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Que faire avec toutes vos données business

Que faire avec toutes vos données business en 2021 ?

Le volume de données disponibles dans le monde est en perpétuelle augmentation. Ceci s’applique également aux entreprises. Tous les jours, une entreprise génère des milliers d’informations. Tirer profit de ces informations est l’enjeu du reporting. Dans cet article, je vous propose une vue d’ensemble de la donnée pour qu’elles n’aient plus de secret pour vous. Et surtout, pour que vous puissiez, vous aussi, en tirer profit dans votre quotidien.

 

Que faire avec toutes vos données business

Que faire avec toutes vos données business

 

 

 

 

Les données, qu’est-ce que c’est ?

On dit souvent que les données sont le nouvel or pour les entreprises. Si vous ne le saviez pas, découvrez ces 44 statistiques qui prouvent que la donnée a de l’avenir. Bref, il y a eu la ruée vers l’or, à coup de pelles et de pioches… maintenant il y a la ruée vers la données. Mais cette fois-ci, pelles et pioches ne vous seront pas d’une grande utilité. Pour autant, il vous faudra parfois creuser pour les dénicher et les exploiter.

 

 

Mais alors les données, c’est quoi ?

 

C’est l’ensemble des informations qui sont produites par l’environnement de l’entreprise. Si l’on se positionne à l’intérieur de l’entreprise, il peut s’agir des d’informations liées à la facturation, à la comptabilité, au marketing, à la chaîne d’approvisionnement, aux stocks, etc.

 

Cela dit, il faut aussi se positionner d’un point de vue extérieur à l’entreprise, au niveau de ses fournisseurs, de ses partenaires, de ses concurrents ou encore de ses clients. Par exemple, il peut s’agir du catalogue de vos concurrents, des prix qu’ils pratiquent et des campagnes de communication qu’ils mettent en place. Si l’on se réfère au SEO (Search Engine Optimisation), il peut s’agir des mots clefs sur lesquels cherchent à se positionner vos concurrents.

 

Bref, vous l’aurez compris, les données sont diverses et variées ; elles sont structurées (sous forme de tableau avec des colonnes – comme la liste des factures) ou non structurées (sous forme de texte – comme les commentaires sur les réseaux sociaux par exemple).

 

Si cela vous semble être infinie, vous n’êtes pas loin de la réalité… elles sont partout.

 

Plusieurs étapes sont nécessaires pour exploiter les données au mieux : de la collecte à la gouvernance, en passant par leur mise à disposition. C’est ce que nous allons voir dans les prochains chapitres.

 

 

La collecte des données

La collecte des données est la première étape, et de loin la plus importante. C’est l’étape qui initie le cercle vertueux du modèle circulaire de la donnée. En effet, si vous ne collectez pas de donnée, vous ne pourrez pas les exploiter. #CQFD 🤷‍♂️

 

Processus de collecte

Dans tous les cas, la collecte passe par la mise en oeuvre de processus clairs et définis. Par exemple, si vous cherchez à comprendre quelles sont les catégories de produits ou de services qui génèrent le plus de Chiffre d’Affaires dans votre entreprise, vous pourriez imposer à toutes les personnes qui éditent des factures de les “tagger” avec les catégories concernées. (Nous reviendrons plus tard sur la notion de “tag”).

 

La collecte est un travail de fond qui se réalise sur la durée. C’est pourquoi les processus doivent évoluer avec le temps, pour s’adapter aux besoins nouveaux et pour entrer dans une logique d’amélioration continue. En fait, la collecte est vraiment quelque chose qui doit s’imaginer sur une longue période. Disons que la collecte doit être continue, perpétuelle, afin que la quantité de données que vous avez à votre disposition pour être traitée grandisse chaque jours.

 

D’une manière générale, il est important de retenir que la collecte de données est un enjeu majeur de l’industrie 4.0. Je vous invite à découvrir quelques techniques qui vous permettront de collecter plus de données au sein de votre organisation.

 

 

Risques liés à la collecte

J’attire votre attention sur la fiabilité des données. Comme le dit l’adage “garbage in, garbage out”. En d’autres termes, si les donnés que vous collectez ne sont pas fiables, alors vous aurez beau utiliser les meilleurs outils, vous ne disposerez jamais de données pertinentes pour vos prises de décisions. Il s’agit d’un enjeu très important. C’est pourquoi nous avons rédigé un article complet sur la fiabilité des données.

