(Big) Data : Vos données valent de l'or

Qu'elles soient « Big » ou pas, exploitez vos données pour améliorer votre business

6 IT, Jean-Marc Dupont
Odoo CMS - a big picture

Votre Système d'information regorge de données

On parle beaucoup de Big Data aujourd'hui, c'est le terme à la mode. Mais le Big Data concerne moins de 1% des entreprises. Seules sont concernées les grandes plate-formes Web et/ou e-Commerce, les grandes entreprises de services aux particuliers, la grande distribution et leurs prestataires Supply Chain ou encore les opérateurs Utilities (Télécoms, Énergie, Médias).

Mais toutes les entreprises possèdent des données dans leur Système d'Information, qu'elles peuvent valoriser, en interne comme en externe, pour améliorer leur Business. Et les méthodes et techniques appliquées pour le traitement de données volumineuses peuvent être reprises et adaptées pour des entreprises plus modestes.

Les données concernant les clients, les ventes sont bien sûr la priorité : elles proviennent soit des applications internes de l'entreprise (ERP ou CRM spécialisé) mais aussi de toutes les sources externes à l'entreprise et notamment les sites de vente e-Commerce et places de marché.

Mais ce ne sont pas les seules importantes pour améliorer le fonctionnement de l'entreprise : les données provenant des fournisseurs et des Achats, les données de production ou celles concernant la Supply Chain (Chaîne d'approvisionneemnt et de distribution vers les clients), ainsi que les données financières sont vitales.

Tous les services de l'entreprise sont concernés : Marketing, Ventes, Achats, Production, Supply Chain, Finances, et bien sûr la Direction qui doit pouvoir avoir une vision de synthèse 360° des performances de l'entreprise.

Valorisez vos données

L'objectif principal est de fournir à tous les employés de l'entreprise et principalement à ceux assurant des fonctions de management et des prises de décisions des chiffres synthètiques sur la situation de leur activité afin d'optimiser le fonctionnement de leurs service / équipe, de gagner de nouveaux clients / de nouveaux marchés et de planifier l'activité à venir.

Mais les données collectées dans le Système d'Information de l'entreprise sont également une source potentielle de revenus pour l'entreprise :

  • Analyse des ventes par produits
    => Prendre la concurrence de vitesse sur de nouvelles offres
  • Analyse des marges par produit
    => Réduire ses coûts en globalisant les achats
  • Analyse des marges par (catégorie de) client
    => Optimiser la prospection clients
  • Analyse des campagnes e-mailing (taux de clics)
    => Arrêter certaines campagnes pour éviter le désabonnement
  • Analyse du comportement des clients ou prospects sur le site Web (parcours sur le site, abandons de panier, …)
    => déclenchement d’opérations commerciales

La meilleure gestion des données de l'entreprise permet également de :

  • Eviter les double saisies
  • Améliorer la productivité des employés
  • Faciliter la communication interne et externe

Quelques cas concrets

Les enseignes Intermarché ont pu déterminer qu'avec une augmentation de 20 centimes du prix du litre de carburant le rayon des personnes susceptibles de se déplacer en magasin passait de 20 à 18 kilomètres.

Conclusion : dans ce rayon de 2 kilomètres il ne servait plus à rien de poster des prospectus (et donc de perdre de l'argent en publicité).

UPS 

  • 250 millions de repères géographiques
  • 120 livraisons journalières par véhicule (+ de 96.000 véhicules)

Calcul temps réel de la route optimale à chaque chargement / déchargement en fonction des colis présents dans le véhicule

=> économie de 50 M$ en gazoil / an
=> diminution de 30 M heures inefficaces

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Comment ? Avec quels outils ?

Maintenant qu'on sait que c'est important, comment va-t-on s'y prendre ?

La première étape est de définir ce qu'on veut analyser, ce qui a de la pertinence pour l'activité / pour l'entreprise, ce qui est générateur de valeur pour l'entreprise. Ce travail se fait bien sûr avec les directions métier et avec la direction générale, et la liste des indicateurs clés de performance (ou KPIs en anglais) n'est jamais figée, elle évolue en fonction de l'évolution des marchés de l'entreprise, de la concurrence, des produits et services vendus par l'entreprise, de son organisation, ...

