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Big Data : l’ère des gestionnaires décodeurs

Big Data : l’ère des gestionnaires décodeurs


Bienvenue dans l’ère où intelligence et approche analytique d’affaires riment avec données

06/03/2017

Le réveil risque d’être brutal pour de nombreux gestionnaires. Mine d’or pour les uns, panier de crabes pour les autres, la vague du Big Data continuera de frapper de plein fouet tous les secteurs d’activité, les poussant dans leurs derniers retranchements et bouleversant au passage les modes de pensée. Pire encore, les gestionnaires qui résisteront risquent d’être tout simplement rayés de la carte. Bienvenue dans l’ère où intelligence et approche analytique d’affaires riment avec données.

quote-noir-left Le cas célébrissime d’UPS démontre aussi que l’analyse diligente des données peut parfois être très rentable. quote-noir-right

Big Data : l’expression est galvaudée. « Analyse sophistiquée de données » paraît plus juste. Leur richesse, leur volume, leur variété et leur vélocité sont tels que plusieurs gestionnaires semblent intimidés par les innombrables possibilités qu’elles présentent et figent plutôt que de chercher à passer à l’action. D’autres, au contraire, veulent bien agir mais ne savent guère où donner de la tête, comme s’il fallait se débarrasser de cette patate chaude. À la différence des entreprises en démarrage pilotées par une jeune génération dotée d’une expertise quasi innée en matière de nouvelles technologies, les entreprises dirigées par l’ancienne génération hésitent encore trop souvent avant de sauter dans la mêlée ou ne mènent carrément pas leur démarche à terme.

Le rasoir à un milliard

Connaissez-vous l’histoire de Harry’s ? De prime abord, cette entreprise new-yorkaise n’a rien de sensationnel à offrir : de simples rasoirs. Toutefois, en proposant à ses clients de leur en livrer à domicile lorsqu’ils en ont besoin, cette société a innové là où les gros joueurs tournaient en rond. En effet, grâce à la connaissance fine de sa clientèle (interception des clients potentiels dans leurs habitudes de furetage sur le Web en tirant profit des mots clés sans passer par Google), Harry’s a piqué la curiosité des mastodontes de ce monde. Résultat : la multinationale Colgate Palmolive, dont le chiffre d’affaires dépasse les 15 milliards de dollars, a délié les cordons de la bourse et mis la main sur Harry’s pour la coquette somme d’un milliard de dollars.

quote-noir-left L’algorithme gère tout… quote-noir-right

Big Data : l’ère des gestionnaires décodeurs

Le cas célébrissime d’UPS démontre aussi que l’analyse diligente des données peut parfois être très rentable et avoir des retombées on ne peut plus concrètes. Au milieu des années 2000, cette entreprise américaine de livraison de courrier et de colis a surpris tout le monde en modifiant les tournées de ses véhicules pour éviter les virages à gauche sur les artères à double sens qui causaient de l’attente. Stupéfaction des uns, voire dérision de la part de certains. Pourtant, cette décision d’affaires bien mûrie était fondée sur une analyse minutieuse des données recueillies par les appareils GPS de la flotte de l’entreprise, qui compte près de 100 000 véhicules. Quelques mois plus tard, cette décision a porté ses fruits. La réduction des délais causés par les virages à gauche s’est notamment traduite par une économie de carburant (réduction significative des émissions de gaz à effet de serre), une baisse du nombre d’accidents et un gain de productivité. Les bénéfices d’UPS se chiffrent à plusieurs millions de dollars.

Repousser les frontières du service client

Dans le domaine du voyage d’affaires, une entreprise pourrait bien un jour repousser les frontières du service client grâce à l’intelligence artificielle, comme en a fait état Thomas H. Davenport dans son ouvrage intitulé Big Data at Work – Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities, publié en 2014. Cette société a conçu et réalisé une application qui ne se limite pas à effectuer les réservations des vols et des chambres d’hôtel pour que vous participiez à une conférence, par exemple, mais qui va jusqu’à réserver des tables aux restaurants qui correspondent à vos goûts et invitant amis et collègues pour vous, selon votre agenda. L’algorithme gère tout, règle votre note de frais et l’envoie même à votre patron sans que vous ayez à vous soucier de quoi que ce soit.

