Selon Gartner, 76 % des salariés estiment que leurs décisions seront plus complexes à prendre parce qu’il faut de plus en plus prendre en compte le contexte, considérer le temps réel et intégrer toutes les relations entre les parties prenantes à la décision. Si les décisions deviennent de plus en plus complexes, elles sont aussi de plus en plus automatisées : les analystes de Gartner estiment que 95 % des décisions qui utilisent des données seront partiellement automatisés à l’horizon 2025.
Trop de données, pas assez de recul
Selon une étude de Zendesk, l’avalanche de données submerge les chefs d’entreprise. Ces derniers manquent toujours d’idées significatives pour mener à des expériences meilleures et plus personnalisées pour les clients. La moitié des entreprises sondées disent utiliser entre 6 et 15 applications avant d’avoir une vision complète du parcours client. Un peu plus d’un tiers (37 %) se disent « très fortes » pour offrir des expériences personnalisées.
Si beaucoup comprennent la nécessité de l’intégration, mettre fin aux silos continue de poser des problèmes, même pour les entreprises championnes en la matière qui sont 3,5 fois plus susceptibles que les entreprises débutantes à utiliser plus de 16 applications, et 6 fois plus susceptibles de déclarer que la fragmentation des données est un véritable obstacle pour fournir un support client plus homogène. « Les entreprises émergentes sont également confrontées à la difficulté de transformer les données de manière significative, alors que seules 27 % d’entre elles y parviennent efficacement. Cela met en évidence les occasions manquées pour renforcer l’engagement des clients », souligne l’étude.
La DSI n’est pas toujours au cœur de la stratégie data
Exemple d’entreprise orientée données : Radiall, ETI familiale spécialisée dans la fabrication de connecteurs électroniques, qui a déployé la solution Qlik Sense, intégrée par Keyrus. Le lancement du projet d’intégration de Qlik Sense provenait d’un double constat : les outils utilisés chez Radiall étaient particulièrement vieillissants et plus assez ergonomiques pour permettre aux utilisateurs de répondre à leurs questions au quotidien. Les équipes opérationnelles passaient un temps non-négligeable à préparer des tableaux de bord et des reportings sous Excel ou autres outils, ce qui entraînait des problèmes de productivité dans l’ensemble des fonctions.
« Un PoC technique et fonctionnel a été réalisé sur l’outil, et celui-ci a suscité l’enthousiasme de l’ensemble des utilisateurs, aussi bien pour les développeurs que pour les utilisateurs finaux. Parmi les principales raisons de notre choix, on retrouve l’ergonomie, la simplicité d’usage, et la puissance de la technologie propriétaire qui permet d’exploiter, préparer et transformer la donnée de manière extrêmement simple », se réjouit Henri Rufin, responsable Data & Analytics chez Radiall.
Une solution de planification budgétaire a ainsi été déployée en l’espace de deux mois, et une centaine d’utilisateurs peuvent désormais participer au processus budgétaire, ainsi qu’à la réconciliation des données. Ce nouveau dispositif a permis de simplifier le travail de préparation du budget. « Nous pouvons dire que les gains de productivité sont mesurables ! », affirme Henri Rufin qui rappelle que « Historiquement, les données étaient gérées par les DSI, mais ils ne comprennent pas toujours ces problématiques. Comment effacer cette frontière ? Chez Radiall, les données appartiennent aux métiers, nos managers ont ainsi gagné de deux à trois jours par mois. Même la solution technique (Qlik) a été choisie par le métier, le contrôle de gestion. »
La culture data avant la technologie
Lors d’un débat organisé par le Club de la presse informatique B2B, Henri Rufin a rappelé que « dans une donnée, par exemple un chiffre d’affaires, on peut avoir plusieurs vérités, l’objectif est d’obtenir une seule vérité avec une définition unique. En outre, on distingue généralement l’analytique régalien et l’analytique opérationnel, mais entre les deux, il faut un chef d’orchestre. » Les aspects technologiques ne sont donc pas primordiaux : « Ce n’est évidemment pas une question de technologies, c’est une question de culture. C’est l’usage qui est fait des data qui fait qu’une entreprises est orientée donnée ou ne l’est pas. »
Il faut toutefois ne pas négliger les problématiques technologiques. Comme le souligne Sébastien Verger, directeur technique chez Dell Technologies, « la gestion des données est de plus en plus décentralisée, avec une gestion locale et en temps réel. Il y a bien sûr un enjeu technique, notamment pour le stockage, la gestion, la sécurité et le partage. » D’autant que les données recouvrent un périmètre très large : « N’oublions pas que les données intègrent également des éléments comme les images ou les logs », rappelle Edouard Beaucourt, directeur général France chez Snowflake.
Si l’entreprise orientée données reste un objectif à atteindre, Sébastien Calais, directeur Industry Solutions chez o9 Solutions, avertit que « l’entreprise orientée donnée n’est jamais une fin en soi. Pour être performant, il faut que les décisions les plus complexes soient prises avec le plus de précision possible. On passe de la question « quel est le bon chiffre ? » à la question « Que peut-on faire de cette donnée ? ». Ainsi, les data deviennent le langage universel dans les organisations, cela évite bien des biais. »
Il est pertinent d’intégrer dans la stratégie data une composante essentielle : les clients. « L’entreprise pilotée par les données prend tout son sens dans les relations entre les métiers et les consommateurs. La data contrôle l’expérience client, elle doit être partagée entre les différents métiers. Lorsque les entreprises placent la data au centre de la relation client, il importe que l’initiative viennent de la direction générale, parce que cela concerne tous les métiers », estime Sophie Pietremont, directrice marketing EMEA Sud chez Zendesk.