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Comment gérer et appréhender la complexité de la data dans une PME ?

data en PME

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Comment gérer et appréhender la complexité de la data dans une PME ?

Le sujet de la data devient de plus en plus présent dans les entreprises.

Ne dit-on pas que la data c’est l’or noir des entreprises et le nouvel asset.

Des projets pharaonesques ont alors éclos avec des Data Lake pour centraliser toutes cette data avec des couts exorbitants et sans promesse d’une valeur.

Même si le besoin ou l’origine du projet est de trouver de valeur dans les Datas, cette approche ressemble beaucoup à la recherche d’une aiguille dans une botte de foin.

Comment s’y prendre, par où commencer, quelle approche ?

Comme souvent il faut au préalable définir les objectifs.

Il existe trois grandes catégories d’utilisation de la Data ayant des objectifs très différents :

La première est la connaissance client. Dans le cadre d’une transformation digitale et vers une entreprise data driven, la connaissance client est clé.  Mais avons-nous toutes les données liées aux clients comme les données du CRM, les données du site Web, donnée marketing, le support client … mais surtout sommes nous en capacité de consolider ses données autour d’un même référentiel ?

La deuxième catégorie sont les données qui vont pouvoir définir ou améliorer des offres/services et peuvent impacter le business model des entreprises. Grace à la data vous pouvez mettre en place vos offres et la demande disponible en temps réel. L’approche est orientée sur les données liées aux nouveaux usages.

Enfin la troisième catégorie est une approche d’automatisation et d’optimisation des processus.  Cela peut concerner la Supply Chain, la production 4.0 ou des processus internes identifiés à optimiser ou à automatiser via un RPA (Robotic Automatisation Process). Dans ce cas l’approche est d’identifier les processus générateurs de gains importants.

Le travail sur le référentiel et la qualité des données sont importants, c’est pourquoi préalablement de lancer les projets il faut définir ses objectifs, faire le bilan des datas nécessaires, établir un scoring au regard de la difficulté et de vos gains.

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