Exploiter les données pour la croissance de votre entreprise

Introduction

L’exploitation des données et de l’intelligence artificielle (IA) est devenue un levier stratégique incontournable. Les données, associées aux puissantes capacités de l’IA, offrent des opportunités sans précédent pour optimiser les processus, personnaliser les expériences clients et anticiper les tendances du marché.

Dans cet article, nous explorons comment les entreprises peuvent tirer parti de ces technologies pour soutenir leur croissance, en se concentrant sur la collecte et la gestion des données, l’analyse avancée, par exemple via le machine learning (algorithmes d’IA), et la mise en œuvre de stratégies data-driven.

I.Collecte et gestion des données en 3 étapes

La capacité d’une entreprise à collecter, gérer et exploiter ses données est cruciale pour sa croissance. Les données d’entreprise, internes et externes, fournissent des informations précieuses pour améliorer la prise de décision, optimiser les opérations et créer des avantages concurrentiels.

1.    Identification des sources de données pertinentes

Une fois la problématique identifiée, la première étape pour exploiter les données consiste à identifier les sources pertinentes de data.

Par pertinentes, dans un premier temps, nous entendons ici des données adaptées pour répondre à une question posée, adresser un cas d’usage cadré en amont (car tout part des usages). Dans un second temps des données pertinentes désignent des données de qualité, pouvant ainsi etre exploitées sans générer de biais (car trop peu renseignées ou autre).

Au niveau des données en tant que tel, on discerne les données internes et les données externes.

Les données internes proviennent de l’entreprise et incluent des informations sur les ventes, les prospects,  clients, les salariés, les fournisseurs, les performances globales.
Par exemple, les systèmes de gestion de la relation client (CRM) enregistrent les interactions avec les clients, offrant des insights sur leurs comportements et préférences. Les systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP) collectent des données sur les processus internes, comme la gestion des stocks et la production. Concernant les DSI, les systèmes de ticketing enregistrent les données de support informatique offrant des insights sur la performance de leurs outils.

Côté sources de données externes, on compte les données disponibles en open-data, les données de marché, les informations sur la concurrence et les tendances sectorielles. Ces données fournissent des informations précieuses qui peuvent être intégrées aux données internes pour une vue d’ensemble plus complète.

2.    Mise en place de systèmes de collecte de données

Une fois les sources de données identifiées, il est crucial d’identifier les outils pertinents à mettre en place pour la collecte de données.

Les systèmes CRM peuvent enregistrer et organiser les interactions clients, tandis que les systèmes ERP intègrent les données de différents départements pour une gestion centralisée.

Les capteurs IoT (Internet des objets) sont également utilisés pour collecter des données en temps réel. Par exemple, dans le secteur manufacturier, les capteurs IoT surveillent les machines et les équipements, fournissant des données continues sur leur performance et permettant des interventions préventives avant les pannes.

3.    Gestion et stockage des données

Après la collecte des données internes, il est crucial de disposer d’un environnement dédié, sécurisé et conforme aux réglementations pour tester les modèles et analyser les données de manière pertinente. Ce processus permet également de centraliser les données externes. Ces environnements peuvent être hébergés sur site (on-premises) ou dans le cloud.

La gestion des données ne se limite pas à leur collecte. Les bases de données et les solutions de stockage cloud offrent des options flexibles et évolutives pour stocker des volumes importants de données. Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) et les bases de données NoSQL sont couramment utilisés pour répondre à différents besoins en matière de données structurées et non structurées.

La sécurité des données est un aspect crucial. Avec l’augmentation des cyberattaques et des violations de données, il est impératif que les entreprises adoptent des mesures de sécurité pour protéger leurs informations sensibles. Cela inclut évidemment la conformité aux réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe.

Une collecte des données efficace n’est cependant rien si les données ne sont pas analysées et exploitées correctement.

II. Analyse des données et machine learning

L’analyse des données et l’application du machine learning sont des éléments clés pour transformer les données brutes en informations exploitables et en avantages concurrentiels. En utilisant des techniques avancées de modélisation, les entreprises peuvent extraire des insights précieux qui aident à prendre des décisions stratégiques et à optimiser leurs opérations.

Transformation des données en informations exploitables

Le processus d’analyse des données commence par la préparation des données pour les rendre exploitables.

Cette étape est cruciale car les données brutes peuvent souvent être désordonnées et incohérentes. Le nettoyage des données implique l’élimination des doublons, la correction des erreurs et la gestion des valeurs manquantes. On parle de « Data Quality » ou « mise en qualité de la donnée ». Une fois cette étape réalisée les données peuvent être transformées en indicateurs, sur différentes périodes de temps : elles  sont prêtes pour l’analyse.

Les techniques d’analyse des données varient en fonction des besoins spécifiques de l’entreprise :

• les analyses descriptives fournissent un aperçu de ce qui s’est passé dans le passé,
• les analyses prédictives utilisent des modèles statistiques pour prévoir les tendances futures,
• les analyses prescriptives suggèrent des actions optimales basées sur les prévisions.

Applications du machine learning (algorithmes d’IA)

Le machine learning joue un rôle crucial dans l’analyse avancée des données.

Les algorithmes de machine learning apprennent à partir des données et peuvent effectuer des prédictions ou des classifications sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Cela permet aux entreprises de détecter des modèles dans leurs données et d’automatiser des processus complexes.