Big Data : l’ère des gestionnaires décodeurs

Les PME gagnent aussi à utiliser le Big Data pour croître. Prenons le cas d’un vendeur de bois qui a l’habitude de mettre une pancarte sur le bord de la route indiquant le prix de sa cordée de bois. Ce producteur peut certes déjà gagner dignement sa vie… Mais imaginons un instant qu’il recueille des données sur ses clients afin de savoir à quel moment de l’année exactement ceux-ci ont besoin de bois de chauffage. Grâce à ces données, ce fermier peut désormais proposer et livrer sans se tromper le bois dont sa clientèle a besoin. Qui plus est, il peut même tenter de lui vendre d’autres produits.

quote-noir-left Rien ne sert de se doter d’outils extraordinairement performants et coûteux si aucun membre de l’entreprise ne sait quoi en faire. quote-noir-right

Big Data : l’ère des gestionnaires décodeurs

Ces exemples illustrent à quel point l’analyse éclairée des données peut propulser les entreprises vers de nouveaux sommets. Il faut toutefois se méfier du chant des sirènes et ne pas se laisser impressionner par les outils technologiques, qui ne sont pas une fin en soi. En d’autres mots, tous les outils du monde ne pourront pas suffire à eux seuls dans cette quête de sens. Encore faut-il que les gestionnaires définissent d’abord une possibilité ou un problème et sachent ensuite ce qu’ils espèrent trouver, car il est impossible de fouiller toutes les données, structurées ou non, d’une société

sans boussole. Un travail doit être fait au préalable. Quels problèmes souhaitons-nous régler ? Comment améliorer les processus ou les services aux clients ou aux citoyens ? Quelles données sont disponibles et potentiellement utiles ? Ces deux questions fondamentales doivent être posées en amont.

Y a-t-il un chef dans la cuisine ?

Pensez maintenant à la plus belle cuisine au monde. Rénovée, à la fine pointe de la technologie, elle est dotée d’une cuisinière et d’un réfrigérateur neufs, dernier cri. En outre, le réfrigérateur et le garde-manger débordent d’aliments de qualité. Que se passera-t-il cependant si une personne qui n’a jamais fait à manger franchit le pas de la porte et vous annonce fièrement qu’elle souhaite vous préparer un repas ? Accepterez-vous qu’elle se lance dans l’aventure ? Ou préféreriez-vous plutôt une cuisine rudimentaire, minimaliste, où se trouvent seulement quelques ingrédients… mais apprêtés par un cuisinier d’expérience ? Poser la question, c’est y répondre. Or, le même problème survient lorsqu’il s’agit de l’analyse sophistiquée de données. Rien ne sert de se doter d’outils extraordinairement performants et coûteux si aucun membre de l’entreprise ne sait quoi en faire. Contrairement à une idée trop répandue, l’analyse des données est avant tout une décision de gestion et non une décision d’ordre purement technologique.

Gestionnaires : « N’attendez pas d’être ubérisés ! »

Malgré les Airbnb et Uber de ce monde, plusieurs gestionnaires semblent être en plein déni de la réalité. Or, l’analyse rigoureuse et pérenne des données peut seulement s’implanter au sein des sociétés si les dirigeants d’entreprise manifestent une véritable volonté de s’y lancer. Les directions de conseil d’administration doivent elles aussi y consacrer temps et argent. Les HIPPO (Highest Paid Person’s Opinion) doivent se servir de l’analyse des données pour conforter ou non leur intuition. Un gestionnaire a beaucoup plus de chances de résoudre un problème si la solution qu’il propose a été validée par l’analyse intelligente des données. S’inspirant du cycle scientifique, les gestionnaires doivent donc tester leurs hypothèses afin d’augmenter leurs chances de réussite.

quote-noir-left Un gestionnaire a beaucoup plus de chances de résoudre un problème si la solution qu’il propose a été validée par l’analyse intelligente des données. quote-noir-right

Il ne s’agit nullement ici de remettre en question l’intuition mais bien d’anticiper le retour sur l’investissement d’un tel processus de façon factuelle en déterminant si l’entreprise dispose des données nécessaires pour valider cette intuition. Après avoir circonscrit le problème et en avoir évalué les répercussions potentielles, cet exercice est primordial. À ce stade, les gestionnaires doivent exercer leur pouvoir avec conviction. Dans ce cas-ci, un leadership défaillant mettra des bâtons dans les roues lors d’une telle démarche. Qui plus est, l’équipe en subira les contrecoups.

