Face à l’inéluctable et nécessaire montée en puissance de la Data Analytics, les entreprises passent enfin à l’action. Entre urgence et obligation, les investissements s’intensifient et les directions métier se professionnalisent avec une réelle forme de conviction. Analyse de Deloitte qui décrypte les impacts, les grands enjeux, les transformations, les limites et freins liés à son déploiement.
En 2016, les données ont pris le pouvoir dans les entreprises, car elles sont bel et bien identifiées comme éléments importants dans la prise de décision. Et cet engouement pour la Data Analytics va s’accélérer, en 2017, pour 4 raisons qui peuvent très bien s’additionner : tout d’abord pour répondre au besoin de mieux connaitre cette discipline qui devient incontournable au sein de toutes les organisations et ainsi s’aligner avec ses corollaires dans le cadre de contrats commerciaux ou de fusions/acquisitions.
Ensuite, pour gagner en simplicité et améliorer son efficacité opérationnelle notamment face à la montée en puissance de l’IoT. Des objets connectés qui engendrent une forte transformation dans plusieurs secteurs (automotive, énergie, assurance…) et qui stimulent de nouvelles stratégies marketing et une extension de gamme de services grâce la donnée personnelle qui est désormais partout et qui donne une meilleur connaissance de son client. Mais qui permet aussi des cycles d’analyses pour anticiper des éléments basiques comme les ventes, le CA, la trésorerie, les stocks, tout en libérant des personnes de certaines tâches routinières. Laissant ainsi plus de temps pour la prospection, la prospective, l’anticipation (marchés, attentes, parcours…) ou l’identification de leviers de développement ou de rendement. Autre motivation et pas des moindres car relative à l’humain : mieux connaitre ses employés. Enfin, pour se conformer à un cadre réglementaire exigeant avec les Accords de Bâle pour le secteur bancaire, Solvency pour celui des assurances et le Global Data Protection Regulation dont l’entrée en vigueur, en Europe, est (déjà!) pour mai 2018. Imprimant aux entreprises comme un caractère d’urgence dans l’obligation de mieux cultiver la Data. Mais ce n’est pas la seule conclusion de Tendances Data & Analytics 2017, l’étude menée par Deloitte.
La data pour mieux donner le pouvoir à la créativité ?
En effet, cet intérêt croissant se traduit par une intensification des investissements qui demandent encore à être mieux maîtrisés et plus linéaires dans le temps ainsi que par une appropriation grandissante de plusieurs métiers où les acteurs ont bien compris tout le potentiel dont ils peuvent tirer pour transformer leur propre activité et plus largement leur service et donc leur entreprise. « Désormais pour la majorité des entreprises, la data n’est plus la seule affaire du service informatique », explique Reda Gomery, Associé responsable Data Analytics chez Deloitte « Et pour beaucoup de responsables il est désormais clair qu’il faut réorganiser la gestion de la data en sortant des plateformes créées il y a 10 ou 15 ans avec un décloisonnement et la création d’entités spécifiques aux compétences adaptées et de services décentralisés capables de diffuser largement ».
Un mouvement de partage et de professionnalisation donc mais qui doit s’organiser autour d’une administration homogène compte tenu de la diversité des outils et des usages. Et en effet, on ne raisonne désormais plus en outils technologiques mais en besoin métier. « Un temps réservé aux experts, les usages analytiques se démocratisent et s’étendent désormais à l’ensemble des fonctions de l’entreprise (marketing, finance, RH, achats…) », confirme Reda Gomery.
Evolution vers des People Analytics et des Marketers Data…
D’où l’apparition de référents data au sein des organisations, comme le CDO, le Data Scientist ou le Data Analyst qui ne se substituent pas au DSI -souvent dans la gestion des contraintes et de la technique- mais qui comblent un vide pour porter la stratégie Data au sein de chaque métier. En attendant l’avènement du marketer data, qui serait le ou la professionnel.le capable de réfléchir aux moyens de valoriser la data et de l’exploiter pour en faire un nouveau service et transformer un client en partenaire. Ou encore l’émergence en RH, de l’approche « People Analytics » à travers l’expérimentation de modèles d’analyse avancée (adéquation des canaux de sourcing, selon les profils recherchés, facteurs de réussite de l’intégration…). « Après quelques années d’études et de diverses expérimentations, les entreprises semblent gagner en maturité dans l’adoption de la Data Analytics. Le développement et l’acquisition des compétences d’analystes des données et de « data scientists » deviennent primordiales pour les organisations soucieuses de les intégrer au cœur de leurs directions métiers. En outre, elles semblent de plus en plus convaincues de l’intérêt des modèles collaboratifs sur les sujets Data, favorisant l’émergence de communautés de pratiques et d’écosystèmes ouverts sur des partenariats externe », souligne Reda Gomery.