Les modèles prédictifs sont couramment utilisés pour prévoir les ventes, anticiper les besoins en stock et identifier les tendances du marché. Par exemple, un modèle de machine learning peut analyser les données historiques de ventes et les données économiques pour prévoir la demande future de produits. La gestion au jour le jour s’en retrouve facilitée et accélérée. Et en se basant sur des données fiables, les risques d’erreurs sont très peu élevés.

Côté marketing, les algorithmes de segmentation de clientèle permettent de diviser la base de clients en groupes homogènes, facilitant ainsi des campagnes de marketing ciblées.

Ces techniques peuvent également être utilisées pour limiter les tâches répétitives des salariés et gagner en efficacité opérationnelle (par exemple en faisant de la lecture automatisée de documents pour transformer directement  les informations écrites sur le document en données dans une base sans faire de saisie manuelle).

Outils et plateformes d’analyse

Pour tirer parti des analyses de données et du machine learning, les entreprises disposent de divers outils et plateformes d’agrégation de données.
Les solutions de business intelligence comme Tableau et Power BI permettent de visualiser les données de manière interactive, facilitant l’exploration et la communication des insights. Ces outils intègrent des fonctionnalités d’analyse avancée qui peuvent être utilisées pour créer des tableaux de bord dynamiques et des rapports détaillés. Ce sont de bons choix pour mieux partager l’information aux équipes opérationnelles et stratégiques.

Les plateformes de machine learning comme TensorFlow, scikit-learn et Microsoft Azure Machine Learning offrent des environnements puissants pour le développement, l’entraînement et le déploiement de modèles. Ces plateformes fournissent des bibliothèques de fonctions et d’algorithmes préétablis, ainsi que des outils pour l’évaluation et l’optimisation des modèles.

En outre, les entreprises peuvent utiliser des services cloud pour augmenter leur capacité de traitement et stocker des volumes massifs de données. Les fournisseurs de cloud comme AWS, Google Cloud et Microsoft Azure offrent des services de stockage et de calcul flexibles qui s’adaptent aux besoins croissants des entreprises.

L’analyse des données et le machine learning sont des piliers essentiels pour exploiter le plein potentiel des données d’entreprise. En transformant les données en informations exploitables et en appliquant des techniques de machine learning, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées, anticiper les tendances futures et automatiser des processus critiques, le tout, en réduisant la probabilité de voir des erreurs à presque rien. Cette capacité à analyser et à interpréter les données est cruciale pour lancer des stratégies basées sur les données et l’IA.

III. Mise en oeuvre des stratégies basées sur les données et l’IA

Nous avons vu comment récolter et mieux organiser ses données. Maintenant, voyons comment en tirer parti : en mettant en œuvre les bonnes stratégies.

Développement de stratégies data-driven

La première étape dans l’intégration des données et de l’IA consiste à aligner, d’une part, les données collectées par l’entreprise et, d’autre part, les objectifs de l’entreprise.

Par exemple, une entreprise cherchant à améliorer la satisfaction client pourrait se concentrer sur l’analyse des données de feedback client pour identifier les domaines d’amélioration.

Une fois les objectifs définis, il est essentiel d’élaborer des plans d’action détaillés qui exploitent les insights dérivés des données.
Cela inclut la définition des indicateurs de performance clés (KPIs) pour mesurer les progrès et l’efficacité des initiatives.

Mesure de l’impact et ajustement

La mise en œuvre des stratégies basées sur les données et l’IA doit être suivie d’une évaluation continue de leur impact.

Les entreprises doivent mettre en place des systèmes de suivi des performances pour surveiller les KPIs définis lors de la phase de planification. Les tableaux de bord interactifs et les rapports analytiques jouent un rôle crucial dans cette étape, fournissant une vue d’ensemble des performances et des insights détaillés pour chaque initiative.

L’évaluation des performances permet non seulement de mesurer l’impact des modifications apportées aux stratégies de l’entreprise, mais aussi d’identifier les domaines nécessitant des ajustements.

Par exemple, si une campagne marketing ne génère pas les résultats escomptés, une analyse des données peut révéler des problèmes spécifiques, tels qu’un ciblage inefficace ou un message inadapté. Les entreprises peuvent alors ajuster leurs stratégies en conséquence, en utilisant les nouvelles données pour affiner les modèles prédictifs ou les algorithmes de personnalisation.

Finalement, l’IA permet d’exploiter toujours plus les données que l’entreprise collecte et chaque changement apporte son lot de nouvelles données et potentiellement d’information à valeur ajoutée. Ces nouvelles données sont à utiliser pour encore améliorer les performances de l’entreprise. A terme, l’entreprise gagne aussi beaucoup de temps en incluant la gestion de l’IA et des données parmi ses expertises techniques.

Et pour toutes les autres, Apside leur permet d’activer leurs données et de commencer à exploiter tout leur potentiel. Nos équipes composées des meilleurs data-analyst, professionnels de l’IA (data engineer, data scientist) et architectes, vous permettent d’aller plus loin dans vos stratégies, en vous basant sur des données concrètes.

Conclusion

L’exploitation des données et de l’intelligence artificielle est devenue essentielle pour la croissance des entreprises.

En collectant et en gérant efficacement les données, en utilisant des techniques avancées de machine learning pour analyser ces données, et en développant des stratégies data-driven, les entreprises peuvent transformer leurs informations en un atout stratégique puissant.

Cette approche permet non seulement d’optimiser l’aspect opérationnel et de personnaliser le marketing, mais aussi de prendre des décisions plus éclairées et de rester compétitives sur le marché.