Data Management : Comment piloter par la data ?

La transformation numérique des économies et des entreprises amène à de nouvelles réflexions dans les processus de prise de décision. Selon Gartner, 65% des entreprises BtoB passeront d’ici 2026 d’une prise de décision basée sur l’expérience, l’influence et l’intuition à une prise de décision basée sur la data. C’est le Data Management !

Les entreprises deviennent des organisations « data driven », c’est à dire des entreprises pilotées par la data. La collecte et l’analyse des données deviennent essentielles. Les DSI, Directions des Systèmes d’Information, devront fournir aux services de l’entreprise, les indicateurs nécessaires au pilotage.

Dans cet article, découvrez comment piloter par la data. Quels sont les nouveaux enjeux pour les DSI ? De quels outils de Data Management disposent-ils ? Comment les solutions d’intégration de données, EAI et ETL, procurent à l’entreprise les données de qualité nécessaires à la prise de décision.

Devenir une entreprise « data driven »

Les données étaient jusqu’alors utilisées à des fins de reporting pour analyser la situation présente de l’entreprise et dresser un bilan des actions menées. La transformation numérique des métiers a amené à la dématérialisation des processus internes ainsi que des échanges commerciaux et financiers. Cette dématérialisation donne accès à de nouvelles sources de données grâce à l’IoT (Internet des Objets), l’Open Data et le Big Data. Toutes les activités de l’entreprise et l’ensemble de son écosystème sont digitalisés et disponibles sous forme de données numériques pour permettre le Data Management.

Qu’est-ce qu’une entreprise pilotée par les données ?

En s’appuyant sur ce volume considérable de données, l’entreprise est désormais en mesure de faire des choix stratégiques aboutis pour accentuer son développement et augmenter ses revenus. Elle peut également prendre des décisions opérationnelles précises afin d’optimiser ses processus, obtenir des gains en performance mais également améliorer la qualité de ses produits et services.

Une entreprise « data driven » est une entreprise qui exploite à tous ses niveaux hiérarchiques, la donnée au quotidien pour prendre des décisions rapides et adaptées.

Les données au cœur de la création de valeur

Ce changement de culture amène à conforter la place de la donnée au cœur de l’entreprise. Les données collectées puis consolidées permettent d’expliquer des évènements antérieurs, d’apporter des pistes d’amélioration, de définir des plans d’actions et de produire des prédictions. Piloter une organisation par la data consiste à rendre les données jusqu’alors inertes, vivantes et actives.

De nouveaux défis pour les entreprises

Pour devenir une entreprise pilotée par la donnée, l’entreprise doit relever trois défis :

La souveraineté sur les données

L’entreprise doit être souveraine pour collecter, vérifier, consolider et conserver toutes les données numériques dont elle a besoin.

La gouvernance des données

L’entreprise doit être capable de normer les données et de les interpréter afin d’en extraire les informations nécessaires à la prise de décisions pertinentes.

La maîtrise des moyens décisionnels

L’entreprise doit disposer de moyens d’analyse qui permettent de prendre des décisions à partir des informations fournies par les données.

Pour relever ces défis, les DSI sont sollicitées pour fournir en temps réel des données de qualité, interprétables par les décideurs et les managers.

Le Data Management au cœur des nouveaux enjeux des DSI

Pour les Directions des Systèmes d’Information, le passage à une entreprise pilotée par la data réside en la capacité de gérer les flux de données pour irriguer les services et veiller à la bonne qualité des données en circulation.

Afin de fournir des données pertinentes et à jour, leurs missions sont :

• L’identification des sources de données et leur collecte,
• La gouvernance de la donnée via la création de référentiels, le contrôle de la qualité, la conformité des données aux réglementations (RGPD et autres), structuration des données à des fins d’analyse, Etc.
• Le choix et la mise en œuvre des solutions technologiques destinées à l’évolution du Système d’Information pour optimiser la circulation les données et leur stockage.

Identifier les données

Lorsque l’on parle de données en entreprise, nous pensons aux applications métiers et aux bases de données. Cependant, une très grande partie de la data de l’entreprise est mal connue, peu accessible et dispersée. Le rôle de la DSI est de les identifier, les recenser et les rendre disponibles.

Quels sont les différents types de données dont dispose l’entreprise ?

• Les données transactionnelles : il s’agit des données commerciales, comptables et financières de l’entreprise. Elles proviennent des applications métiers de l’entreprise : ERP, Gestion Commerciale, Gestion de Production, Comptabilité, etc. Elles apportent des informations fiables et actualisées sur l’activité de l’entreprise et permettent de mesurer ses performances.
• Les données comportementales : il s’agit des traces des interactions entre l’entreprise et son public via les sites internet de l’entreprise ou les réseaux sociaux par exemple. Il s’agit de données anonymes ou identifiées qui permettent de mesurer l’audience et la notoriété de l’image de l’entreprise en temps réel.
• Les données déclaratives : ce sont les données recueillies par l’entreprise ou par des intermédiaires. Il s’agit de questionnaires, de notations, de niveaux de satisfaction sur un service ou un produit, d’avis consommateurs, d’attentes exprimées à l’occasion de sondages, etc.
• L’Open Data : ces données permettent de disposer d’informations publiques structurées et qualifiées.
• Le Big Data : ces données permettent à l’entreprise BtoB ou BtoC de développer des campagnes marketing basées sur les comportements, de comprendre les choix des consommateurs, d’anticiper des tendances…
• Le Dark Data : en parallèle des outils et applications fournis par les DSI, il s’agit de fichiers, de tableaux Excel, d’indicateurs ou de reportings mis en place de façon intuitive dans les services par le personnel pour faciliter le travail au quotidien.

