L’arrivée d’outils d’IA générative adaptés aux entreprises fin 2022 a mis l’accent sur la nécessité d’exploiter ces données. Compte tenu de l’énorme battage médiatique des derniers mois et des attentes accrues autour de l’IA générative, disposer d’une stratégie de données robuste est devenu un impératif clé pour les organisations désireuses d’exploiter son potentiel.
Heureusement, l’analyse des données peut aider les organisations à identifier et à extraire des informations exploitables à partir de ces données sous-utilisées pour prendre en charge une prise de décision plus intelligente, des processus de back-office rationalisés et des performances commerciales améliorées. Cependant, pour accomplir cet exploit, les responsables commerciaux et analytiques doivent garantir la qualité des données tout en garantissant la bonne direction, l’adhésion des employés et une culture axée sur les données.
Les avantages de l’opérationnalisation des données
D’ici 2025, la quantité de données dans le monde atteindra plus de 180 zettaoctets, selon Statista. Cela inclut les flux massifs de données générés par les applications commerciales quotidiennes : journaux d’interaction client, contacts fournisseurs, résultats de suivi des conversions, informations sur la gestion des employés et de la main-d’œuvre, données sur les commentaires des clients, résultats de recherche, reçus de traitement des factures, gestion des fournisseurs. Des solutions de traitement de la paie aux outils d’intégration des employés, ces technologies produisent des données dont le potentiel est souvent sous-exploité. Cependant, cela est en train de changer à mesure que les organisations se tournent vers l’analyse des données pour examiner ces données, identifier des modèles et créer des modèles qui font apparaître des informations et des recommandations pertinentes pouvant conduire à des décisions plus éclairées.
« La technologie d’analyse de données a fait d’énormes progrès au cours des deux dernières années », déclare Sharang Sharma, vice-présidente des services de processus métier chez Everest Group. « C’est vraiment phénoménal de voir la quantité de données que certains de ces outils peuvent analyser et générer des informations. » En fait, le marché des logiciels d’analyse et de business intelligence devrait doubler de taille d’ici 2025, pour atteindre une valeur de 13 milliards de dollars, selon une étude de Gartner.
Les organisations découvrent déjà des moyens nouveaux et innovants d’opérationnaliser leurs données commerciales grâce à l’analyse des données. Ces cas d’utilisation couvrent tous les secteurs et démontrent la puissance de l’analyse des données pour identifier les processus internes inefficaces, en particulier les flux de travail de back-office, et les améliorer pour améliorer les performances de l’entreprise.
Une chaîne d’épiceries, par exemple, pourrait examiner les données de sa chaîne d’approvisionnement pour identifier les causes des goulots d’étranglement et des retards. Non seulement ces informations permettent au détaillant de gérer les retards et d’agir en avance, mais elles permettent également aux responsables des entrepôts et des achats d’optimiser les stocks de manière à éviter le gaspillage de produits, la frustration des clients et les coûts inutiles.
Une entreprise d’assurance peut analyser les données générées par les systèmes de gestion des ressources humaines pour développer de nouvelles informations opérationnelles. Prenons par exemple une compagnie d’assurance maladie qui prend le temps d’examiner les données associées au processus d’intégration de ses employés. Il peut identifier les facteurs qui font que certaines nouvelles recrues mettent plus de temps que d’autres à devenir pleinement productives. Par conséquent, l’entreprise peut mettre en œuvre des modules de formation conçus pour augmenter la productivité et minimiser le turnover. Ces types d’applications constituent évidemment un avantage particulier dans les secteurs hautement compétitifs et dans le marché du travail tendu d’aujourd’hui.
Dans un environnement de support client, des gains d’efficacité opérationnelle peuvent être obtenus lorsque des outils d’analyse de données sont utilisés pour surveiller l’activité d’interaction. Certains modèles de données peuvent indiquer, par exemple, une augmentation soudaine du volume d’appels. Reconnaître ces tendances peut aider les organisations à préparer leur personnel aux hausses et à allouer les ressources de manière plus stratégique en fonction de la demande fluctuante. Le résultat : des économies de coûts, une expérience client améliorée et une nouvelle efficacité opérationnelle.
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