelle et sont intégrées dans les tâches quotidiennes. Dans les business unit, tels que la finance ou encore les ventes, les responsables doivent être capables de pouvoir exploiter toutes les données pertinentes qui sont à leur disposition pour prendre des décisions rapidement et mener leurs entreprises au succès.
Pour en savoir plus sur les données au sein de la fonction achat, je vous invite à lire cet article : la data au cœur de la performance de la fonction achat.
Une nouvelle méthode décisionnelle avec un but précis ?
Les entreprises se retrouvent, aujourd’hui, confrontées aux défis du partage de données, mais également de la sécurité et des workflows. C’est pourquoi, ce modèle n’en est qu’aux prémices car les organismes commencent tout juste à relier les sources de données, les outils analytiques ainsi que les plateformes collaboratives.
Ainsi pour exploiter des indicateurs fiables, il est nécessaire de piloter une organisation à travers la connaissance, les perspectives et les objectifs de tous ses effectifs et non plus seulement des talents IT ou en modélisation de données.
Pour résumer, un modèle dit « d’analytique collaborative » modifie l’approche des initiatives décisionnelles dans les organisations pour inclure davantage d’effectif en amont dans l’analyse et la prise de décision à partir des données.
Avant, les entreprises étaient réactives et avaient une photographie du passé et du présent. Maintenant, elles disposent d’une photographie complète sur le passé, le présent et le plus important sur l’avenir afin de mieux anticiper ce qui est susceptible de se produire, et cela permet ainsi d’améliorer les fonctions métier, de mettre à jour de nouveaux modèles économiques et de créer des produits ou services pour monétiser les données.
Un exemple d’analytique collaborative ? Des circuits de validations collaboratifs entre utilisateurs métiers pour enregistrer et réutiliser les ensembles de données et les indicateurs.
Des avantages certains ?
Un des avantages que nous avons évoqué plus haut, est l’anticipation de l’information. En effet, la prise de décision ne se fait plus une fois les tableaux de bord créés et les indicateurs analysés, cela commence dès le début car les informations sont transmises et partagées plus rapidement et plus facilement.
De plus, cela permet également de faire face aux « cygnes noirs », des incidents aléatoires qui surviennent de plus en plus. La crise du covid 19 en est l’exemple parfait. Puisque les organisations ont dû s’organiser sur le tas avec les premiers effets, lors du confinement. Mais également, sur les effets que cette crise a également produits encore aujourd’hui. Finalement, l’avantage est de pouvoir prendre des décisions stratégiques rapidement sur le court et long terme.
En interne, cela est indispensable pour créer une prise de décision collective. En effet, pour que le processus de l’analyse collaborative fonctionne, il est nécessaire que chaque service, et chaque personne collabore afin de partager les informations et cela de la meilleure façon possible. Il ne s’agit pas d’une simple collaboration mais d’une collaboration approfondie, qui va faciliter la création et le partage de produits analytiques par les utilisateurs finaux ainsi que l’exploitation des éclairages des uns par les autres : salariés, managers, ou utilisateurs finaux.
Ainsi, les indicateurs de chaque service vont être mis au profit de l’organisation. Cela permet aux salariés de contextualiser les données et l’analytique par l’ajout de notes internes à certaines dates dans les rapports lors d’un projet par exemple.
Les données sont, aujourd’hui, un levier de performance essentiel pour les entreprises. Toutes les organisations ont donc intérêt de mettre en place une telle méthode afin de prendre les meilleures décisions stratégiques pour la performance et la pérennité des organisations.
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Article rédigé par Noëmie Schmitt, Chargée de Marketing et Communication
Sources : ecommercemag.fr, lebigdata.fr, atinternet.com, futura-sciences.com, tableau.com, lemagit.fr
