Plus de 90 % des données disponibles ont été produites dans les 2 dernières années. Avec la vague du digital la croissance du volume des données disponibles est exponentiel. Mails, réseaux sociaux, surf internet, objets connectés… contribuent à alimenter ces données. Pourtant, 88% d’entre elles ne sont tout simplement pas exploitées.
Le patrimoine des informations directement détenues par les PME ou externes à l’entreprise mais accessibles, est réel mais sous exploité. Toute PME dispose ou est en passe de disposer d’un patrimoine de données exploitable permettant de développer son business.
Qui n’a pas envie de savoir quelles sont les corrélations entre ses clients ? Qu’est ce qui caractérise les clients (taille, secteur d’activité, emplacement…) ? Quelles sont les informations externes qui pourraient être exploitables (météorologie, données macro-économiques, géolocalisation des clients…) ?
Comprendre ce qui s’est passé (analyse descriptive), prévoir ce qui pourrait l’être (analyse prédictive), définir ce qu’on pourrait et ce qu’il faudrait construire (analyse prescriptive)…
Aujourd’hui, pour autant, les Dirigeants d’entreprises et leurs équipes peuvent facilement accéder à des outils leur permettant de faire ces 3 types d’analyses.
Voici quelques exemples d’outils qui seront utiles pour améliorer votre business, conforter ou challenger vos intuitions :
- Les outils comme par exemple Tableau Software ou Power BI permettent de réaliser des analyses descriptives complètes (sans connaissance en développement informatique). Et cela, depuis la connexion à diverses sources de données jusqu’à la diffusion au sein de toute l’entreprise des tableaux de bord et des visualisations graphiques élaborées.
- Les outils comme par exemple Dataiku ou DataRobot s’appuient sur des outils open source. Ils permettent de réaliser des analyses prédictives complètes en quelques clics depuis la connexion à diverses sources de données jusqu’au déploiement du modèle en production.
- Les outils open source comme par exemple les librairies des langages Python ou R permettent à la fois d’explorer, de visualiser et de construire des modèles prédictifs. Mais également des recommandations d’actions en indiquant les variables les plus importantes pour le modèle.
La data est là ou en passe de l’être, les outils (modèles, puissance de calcul) sont là et disponibles à faible coût.
Une fois de plus, ce qui manque aux PME et aux ETI, c’est l’accès à l’expertise. Une expertise opérationnelle, engagée à ses côtés, à même de comprendre simplement et pragmatiquement les enjeux business de l’entreprise. Cette ressource fera le lien – enjeux business – Data – Outils – et de formaliser une feuille de route : quoi (et mesurable comment), pour combien d’investissement, et pour quand.
Et si une ressource à temps partagé augmenté pour exploiter votre patrimoine data était la solution ?