Un gestionnaire a beaucoup plus de chances de résoudre un problème si la solution qu’il propose a été validée par l’analyse intelligente des données.

Voilà pourquoi les ressources humaines ont un rôle central à jouer en ce sens. Une équipe compétente doit se consacrer uniquement à l’analyse de données, quoique cette composante puisse aussi se trouver virtuellement dans chaque secteur d’activité. Les bonnes personnes doivent être au bon endroit. Les gestionnaires ont aussi l’obligation d’être mieux formés en matière d’utilisation des données dans la prise de décision. Les cadres intermédiaires ont besoin de sensibiliser leurs supérieurs hiérarchiques et leurs employés quant à l’importance de ce travail.

Le marketing aux premières loges

Big Data : l’ère des gestionnaires décodeurs Ce n’est pas un hasard si l’univers du marketing a saisi plus rapidement que les autres l’importance de l’analyse de données. Le marketing a pu vite mesurer les avantages de l’analyse de données parce que ses bienfaits lui ont sauté aux yeux. La fidélisation de la clientèle à l’aide de programmes spéciaux a notamment eu tôt fait de jouer ce rôle. Les multinationales de cartes de crédit ont elles aussi mis leurs modèles à jour de façon régulière. À preuve, quand vous payez avec votre carte de crédit, il y a toujours un délai avant l’acceptation de la transaction. C’est précisément lors de cet intervalle de temps que l’algorithme servant à déterminer si une transaction est possiblement une fraude ou non est lancé. Or, il faut aujourd’hui admettre d’emblée que toutes les sphères économiques seront contraintes de s’y soumettre par la force des choses.

Pour y parvenir, les entreprises intéressées doivent d’abord définir les possibilités ou les problèmes à résoudre, puis utiliser les données pour puiser de nouvelles connaissances et enfin mettre les résultats en pratique, d’où l’importance de sensibiliser l’ensemble de la structure des organisations. Par exemple, une banque pourrait vouloir déterminer quels sont les 20 % de ses clients qui apportent 80 % de ses bénéfices en tentant d’étudier le profil de sa clientèle. Une PME pourrait vouloir éviter le gaspillage en apprenant à mieux connaître ses clients et en leur proposant de leur livrer ses produits à domicile au moment précis où ils en ont besoin.

Deux précieux dollars

Big Data : l’ère des gestionnaires décodeurs Deux dollars : c’est le prix moyen que doit débourser une entreprise pour lire et compiler un commentaire d’un de ses clients. Ce montant peut paraître à la fois dérisoire pour une PME et astronomique pour une grande société qui en compte par dizaines de milliers. Or, la grande majorité des entreprises, petites ou grandes, ne prennent pas le temps de lire ces commentaires. Ces données contiennent pourtant de l’information d’une valeur inestimable qui pourrait aider à résoudre quantité de problèmes au sein de l’entreprise ou, qui sait, la propulser vers de nouveaux sommets. Peut-être faudrait-il s’intéresser davantage à cette matière informe qu’est ce flot de données ? La clé de l’innovation s’y trouve probablement. La réponse aux questions ne se trouve-t-elle pas souvent sous les yeux de qui sait bien regarder ?

 



Une réflexion sur « Big Data : l’ère des gestionnaires décodeurs »

  1. André SERVANT dit :

    Bonjour,
    Je comprends bien que cette présentation a pour vocation d’informer et de sensibiliser. Il me semble cependant que les démonstrations ne sont pas apportées ni étayées notamment à travers les exemples. Ainsi en quoi et comment l’ « Analyse sophistiquée de données » a-t-elle été déterminante pour amener aux succès relatés ?
    Bien à vous.

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