Transformer la résolution de problèmes pilotée par l'analytique : adopter des stratégies innovantes

Depuis des années, les entreprises ressentent la pression de « se transformer numériquement », et ces pressions n'ont fait qu'augmenter en cette période sans précédent où tant d'entreprises n'ont d'autre choix que de déplacer leurs opérations vers des environnements virtuels. Le nouveau coronavirus a forcé de nombreuses entreprises à changer de focus, reconsidérer leurs délais existants et réévaluer leur façon d'opérer. Les entreprises qui ont le mieux résisté à cette crise sont celles qui avaient priorisé la digitalisation de leur activité ; en particulier, celles qui avaient investi dans l'analytique et l'automatisation. Pourtant, l'IA reste une zone grise pour de nombreux dirigeants d'entreprise tous secteurs confondus. Comment, alors que nous basculons vers une nouvelle normalité, rendre les données et l'analytique plus accessibles pour la résolution de problèmes ?

Pour réussir, les entreprises doivent adapter leur état d'esprit. Le récit de la réouverture est trop simpliste ; nous devons plutôt « réimaginer » l'entreprise alors que le monde autour de nous change. Ce n'est qu'avec de nouveaux insights data-driven centrés sur les efficacités opérationnelles que les entreprises réimagineront avec succès ce qu'elles font. Elles peuvent tracer une nouvelle voie passionnante en embrassant des insights métier alimentés par les données et pilotés par l'analytique.

Cependant, la résolution de problèmes aujourd'hui exige une nouvelle culture et une nouvelle façon de penser pour trouver ces insights plus vite et plus efficacement, et il est temps pour un catalyseur logiciel audacieux et unificateur de remplacer le patchwork de solutions d'analytique de données existantes et de démanteler les barrières entre les équipes métier.

En 1969, la NASA a mis un homme sur la lune avec une règle à calcul, mais nous serions inquiets s'ils faisaient la même chose aujourd'hui. Parce que nous ne devrions pas faire le travail d'aujourd'hui avec les instruments du passé. Le traitement des données et l'analytique ne font pas exception.

Automatisation des processus

L'espace entreprise a longtemps été un hub d'innovation. Partout dans le monde, des technologies intelligentes et data-driven permettent maintenant la prise de décision humaine tout en libérant les travailleurs de la corvée des tâches basiques. C'est la synergie ultime de l'intuition humaine et de l'insight analytique. À mesure que plus d'organisations évoluent vers une culture technologique et data-driven, le taux auquel les systèmes intelligents peuvent être scalés à travers toutes les parties de l'entreprise est devenu la vraie mesure du succès business.

Pourtant, un déséquilibre informationnel persiste pour de nombreuses entreprises. Alors que la quantité de données collectées explose, le volume pur submerge la capacité des systèmes legacy à le traiter et en tirer une sortie précieuse. Non seulement cela, mais les employés ne savent pas comment utiliser les données. Par conséquent, de nombreuses organisations n'ont d'autre choix que de se concentrer sur de portions étroites de données – une fraction incomplète quand les solutions exigent une plus grande partie du tout.

La catégorie émergente de l'Automatisation des Processus Analytiques (APA) pourrait être la clé pour capturer le meilleur de l'homme et de la machine à grande échelle. L'APA automatise les processus métier et accorde même aux travailleurs de la connaissance de niveau novice un accès direct en self-service aux insights métier critiques à vitesse grand V. En pratique, cela signifie que plus d'employés peuvent adopter – et bénéficier de – la données avec un minimum de formation. Cela dissipe à son tour la tension familière entre spécialistes des données et managers métier, où ces derniers dépendaient de l'accès des premiers aux informations tant nécessaires. L'APA démocratise l'analytique de données d'une manière que le monde des affaires n'avait jamais vue.

Demandez à Gymshark, détaillant direct-au-consommateur de vêtements de sport. Ils collectent des données clients depuis des événements live, l'engagement sur les réseaux sociaux, et les programmes d'entraînement sur leur app. Maintenant, en élargissant l'accès à ces données, en automatisant les processus de données complexes, et en élargissant les compétences data des employés à travers l'entreprise, l'information travaille dur pour la compagnie et donne une nouvelle visibilité sur leur performance. Cela permet aux travailleurs de prendre des décisions plus intelligentes. Par exemple, l'entreprise utilise maintenant les données relatives aux dépenses clients, aux répartitions par genre, et à l'engagement sur l'app pour choisir intelligemment les emplacements de leurs événements pop-up retail populaires, utilisant l'analytique pour déterminer quelle ville a plus de gens ayant fait des achats dans un certain rayon – et grâce à une plateforme APA, le traitement des données se fait en une fraction du temps.