 

Pour résumer, plus vous aurez collecté de données, plus vous serez en mesure de peaufiner vos reporting. Enfin… pour cela, encore faut-il qu’elles soient structurées. C’est ce que nous allons voir dans le prochain chapitre.

 

 

La structuration des données

structuration des données

Comme nous l’avons vu précédemment, les données émanent d’à peu près partout dans l’entreprise. Qu’elles soient internes ou externes à l’entreprise, c’est l’ensemble de ces données qui permet aux technologies de reporting d’offrir aux dirigeants qui les utilisent des insights, des informations, qui leur permettent de se développer. Néanmoins, pour que ces données soient exploitables, il est nécessaire de les structurer.

 

La structuration consiste à classer, organiser, normaliser, qualifier, les données. Il s’agit d’une étape de pré-traitement des données, primordiale pour le bon déroulement de tous projets liés aux data. C’est un peu comme de disposer les données sur des étagères, comme dans une bibliothèque. Il est nécessaire de bien comprendre quelles sont les sources de données dans l’entreprise. Vous pouvez par exemple commencer par cartographier vos données afin d’identifier celles dont vous disposez et celles dont vous auriez besoin pour répondre à une question spécifique. Si vous ne savez pas par où commencer, vous pouvez toujours démarrer avec notre guide complet sur la cartographie des données.

 

En d’autres termes, il s’agit d’un ensemble d’opérations qui permettent de passer d’une donnée à l’état brut d’une donnée façonnée pour être exploitée. De la data prête à l’emploi.

 

C’est maintenant que nous pouvons parler de “tag”, entre autres. Les “tags” sont des étiquettes (traduction littérale) que l’on vient coller à chaque entrées pour les qualifier. Par exemple, si vous avez lancé une opération marketing de collecte d’adresse email, le “tag” pourrait être le nom de la campagne par laquelle l’adresse email a été collectée.

 

Je ne sais pas si je suis parfaitement clair… si ce n’est pas le cas, n’hésitez surtout pas à me poser vos questions en commentaire pour plus de détails et d’explications.

 

 

La mise à disposition des données

Exploitation des données

Voilà un chapitre que j’adore particulièrement. Il s’agit là de la consécration du reporting : permettre à tous les collaborateurs de l’entreprise intéressés d’accéder aux données sans avoir à solliciter le service IT. Imaginez les possibilités qui s’offriraient à vous si vous disposiez de toutes les données dont vous avez besoin pour répondre aux questions que vous vous posez !

 

Les possibilités sont infinies et permettent de déceler des axes de développement, des leviers de croissance, de lever les zones d’ombre, et que sais-je encore !

 

Démocratiser l’accès aux données de l’entreprise permet en effet aux directions d’obtenir des informations très avancées sur le résultat de leurs efforts. Il peut s’agir de permettre à une Directrice Marketing de mesurer le résultat d’une campagne spécifique sur les données qui émanent du service après-ventes.

 

En somme, c’est ces actions de fonds qui permettent à une entreprise de devenir “data-driven”. C’est à dire, une entreprise qui appuient toutes ses décisions sur des faits vérifiés et vérifiables. Nous y reviendrons dans quelques instants.

 

Pour cela, je vous suggère de réaliser une cartographie des données disponibles dans l’entreprise. Et d’utiliser une solution BI qui vous permettra de consolider toutes les informations au même endroit. Ainsi, chaque collaborateur ayant accès à cette solution aura la possibilité de créer les indicateurs qui lui sont nécessaires pour améliorer le résultat de ses actions.

 

Le cas de données inexploitées

Parmi toutes les données dont vous disposez, il y en a probablement un certain nombre qui sont inexploitées. Peut être ne savez-vous même pas que vous pourriez en disposer. Alors oui, la cartographie des données aide beaucoup à limiter ces zones d’ombre.

 

Mais ces zones d’ombre ne sont pas seulement le résultat d’un manque de connaissance des données disponibles. Rassurez-vous cependant, rares sont les entreprises qui parviennent à exploiter 100% de leurs données. Vous pourriez néanmoins tirer profit de ces données inexploitées.

 

Le cas des données manquantes

Il peut arriver que dans une série de données, certaines entrées soient manquantes. Par exemple, supposons que vous ayez une liste de factures clients avec les champs : client, contact, montant facturé, catégorie de produit vendue… mais qu’au sein de cette liste, certaines lignes sont incomplètes. Cela peut se produire pour diverses raisons et c’est bien plus courant qu’on ne l’imagine.