Il faut ensuite identifier les sources de données

  • internes : sites Web / e-Commerce, Applications, ERP, bases de données
  • mais aussi externes : catalogues fournisseurs, places de marché, données des partenaires (Supply Chain notamment)

Pour chaque source, on définira les données utiles au calcul des indicateurs, leur format et la façon de les récupérer (temps réel / batch, FTP / Web service, ...).

3° étape : croiser les données, les agréger et définir les axes d'analyse des indicateurs. En effet, toutes les données recueillies ne sont pas au même format, au même niveau de détail, et ne partagent pas forcément les mêmes axes d'analyse.

Au fait, qu'est-ce qu'un axe d'analyse ? Ils sont complémentaires des indicateurs. Il s'agit des données de votre entreprise selon lesquelles vous allez analyser les indicateurs. Typiquement vous analysez le chiffre d'affaire par client, par produit, par région, ... Le client, le produit (ou la catégorie de produits), la région (ou le pays) sont des axes d'analyse.

Pour simplifier ces opérations (croisement et agrégation des indicateurs), on va stocker les données dans un même espace, qu'on l'appelle base de données, Data warehouse (entrepôt de donnnées) ou Data lake (à la mode en ce moment), et quel que soient le mode de stockage et les outils utilisés (bases de données relationnelles, Bases de données "In memory", Hadoop et autres NoSQL).

Tous les flux entre les sources de données et les espaces de stockage des indicateurs doivent être réalisés avec un outil adéquat, de type ETL, qui fournit des connecteurs à tous les formats de données existants (fichiers, bases de données, Web services, FTP, ...) et permet d'éviter au maximum d'écrire du code afin d'optimiser la création des flux et de faciliter leur maintenance. Tout ceci dans un souci d'agilité et de réactivité face aux demandes des services métier.

Il faut enfin un outil de visualisation / analyse des indicateurs.
Comme tous les autres, cet outil (il peut y en avoir plusieurs en fonction de la diversité des besoins) doit être agile :

  • Simple à mettre en place
  • Simple à utiliser : attention aux outils trop riches dans leurs fonctionnalités, qui savent tout faire mais qui nécessitent un ingénieur pour développer le moindre tableau de bord
  • Simple à maintenir : il doit être facile de modifier la formule d'un indicateur ou son format d'affichage par défaut afin que tous les graphiques / tableaux qui en dépendent soient automatiquement impactés en cas de modification

Le « Chief Data Officer » : le chef d'orchestre

On voit bien que de nombreux acteurs de l'entreprise et de nombreux composants du Système d'information de l'entreprise (ou externes à l'entreprise) sont impactés par cette démarche. Il faut donc une personne dans l'entreprise qui va coordonner ces travaux. Selon la taille de l'entreprise, il peut s'agir du DSI ou d'un opérationnel plutôt côté marketing mais avec une certaine culture analytique et technique (cas d'une PME) ou d'une personne dédiée à ce rôle (cas d'une grande entreprise ou d'un groupe) : c'est là qu'iontervient le « Chief Data Officer ».

Le Chief Data Officer est responsable de la gouvernance des données de l'entreprise, des outils et de la stratégie associés.

Il fait partie du Comex ou il est partenaire/adjoint du DSI (il n'est pas là pour remplacer le DSI ou le directeur marketing).

Il est en relation étroite avec :

  • les métiers (pour la définition de leurs besoins)
  • la direction (pour la vision stratégique)
  • les équipes informatiques (pour la cohérence de l'architecture, des outils et le pilotage de la mise en oeuvre)
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Son profil :

  • Double compétence Métier(s) et Technique(s) 
  • Forte expérience des SI / Vision globale
  • Il aime les chiffres (culture analytique)
  • Il est communiquant (il doit échanger avec la direction et tous les services et leurs particularités / caractères)

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