Collecter les données

Le rôle des DSI va être de collecter l’ensemble de ces données et de les rendre accessibles aux outils de pilotage de l’entreprise dans des entrepôts de données ou Data Warehouse. Les Data Analysts pourront dès lors les interpréter et fournir des indications pertinentes pour des prises de décisions.

Pour atteindre ces objectifs, les DSI disposent de plusieurs solutions d’intégration de données.

Quelles solutions d’intégration de données pour les entreprises ?

Les Data Management Platform

Les DMP ou Data Management Platform sont des solutions de gestion de données qui permettent de mettre en place une stratégie marketing pilotée par les données.

Elles permettent de concilier les données clients et prospects avec les données comportementales afin de dresser des profils d’acheteurs potentiels, d’anticiper les tendances et de mettre en place une stratégie marketing construite sur les informations obtenues par l’analyse des données.

Les Master Data Management

Les MDM ou Master Data Management permettent de mettre en place des règles et des procédures pour garantir la qualité des données. Leur objectif est de faire en sorte que les données soient toujours accessibles, véridiques et interprétables. Les MDM sont des ensembles de règles et de méthodes qui permettent de créer et de gérer le référentiel des données de l’entreprise.

Avec les MDM, l’entreprise dispose :

• D’un référentiel de données commun à toutes ses applications métiers : Qu’est-ce qu’un client ? Qu’est-ce qu’un produit ? Comment est codifiée une adresse ?
• De règles de qualification et de validation des données lors de leur intégration dans le Système d’Information de l’entreprise. Cela permet d’avoir une cohérence, une fiabilité et une pertinence de la data.
• De méthodes de synchronisation des données entre les différents logiciels métiers de l’entreprise.
• De formats structurés dans lesquels les données sont conservées pour garantir leur interprétabilité.

Enfin, les MDM permettent de sécuriser les données et de respecter les réglementations au niveau des lieux de stockage et d’archivage mais aussi sur les procédures de contrôles aux accès.

Les Enterprise Application Integration

Les EAI ou Enterprise Application Integration sont des solutions de gestion de flux de données entre applicatifs. Les EAI permettent aux applications métiers de l’entreprise de :

• Partager la même source de données de référence.
  Exemple : Lors de la création d’un nouvel article dans la Gestion Commerciale, celui-ci est disponible pour le site e-commerce, la facturation et la logistique.
• Se synchroniser entres elles.
  Exemple : Les nouvelles commandes saisies dans la Gestion Commerciale, reçues par EDI ou reçues par l’intermédiaire d’une Marketplace, par exemple, sont toutes centralisées dans le même puit de commandes et les stocks sont mis à jour.

Les Extract Transform Load

Les ETL ou Extract Transform Load ont pour fonction d’extraire des données de multiples sources et de les intégrer dans un lieu de stockage unique. L’objectif est de créer un ensemble de données cohérentes, nettoyées (en supprimant les doublons), vérifiées et actualisées. Ces données chargées dans un Warehouse Data ou entrepôt de données pourrons être analysées :

• L’Extraction : les données sont extraites de sources internes à l’entreprise (applications, bases de données, fichiers) mais aussi de sources externes (Open Data, Big Data).
• La Transformation : les données sont vérifiées, les doublons sont supprimés et les données sont transposées dans un format commun.
• Le Chargement : les données sont chargées dans un entrepôt de données ou Data Wharehouse.

Quels leviers pour un projet de Data Management ?

Bon nombre d’outils existent pour valoriser les données et les rendre pertinentes pour le pilotage d’une entreprise. Ils permettront alors d’organiser des actions marketing, prendre des décisions ou rendre compte des résultats obtenus.

Mais il faut que toute l’entreprise acquière une culture de la donnée.

En effet, elle doit atteindre une maturité pour se réorganiser autour de la donnée. Les premiers leviers à mettre en place sont :

• Avoir confiance dans ses données. Le déploiement d’outils de MDM permet d’acquérir rapidement cette confiance.
• Diffuser la donnée dans toute l’entreprise en supprimant les silos et en intégrant les applications métiers sur un même réseau d’échange d’informations et de data. Les EAI permettent cette intégration et les ETL permettent la consolidation des données.
• Avoir des objectifs clairs et mesurables en termes de ROI. A défaut de cela, avoir une liste d’objectifs que l’analyse de données peut permettre d’atteindre.
  Exemple : la mise en place d’une maintenance prédictive, l’anticipation des cycles de ventes, les prévisions des ventes des articles météo-sensibles ou encore l’optimisation des stocks.

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