Si les mots à la mode Big Data, Intelligence Artificielle, et Machine Learning ne vous amusent plus et que vous vous demandez (comme tout le monde) quelle est leur application pratique dans votre entreprise ? Lisez ce qui suit.
La plupart des entreprises (PME) n'ont pas besoin d'investir dans des outils de Big Data. Mais elles doivent se concentrer sur les petites données - en abordant les problèmes de votre organisation à l'aide de petits ensembles de données (des centaines de points de données ; pas les millions de points de données comme dans les projets d'entreprise Big Data).
Dans les projets de transformation digitale que nous réalisons pour les PME, nous utilisons une méthode d'analyse qui est accessible et compréhensible pour tous les membres de l'organisation.
Vous n'avez pas besoin d'investir dans des Data Scientists pour tirer parti de la puissance de vos données.
Partons des petites données de votre organisation :
- Données industrielles, analyses de données socio-économiques ou environnementales pour une politique fondée sur des preuves.
- Données financières et opérationnelles
- Marketing numérique, campagnes de sensibilisation, médias sociaux, SEO
- Données de vente
- Engagement des clients à un niveau granulaire
- ...
À NE PAS FAIRE
Ignorer les quickwins en faveur d'outils big data glamour (coûteux) qui ne sont pas pratiques. N'investissez pas dans des data scientists et des technologies flashy (Tableau, Oracle, ...) pour travailler sur vos problèmes de données. C'est une surcharge pour votre budget.
A FAIRE
- Définissez d'abord le problème commercial que vous voulez résoudre. Pas l'outil en premier, sinon votre projet de données devient un projet d'expert en informatique. Cela crée une dépendance technique pour un sujet stratégique. Une fois que vous aurez identifié vos priorités, il ne sera pas difficile de trouver de petites opportunités de données et d'identifier des solutions numériques abordables + faciles à utiliser.
- Encouragez l'ensemble de votre équipe à rejoindre votre initiative en matière de données et donnez-leur les moyens de mettre les petites données au service de leurs propres objectifs. Lorsque toute votre équipe sera embarquée dans ce projet, vous verrez un lieu de travail plus égalitaire, chacun étant à l'aise pour développer ses compétences en matière de données et contribuer aux opportunités de données.
Voici les 3 étapes pour démarrer :
1. AUDIT DES DONNÉES.
- Commencez à évaluer les données, couchées en silos, à travers les départements et les équipes. Votre personnel devrait être en mesure de vous dire quelles données il utilise, comment il les collecte, où les données sont stockées, à quelle fréquence elles sont mises à jour. Déterminez où se trouvent vos données et comment elles sont stockées.
- Vous devez examiner en détail votre infrastructure d'information et vos processus de travail. Par exemple, voyez quelles sont les données qui ne se trouvent qu'à un seul endroit et quelles sont celles qui se trouvent dans plusieurs sources et endroits. Si vos données sont stockées à plusieurs endroits, lorsqu'elles doivent être mises à jour, sont-elles modifiées à tous les endroits simultanément ou non ? ...
2. UNIFICATION DES DONNÉES
- Les flux de travail sont-ils suffisamment efficaces pour mettre à jour les données à travers différents outils et processus ? Centralisez vos données et laissez votre équipe collaborer sur celles-ci.
- Brisez les silos et consolidez vos données.
- Établissez des relations entre les données, créez des interconnexions entre les points de données.
3. ANALYSE DES DONNÉES ET VISUALISATION INTERACTIVE
L'analyse des données à l'aide d'un CRM comme HubSpot associé à un Tableau ed bord en temps réel que nous mettons en place peut aider votre organisation à prendre des décisions meilleures, plus rapides et plus efficaces sur la base de preuves tangibles.
Les entreprises les plus innovantes placent les données au cœur de leur proposition de valeur et des services qu'elles proposent à leurs clients. Et toute leur équipe est habilitée à utiliser les données de manière efficace, pas de travail en silo.
Chez Symantra, nous aidons les entreprises à automatiser la collecte, l'agrégation et la visualisation des données (données sectorielles, données sociales/économiques/environnementales, leads, bases de données clients, ...).
Nous fournissons une interface simple et abordable pour que toute l'équipe puisse contribuer aux projets de données (pas besoin d'experts ou de data scientists).
Ce que nous vous aidons à réaliser :
- Utiliser de nouvelles sources de données et améliorer les sources existantes.
- Utiliser des techniques analytiques pour obtenir de meilleures informations
- Fournir des informations plus rapidement ou presque en temps réel
- Élargir le public cible des solutions analytiques
- Concevoir de nouveaux services basés sur les données
Vous avez un projet de données ? Vous avez besoin d'un tableau de bord de données interactif pour vos rapports ?
Contactez-nous : contact@symantra.com