Top 3 des meilleures excuses pour ne pas mettre en place de projet data dans son entreprise

Top 3 des meilleures excuses pour ne pas mettre en place de projet data dans son entreprise

Nous voilà en 2019 ! Chaque nouvelle année offre l’opportunité d’un nouveau départ. A ce titre, toute l’équipe d’Invenis vous présente ses meilleurs vœux pour 2019.
Nous vous souhaitons une année riche en projets et en succès data bien sûr ! Une nouvelle année, c’est aussi l’occasion de faire le point, le bilan de l’année passée et de réfléchir à la manière dont on envisage l’avenir. Et si cette nouvelle année était synonyme de succès business et d’innovation créatrice ? L’exploitation de vos données peut contribuer à la création de services ou de produits innovants. La data est synonyme de connaissance, de compréhension de son activité et de décisions éclairées.  Dans les métiers de l’industrie ou du marketing, par exemple, exploiter vos données peut vous apporter des sources d’optimisation de vos process pour disrupter votre marché ou bien vous permettre une expérience-client personnalisée grâce à la mise en place d’offres pertinentes et parfaitement ciblées.La bonne nouvelle, c’est qu’il y a mille et une raisons qui nous poussent à aller de l’avant et que grâce à l’exploitation de la donnée, on peut vraiment améliorer son business.Mais nous sommes parfois stoppés en plein élan. En cause ? Des raisons qui nous semblent pertinentes et qui constituent autant de freins au changement. Mais sont-ce toujours de bonnes raisons ?Nous vous avons préparé une petite sélection des plus mauvaises raisons de ne pas lancer de projets data ! Si vous vous reconnaissez dans l’une d’entre elles, n’hésitez pas à nous contacter  nous serons très heureux d’échanger avec vous sur le sujet pour vous montrer qu’en 2019, tout est possible !

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Mauvaise raison n°1 : « Nous n’avons pas les compétences en interne »

Parmi les freins à la transformation digitale par la data figure en première place le manque de compétences en interne. L’augmentation croissante de la production de données dans tous les secteurs d’activité requiert des compétences en analyse plus poussées.  Nous sommes passés très rapidement ces dernières années d’une logique d’analyse statistique dans un volume de données restreint à des problématiques de Big data et même d’Intelligence Artificielle.

Ces technologies de pointe d’analyse de données sont devenues en quelques années des incontournables, si bien que l’on compare parfois la révolution de l’Intelligence Artificielle à la révolution d’Internet dans les années 2000.

Pourtant, si ces technologies sont réservées à des experts techniques, leur usage n’est aujourd’hui plus l’apanage des Data Scientists. La solution que propose Invenis s’adresse aux experts métiers afin qu’ils puissent avoir l’usage en toute autonomie et une adoption rapide de l’analyse prédictive dans leurs activités.

 

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Mauvaise raison n°2 : « Nos données ne sont pas très bonnes, nous n’avons pas beaucoup de données »

Un autre frein à l’adoption d’une stratégie orientée vers la data repose dans ce que nous pourrions appeler « un complexe » de la donnée. Dans le monde de l’analyse de données, il perdure une sorte de fantasme de l’entreprise parfaite dans laquelle les données sont parfaitement rangées et exploitables. Et du coup les entreprises qui ne se retrouvent pas dans cette description (c’est-à-dire à peu près toutes !) ne se sentent pas légitimes. Rassurez-vous, si vous disposez de données, vous pouvez en tirer de la valeur. Le premier travail sur vos données sera surement de les harmoniser et de les préparer pour qu’elles soient exploitables mais ceci est propre à toute exploitation de la donnée. Une fois ce frein dépassé, les portes de l’analyse prédictive, de la connaissance-client et de l’innovation s’ouvriront à vous !

Dans la même veine, certaines entreprises jugent qu’elles n’ont pas assez de données pour les exploiter. Lorsque l’on sait que seules 30%* des données sont exploitées en entreprise, on peut envisager sérieusement de remettre en question ce jugement. En parallèle, il existe en ligne de nombreux sites d’Open Data qui vous permettent d’enrichir vos données pour les rendre plus pertinentes.

Prenons un exemple : vous êtes un acteur du Retail et vous voulez ouvrir de nouvelles boutiques à destination des 15-25 ans en France. Pour trouver les bonnes opportunités d’implantation : pourquoi ne pas croiser vos données internes (votre connaissance de votre métier) avec des données externes ? Sur le site de l’INSEE, vous trouverez des données socio-économiques intéressantes pour votre business, par exemple, la répartition de la population par âge sur le territoire français, ou encore le pouvoir d’achat par tranche d’âge par région. Ces informations, couplées à vos informations d’entreprise ainsi qu’à votre historique des performances de votre business peuvent s’avérer être des outils précieux dans vos choix stratégiques.

 

Mauvaise raison n°3 : « ce n’est pas un axe stratégique pour mon entreprise »

 

 

Qu’on se le dise : entre buzzword et véritable révolution, il s’avère que Big Data et IA, et donc l’analyse de données, ne sont pas des fins en soi.

L’analyse moderne de données est un moyen et non pas une fin : un moyen de tirer les données massives vers l’innovation ou une meilleure approche de son business. Une étude de Forrester a montré que les entreprises dites data-driven  se développent 8X plus vite que la moyenne. Pourquoi donc ? Parce que ces entreprises font des choix stratégiques payants, posent les meilleurs diagnostics pour prendre les meilleures décisions.

A vous de définir quels sont les projets stratégiques de votre entreprise en 2019. Mais une chose est sure : l’analyse fine et de confiance de vos données pourra vous aider à transformer des actions en chiffre d’affaires et donc atteindre ces objectifs stratégiques.

Pour bien commencer l’année, nous vous proposons une offre de nouvelle année pour lancer vos premiers projets data : un mois d’abonnement offert ! Offre valable jusqu’au 31 janvier 2019.

En bref : en 2019, lancez-vous !

*Source : L’Usine Digitale

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