Les données sont le nouveau pétrole ? Pas forcément.
On entend depuis des années que les données sont la ressource la plus précieuse des entreprises modernes.
Les entreprises investissent dans des systèmes ERP, déploient des CRM, achètent des licences pour des plateformes de Business Intelligence, construisent des entrepôts de données et créent de nouveaux rapports. Elles dépensent des centaines de milliers, parfois des millions de zlotys en infrastructure destinée à aider à prendre de meilleures décisions.
Le paradoxe est que malgré ces investissements, beaucoup d'organisations fonctionnent encore comme il y a plusieurs décennies ;
Le commercial utilise son propre fichier Excel.
L'entrepôt dispose de ses propres tableaux.
Le marketing utilise des données différentes de celles des ventes.
La production rapporte ses résultats dans un autre système.
La direction reçoit cinq rapports différents provenant de cinq sources différentes.
En conséquence, l'entreprise possède d'immenses quantités de données, mais très peu de connaissance.
Le problème n'est donc pas que les entreprises ont trop peu d'informations. Le problème est qu'elles ne savent pas les relier et les exploiter.
Les données ne sont pas de l'information
C'est l'une des différences les plus importantes à comprendre.
Les données sont des faits isolés.
Le nombre de commandes.
Le montant d'une facture.
Le niveau de stock.
La date de livraison.
Le nombre de réclamations.
Ce n'est qu'en regroupant correctement ces informations que l'on peut tirer des conclusions.
Un niveau supérieur est la connaissance, c'est-à-dire la capacité de répondre à la question : « Pourquoi cela s'est-il produit et que devons-nous faire ensuite ? »
C'est justement à ce stade que beaucoup d'organisations s'arrêtent à mi-chemin.
Qu'est-ce qu'un Data Silo ?
L'un des plus grands problèmes des entreprises actuelles est ce qu'on appelle les Data Silos, c'est-à-dire les silos de données.
C'est la situation où les informations sont placées dans différents systèmes et ne sont pas reliées entre elles.
Un exemple ?
Le système ERP stocke les informations sur les commandes.
Le CRM contient l'historique des contacts client.
La boutique en ligne possède les données d'achats.
La plateforme marketing analyse les campagnes.
Le logiciel d'entrepôt gère les stocks.
Chaque système fonctionne correctement.
Le problème survient lorsque aucun d'eux ne « parle » avec les autres.
L'entreprise dispose de toutes les informations nécessaires, mais ne peut pas voir le tableau d'ensemble.
ERP, CRM, BI... qui fait quoi ?
Beaucoup de personnes utilisent ces termes de façon interchangeable, alors qu'ils remplissent des fonctions complètement différentes.
ERP (Enterprise Resource Planning)
C'est le système qui gère les processus de l'entreprise.
Il couvre généralement :
- les finances,
- la comptabilité,
- l'entrepôt,
- la production,
- les achats,
- la logistique,
- les ressources humaines.
L'ERP est avant tout responsable du pilotage opérationnel des processus.
CRM (Customer Relationship Management)
Le CRM se concentre sur les relations clients.
Il permet de gérer :
- les leads,
- les contacts,
- les offres,
- l'historique de collaboration,
- les activités commerciales,
- le support client.
Le CRM est responsable du processus de vente et de la construction de la relation client.
Entrepôt de données (Data Warehouse)
Ce n'est pas un autre système opérationnel.
C'est un endroit où les données provenant de différentes sources sont rassemblées, ordonnées et préparées pour l'analyse.
Grâce à cela, il est possible de comparer des informations issues de nombreux systèmes en même temps.
Business Intelligence (BI)
Le BI est chargé de l'analyse des données.
Il crée des rapports.
Des tableaux de bord.
Des indicateurs KPI.
Il aide à comprendre ce qui s'est passé dans l'entreprise.
Mais le BI seul ne résoudra pas le problème de la mauvaise qualité des données ni de leur dispersion.
Pourquoi les entreprises ont-elles des données qu'elles n'utilisent pas ?
Il y a de nombreuses raisons.
Les plus courantes sont les suivantes.
Les données sont dispersées
Chaque département utilise son propre outil.
Il n'existe pas une seule source de vérité.
Les données sont incomplètes
Les commerciaux ne remplissent pas le CRM.
Les employés enregistrent une partie des informations hors système.
Les processus ne sont pas respectés.
Les données sont incohérentes
Le même client apparaît sous plusieurs noms.
Les produits ont des codes différents.
Il manque des standards.
Les données sont obsolètes
Le rapport montre l'état d'il y a une semaine.
Et la décision doit être prise aujourd'hui.