Au milieu de la crise Covid-19, l'analytique rapide a permis à Gymshark de rester tout aussi agile et efficace dans leur prise de décision quotidienne alors qu'ils déplacent l'accent sur leur présence en ligne.

Crucialement, des travailleurs réguliers exploitent ces insights transformationnels, souvent en utilisant l'APA depuis chez eux. Dans un monde avec seulement environ deux millions de doctorats en data science, l'APA upskille effectivement chaque travailleur en un data worker capable de résoudre des défis business et d'accélérer les résultats business qui pilotent le ROI.

Évolution attendue depuis longtemps

Il y a des parallèles pour cette évolution. Il y a eu un temps où créer un site web signifiait apprendre à écrire de longues lignes de code. Cela a éventuellement évolué vers un modèle partiel en self-service via des logiciels open-source, et maintenant la prévalence de fonctionnalités simples drag-and-drop permet à quiconque a une idée de créer un site web personnalisé.

Comme pour le développement du web design, les plateformes APA permettent maintenant aux utilisateurs d'atteindre l'étape créative – ou « étape de réflexion » – plus tôt. Elles sautent les tâches fastidieuses de sourcing, nettoyage et organisation des données. L'équivalent des fonctionnalités drag-and-drop user-friendly du web design sont les centaines de blocs de construction qui jump-startent le processus de création de modèles analytiques utiles.

Par une méthode unifiée de gestion de l'analytique de données, d'automatisation des processus métier et d'élévation des employés pour qu'ils passent leur temps sur de la résolution plus stratégique, l'APA remodelle la façon dont les entreprises génèrent des insights data-driven et agissent sur eux. Cela permet à des employés upskillés dans toutes les parties de l'entreprise de poser des questions difficiles et d'obtenir des réponses rapides sans toujours dépendre des compétences avancées des experts en données.

Prédiction à vitesse

En remplaçant une gamme de solutions ponctuelles encombrantes par une seule plateforme qui siège à travers tout le parcours analytique, l'APA permet aussi à n'importe qui dans n'importe quelle organisation de construire des modèles prédictifs et d'utiliser l'analytique prédictive pour obtenir des gains rapides. Auparavant, les données étaient réservées aux spécialistes du machine learning, mais avec le bon système complet, nous sommes un pas plus près de combler le fossé des compétences en analytique. Plus les travailleurs sont habilités, plus l'IA devient à la fois explicable et répétable.

Les entreprises utilisent actuellement l'APA à travers les industries pour une multitude de fins urgentes. Les compagnies aériennes utilisent ces plateformes pour couvrir le carburant, les détaillants pour optimiser le merchandising hyperlocal et les équipes sportives pour faire de l'analyse de sentiment.

Ces dernières années, les géants de la tech ont prouvé ce qui peut être réalisé quand les données et l'analytique sont au cœur d'un modèle business. Il n'est pas surprenant que les cinq entreprises les plus prospères au monde soient toutes data-driven, toutes alimentées par un focus central sur l'utilisation des données pour comprendre, marketing vers et augmenter les revenus de leurs clients. Ce changement culturel pour démocratiser l'accès aux données et à l'analytique à travers une organisation a permis à ces entreprises de capitaliser rapidement sur l'économie de la donnée et d'accélérer la transformation numérique.

Timing critique ?

Nous sommes à un carrefour en matière de stratégie business et d'intégration des données. Aujourd'hui, le potentiel des entreprises à résoudre est limité parce qu'une infime fraction des données organisationnelles disponibles est utilisée. La clé pour surmonter le blocage revient ultimement à combler le fossé des compétences, et à introduire des plateformes intuitives et capables de se synchroniser avec la main-d'œuvre existante. Il est universellement admis que les données ajoutent de la valeur, mais seulement quand les travailleurs peuvent en extraire des insights pertinents et actionnables.

La nouvelle catégorie APA en analytique aide les entreprises à s'attaquer à cela de front, offrant précisément ce dont elles ont besoin pour piloter la croissance, habiliter le personnel et créer du temps pour la résolution créative de problèmes. La clé est la simplicité.