 

Dans ce cas de figure, les reporting que vous aurez créés en vous appuyant sur ces listes de données pourraient manquer de consistance. Il est nécessaire de déployer les méthodes pour obtenir ces données manquantes, à savoir :

  • vérifier les fonctionnalités disponibles dans votre logiciel métier
  • créer des outils de reporting
  • mettre à jour vos process
  • indiquer un niveau de fiabilité des données

 

 

Créer des indicateurs, analyser le résultat des actions… nous voilà aux portes du prochain chapitre sur l’analyse des données.

 

L’analyse des données

analyse des données

Nous y sommes, c’est maintenant que les données portent réellement leurs fruits : lors de l’analyse. Évidemment, c’est l’analyse qui permet de comprendre le business et de détecter de nouvelles opportunités.

 

Toutefois, avant d’aller plus en avant, j’aimerais faire une pause ici pour faire une distinction. Entre Analysis ou Analytics, quelle différence ? C’est simple. Analysis concerne le passé, et Analytics concerne l’avenir.

 

L’analyse à travers le reporting passe essentiellement par la création d’indicateurs et de tableaux de bord. En effet, personne n’a envie de se triturer les yeux à analyser des bases de données brutes. Et même si beaucoup d’entre vous sont probablement encore très attachés à Excel (j’ai du mal à vous en vouloir parce que j’adore moi aussi), nous pouvons au moins nous mettre d’accord sur le fait que les données sont mieux comprises lorsqu’elles sont imagées.

 

En réalité, la création de tableaux de bord a pour objectif de permettre à tout à chacun de comprendre les données. En d’autres termes, plutôt que d’avoir à analyser les informations, ces tableaux de bord sous forme de graphique permettent de comprendre la situation d’un seul coup d’oeil.

 

Pour plus de détails sur la création de tableaux de bords et d’indicateurs, je vous recommande de lire l’article : Visualiser vos données pour mieux les comprendre.

 

 

La gouvernance data-driven

Peut-être avez-vous déjà entendu parler d’entreprise “data-driven”. Les entreprises data-driven sont les entreprises qui placent les données au coeur de leur stratégie. Il s’agit d’organisations qui prennent l’ensemble de leurs décisions en s’appuyant sur des faits plus que sur des intuitions.

 

Je ne sais pas ce que vous en pensez, mais cela me paraît essentiel. Prendre ses décisions de manière éclairée, en s’appuyant sur des indications fiables et pertinentes. On est donc aux antipodes de ce qui se faisait jusqu’à présent, où on valorisait beaucoup l’instinct, le feeling… Je ne dis pas que c’est obsolète et dépassé. Je dis simplement que le feeling, c’est bien mais que les faits, c’est mieux.

 

C’est peut-être un détail pour vous, mais pour moi ça veut dire beaucoup 🎶 😅

 

Quoi qu’il en soit, si vous souhaitez en savoir plus sur les entreprises data-driven, je vous recommande vivement la lecture de cet article : Entreprise data-driven : clef de la performance

 

 

Synthèse

Comme nous l’avons vu tout au long de cet article, les données sont partout. Elles permettent de lever le voile sur un ensemble de zone d’ombres, à condition de savoir en tirer profit. Finalement, cela n’est pas si compliqué. Il suffit d’être appliquer, de laisser le temps au temps et de mettre en place les bons processus de collecte et de traitement des données. Une fois que cela est fait et que les informations sont accessibles à qui de droit, les analyses coulent de source… et, surtout, les décisions se basent sur des faits. Pas sur des suppositions. Et ça, ça change tout !

 

Cet article était plutôt intense, j’en ai bien conscience. S’il y a des choses qui mériteraient d’être explicité, n’hésitez pas à me faire la remarque en commentaire. Je me ferai un plaisir d’apporter davantage de détails.

 

Bonjour, moi c'est Romain.

Je suis entrepreneur, (ex)CFO d'une multinationale et étudiant en Executive MBA à l'IAE Paris-Sorbonne.

J'aime réfléchir et développer des solutions pour faciliter la prise de décision en m'appuyant sur le reporting. Rejoignez-moi sur LinkedIn ou sur Twitter.

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Photo : Standret

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