Comment transformer les données d'entreprise en atout stratégique dans un monde en constante évolution ?


Rédigé par Eric Choppe, Magic Software France le 17 Novembre 2023

Faire parler les données d'entreprise est bien plus qu'une tendance ; c'est un impératif pour les entreprises qui cherchent à prospérer dans un environnement en constante évolution.



Eric Choppe, DG Magic Software France
Les dirigeants d'entreprise savent désormais que les données sont reines dans l'économie du XXIe siècle. Cependant, malgré la collecte d'énormes quantités de données, la plupart des entreprises ont du mal à passer des données à la connaissance. En conséquence, les entreprises accumulent les coûts de la transformation numérique et n'obtiennent que peu de résultats.

Noyées dans les données, assoiffés de connaissances

Les silos de données entravent l'efficacité de l'entreprise. Au fil du temps, les organisations ont adopté divers logiciels pour des fonctions spécifiques, comme les finances, la gestion de projet, la chaîne d'approvisionnement, et les relations avec la clientèle. Bien que ces systèmes aient été efficaces individuellement, le défi actuel est de les faire fonctionner de manière harmonieuse pour obtenir une vue globale des données de l'entreprise et permettre de nouvelles stratégies basées sur les meilleures décisions. La clé réside dans la rupture de ces cloisonnements de données et l'intégration de ces systèmes disparates.

Manque de connaissance en matière de données chez les employés.

De nombreux employés sont à l'aise avec les logiciels de leur domaine, mais ils ne sont pas naturellement enclins à l'analyse des données. Une étude récente de Tableau indique que d'ici 2025, 70 % des employés devraient utiliser davantage les données, mais seulement 40 % estiment avoir les compétences nécessaires. Pour surmonter ce défi, il faut rendre l'analyse des données plus intuitive en adoptant des logiciels avec des tableaux de bord adaptés à chaque employé et des interfaces conviviales. De plus, les entreprises doivent investir dans la formation continue pour aider les employés à développer leurs compétences en matière de données, préparant ainsi leur avenir professionnel.

Un retour sur investissement incertain pour la transformation digitale.

La nécessité de la transformation digitale pour maintenir la compétitivité des entreprises est largement reconnue. Cependant, il est de plus en plus difficile de mesurer son impact sur le résultat net. Dans le passé, la numérisation avec des outils tels que les ERP et les CRM était plus clairement liée à des résultats mesurables, comme une augmentation des ventes due à l'automatisation. Cependant, lorsqu'il s'agit de passer à une gestion et une analyse des données à l'échelle de l'entreprise, le retour sur investissement peut être plus complexe à évaluer, en particulier lorsqu'il s'agit de résoudre plusieurs problèmes à la fois. Les coûts initiaux élevés et la complexité peuvent rendre difficile la détermination des causes et des effets liés à la transformation digitale.

Faire des données votre arme secrète

Dans l'état actuel des choses, les données sont plus un casse-tête qu'une aide pour la plupart des entreprises. Au mieux, elles analysent les données rétroactivement et espèrent que les informations qu'elles ont passé des heures à trouver sont toujours pertinentes pour leurs problèmes actuels. Mais il n'est pas nécessaire d'en arriver là. Avec la bonne solution, les entreprises peuvent laisser les données guider les décisions en temps réel et utiliser des informations globales pour permettre une amélioration continue dans l'ensemble de l'entreprise. Les entreprises ont besoin d'un moyen d'intégrer rapidement les systèmes cloisonnés avec des solutions de gestion des données d'entreprise faciles à utiliser et offrant un retour sur investissement clair. Pour maximiser la puissance de ces ‘‘lacs de données’’, vous devez connecter tous vos flux de données à vos processus. Avec la plupart des fournisseurs, cela peut prendre énormément de temps.

Enfin, le secteur est rempli de projets d'analyse de données et de transformation numérique pluriannuels et coûteux, qui échouent souvent en raison d'un retour sur investissement incertain.



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