L'entreprise collecte tout
C'est une erreur très fréquente.
L'organisation accumule d'énormes volumes d'informations simplement parce qu'elle le peut. Personne n'en fera ensuite usage.
D'autres rapports voient le jour.
D'autres tableaux de bord.
D'autres graphiques.
Et les questions les plus importantes restent sans réponse.
Qu'est-ce que la Single Source of Truth ?
C'est un concept qui suppose que l'entreprise dispose d'une source unique et fiable de données.
Cela ne signifie pas un seul logiciel.
Cela signifie que, quel que soit l'endroit où l'on consulte les données, les informations sont cohérentes.
Si le chiffre d'affaires est d'un million de zlotys, chaque rapport devrait afficher la même valeur.
Sans avoir à se demander quelle table est à jour.
L'IA ne résoudra pas le désordre
C'est l'un des plus grands mythes de ces dernières années.
Les entreprises pensent souvent qu'il suffit de déployer l'intelligence artificielle. — Ce n'est pas suffisant.
L'IA sait analyser les données.
Elle peut détecter des dépendances.
Elle peut prédire des tendances.
Mais seulement si elle reçoit des données de qualité adéquate.
Si une organisation dispose d'informations incohérentes, les algorithmes analyseront... des informations incohérentes.
On n'obtiendra qu'une version plus avancée de conclusions erronées.
C'est pourquoi on dit : Garbage In, Garbage Out.
AI Analytics — qu'est-ce que ça change ?
L'analytique moderne basée sur l'IA peut faire bien plus que le reporting classique.
Elle peut :
- détecter des comportements atypiques,
- prévoir les ventes,
- identifier les clients à risque de churn,
- anticiper les besoins,
- détecter des anomalies,
- recommander des actions,
- générer automatiquement des résumés de rapports.
C'est un changement considérable.
Mais sous une condition.
L'entreprise doit d'abord organiser ses données.
Quand un entrepôt de données a-t-il vraiment du sens ?
Toutes les entreprises n'ont pas besoin d'un entrepôt de données sophistiqué.
Si une organisation emploie quelques personnes et utilise un seul système, sa mise en place peut être injustifiée.
La situation change lorsque :
- plusieurs départements sont actifs,
- plusieurs systèmes fonctionnent,
- les données proviennent de sources variées,
- le reporting demande de nombreuses heures,
- la direction a besoin d'analyses transversales.
Alors l'entrepôt de données devient souvent le fondement de la transformation numérique.
Erreurs les plus fréquentes
La plus grande erreur n'est pas le manque de données.
La plus grande erreur est l'absence de stratégie.
Les entreprises ont souvent :
- acheté de nouveaux systèmes au lieu d'intégrer ceux existants,
- créé des dizaines de rapports que personne n'utilise,
- analysé tout au lieu des indicateurs les plus importants,
- déployé l'IA sans préparer les données,
- ne pas avoir de responsables de la qualité des données.
Comment préparer l'entreprise ?
Il est utile de commencer par des questions simples.
- D'où proviennent nos données ?
- Sont-elles cohérentes ?
- Savons-nous quelle version est la bonne ?
- Qui est responsable de leur qualité ?
- Tous les rapports sont-ils réellement utilisés ?
- Les données aident-elles à prendre des décisions ?
Si vous avez du mal à répondre à plusieurs de ces questions, il est probablement judicieux de commencer par organiser l'information avant d'entamer de nouveaux investissements.
Comment cela se passe chez Web24 ?
Dans de nombreux projets, il s'avère que le plus grand défi n'est pas de créer un nouveau système.
Le plus grand défi est de connecter ce qui existe déjà.
Nous intégrons ERP, CRM, boutiques en ligne, plateformes B2B, systèmes d'entrepôt et applications dédiées afin que les données puissent circuler librement entre eux.
Ce n'est qu'alors que l'on peut construire une analytique moderne, automatiser des processus ou déployer des solutions basées sur l'intelligence artificielle.
Car l'IA ne remplacera pas une architecture de données bien conçue.
Elle peut en revanche en exploiter pleinement le potentiel.
Résumé
La plus grande valeur d'une entreprise n'est pas ses données.
La plus grande valeur est la capacité à les utiliser.
Les entreprises qui savent connecter les informations de multiples sources, garantir leur qualité et les transformer en décisions commerciales pratiques obtiennent un avantage que l'on ne peut pas acheter simplement en achetant des licences supplémentaires.
Dans le monde de l'IA, ne gagnent pas ceux qui possèdent le plus de données.
Gagnent ceux qui savent en tirer parti.
