Maximiser l'avantage de votre organisation : transformer les données en insights stratégiques

Si votre PDG ou DSI vous demandait comment vous aidez votre organisation à utiliser les données à votre avantage, que répondriez-vous ?

Auriez-vous une réponse quand il s'agit de catégories de dépenses comme le transport ou les biens indirects ? De telles questions sont susceptibles de vous envoyer courir chercher de nouveaux outils pour aider.

Lorsqu'on aborde le défi de mettre vos données au travail, la première question est : sauvegardez-vous toutes vos données ? Il y a des milliards de transactions d'approvisionnement annuellement — environ 10 000 conteneurs d'expédition sont perdus en mer chaque année — donc ce n'est pas une surprise que collecter, sauvegarder et organiser les données d'approvisionnement soit un défi. Si vous luttez pour sauvegarder vos données de manière efficace, vous n'êtes pas seul. Heureusement, les données deviennent numérisées, et alors que nous voyons de plus en plus d'articles affirmant que les données sont le nouveau pétrole, une multitude de nouveaux outils pour les sauvegarder et les organiser arrive également.

L'utilisation efficace du big data peut récolter des bénéfices substantiels. Le succès d'applications réelles dans le transport, le sourcing et l'approvisionnement valident le temps et l'effort. Par exemple, la ville de Brisbane, en Australie, a pu réduire la congestion du trafic en exploitant des points de données et en apportant quelques changements au réseau. UPS stocke 16 pétaoctets de données pour aider à prendre des décisions, gérant plus de 39,5 millions de demandes de suivi par jour de la part des clients. En conséquence, il a réussi à rester compétitif face à Amazon.

Alors par où commencer ? Viennent d'abord les outils de business intelligence (BI), suivis de spin-offs dans chaque catégorie rebaptisés intelligence artificielle. Cependant, peu de ces entreprises tech d'IA et d'apprentissage machine ont pu faire une brèche dans le problème, en raison d'un manque de données organisées. La première étape du voyage est le besoin de conserver les données.

Les humains sont enclins à la centralisation. On estime que 68 % de la population mondiale vivra en zone urbaine d'ici 2025. De même, 65 % des équipes d'affaires préfèrent travailler au sein de fonctions centralisées globalement. Bien qu'aucun modèle ne fonctionne pour toutes les supply chains, la prise de décision centralisée tend à régner en maître, les plus grandes entreprises externalisant les fonctions clés pour réduire les coûts. La même chose peut être arguée pour la gouvernance et l'analytique des données. Avoir une équipe centralisée qui peut travailler de manière transversale au sein de la supply chain aidera mieux votre organisation à exploiter la puissance des données et à prendre de meilleures décisions.

Alors quel type de données devrait être utilisé pour atteindre ces objectifs ? Comme le rapporte Forrester, 74 % des entreprises disent vouloir être data-driven, mais seulement 29 % réussissent réellement à connecter l'analytique à l'action. Vous souvenez-vous des 10 derniers devis que votre revendeur à valeur ajoutée IT a donnés à votre organisation pour le même serveur ? Et les 150 derniers devis spot de fret de votre fournisseur logistique tiers de référence ? Les organisations sauvegardent rarement toutes leurs données. Mais ce n'est pas parce que vous êtes parti avec un autre fournisseur que vous devriez jeter son prix. Vous devriez mettre ces données au travail.

Le stratège data Brent Dykes argue que les insights actionnables sont l'apex de la pyramide des données, qui consiste en six niveaux : alignement, contexte, pertinence, spécificité, nouveauté et clarté. C'est de notoriété publique que l'IT offre les meilleures remises au quatrième trimestre, mais comment pouvez-vous utiliser les données pour prédire le comportement à d'autres moments de l'année, ou tirer parti de la taille de votre organisation pour obtenir un meilleur prix ? Être capable d'identifier des résultats d'affaires positifs vous aidera à obtenir des résultats, en réduisant votre champ d'action et en visant un objectif spécifique. Votre nouvel outil BI rebrandé tape-à-l'œil ne peut pas faire cela.

Personnellement, je sauvegarde mes données. J'ai un plan, et maintenant c'est le moment de récolter les bénéfices. Si vous essayez de maintenir un avantage concurrentiel, mettez vos données au travail. L'IA aujourd'hui est vraiment juste des modèles d'apprentissage machine extensifs, ou une combinaison de réseaux de neurones. Les entreprises qui réussissent avec leurs partenaires technologiques IA et ML sont celles qui cherchent à résoudre des objectifs concrets avec de grands ensembles de données. Allez-vous en faire partie ?

Tarek Alaruri est co-fondateur de Fairmarkit.