Objectifs : mieux connaitre ses clients, désintermédier la data dont il faut tirer le maximum en établissant des liens entre plusieurs sources et en permettant de la corriger et de la valoriser. De plus en plus d’équipes dirigeantes sont convaincues du rôle majeur de la data dans la transformation de l’entreprise. Et c’est de leur responsabilité de s’en emparer. Car il faut lever les freins, inciter à la formation et sensibiliser les opérationnels (usines, filiales…) pour aider à la consolidation des données et à leur meilleure qualification. Un mouvement assez fort déjà enregistré dans 5 fonctions clés de l’entreprise : finance, marketing, achats & supply chain, RH, risques & audit interne. « Toutes ne sont pas encore impliquées au même degré. Mais c’est encourageant », précise Reda Gomery.
Les défis Data Analytics pour 5 fonctions clés de l’entreprise
Finance : l’enjeu de transformation lié à la data
Après plusieurs années consacrées à la mise en place de multiples applications et outils (ERP, consolidation, budget…), les directions financières semblent désormais résolument tournées vers une meilleure valorisation de la Data. Disposer d’une information financière pertinente traduisant les véritables leviers de la performance tout en optimisant l’effort de production et de gestion manuelle des données, tel est l’enjeu pour de nombreuses directions financières. Au-delà, il s’agit d’utiliser la Data comme un véritable vecteur de transformation et d’en simplifier les usages. De l’amélioration du pilotage et de la capacité de prise de décision au monitoring des processus, le bon usage de la Data permet de gagner en efficience et en performance.
Marketing : l’évolution des pratiques à l’heure du digital
Le marketing est historiquement l’une des directions les plus matures en matière d’usages de la Data. Pour autant, la transformation digitale engagée par les organisations change profondément l’approche et induit un véritable repositionnement du marketing. En effet, la diversification des canaux digitaux ainsi que l’avènement progressif des objets connectés dans de nombreux secteurs d’activité engendrent une évolution des pratiques et des usages liés à la Data. Innover dans le développement de nouveaux services, étendre la connaissance Client ou encore personnaliser la relation, tels sont les enjeux structurants du marketing. Les directions marketing sont d’ailleurs de plus en plus attendues dans leurs contributions à la performance globale de l’entreprise et à un meilleur alignement avec les activités commerciales. « Jusqu’à présent les équipes ont été structurées autour par produit, d’où les chefs de produits. Mais désormais on va aller vers un modèle par marché/client et on va designer l’offre en fonction des besoins humains. Toutes les segmentations vont être revisitées », assure Reda Gomery.
Achats et supply chain : la montée en puissance des usages Data
Dans un contexte de globalisation des marchés, de pressions sur les prix et de complexification des process logistiques, les directions achats et supply chain perçoivent plus que jamais le potentiel levier lié à l’usage de la Data. Comprendre et optimiser ces processus achats/supply chain, au cœur de la performance globale des organisations, nécessite une exploration optimale des gisements de données. Si l’adoption de démarches Data Analytics structurées est récente au sein de ces fonctions en France, la pratique semble s’accélérer et s’étendre à l’ensemble des entreprises.
Ressources humaines : l’évolution vers le « People Analytics »
Les opportunités offertes par les usages analytiques de la Data semblent considérables au sein des directions des ressources humaines. Ainsi à l’heure où les organisations se transforment par l’évolution du mode de travail, par la diversification des compétences et par la digitalisation des échanges, un meilleur usage de la Data constitue le levier pour accompagner ces changements. Les usages analytiques sont en expansion parmi lesquels l’industrialisation et la fiabilisation de la production des indicateurs de pilotage RH, la connaissance de l’employé à travers une meilleure gestion des données associées (« Master Data ») ainsi que l’émergence de l’approche « People Analytics » à travers l’expérimentation de modèles d’analyses avancées (adéquation des canaux de sourcing selon les profils recherchés, facteurs de réussite de l’intégration…).
Risques et audit interne : l’adoption des usages Data pour renforcer les dispositifs de contrôle et d’anticipation
L’environnement de l’entreprise évolue et son exposition aux différentes variétés de risques s’accentue. Entre diversification des activités, acquisitions et croissance à l’international ou encore démultiplication des systèmes et applications, les dispositifs de contrôle et d’évaluation des risques atteignent très souvent des limites. Face à ces développements rapides et à un contexte réglementaire de plus en plus contraignant, les directions des risques et de l’audit interne s’intéressent aux moyens de renforcer les dispositifs de contrôle et de s’assurer de leur pertinence. Dès lors, développer une approche Data Analytics en investissant dans la mise en place de moyens adéquats devient un véritable levier de performance pour ces directions. L’efficience et la pertinence de la gestion des risques reposent notamment sur l’automatisation et la rationalisation des contrôles, l’anticipation et l’identification de nouveaux « patterns » des risques.
Toutefois, si les données -variables objectives et fiables par définition- offrent un avantage certain au décideur de l’entreprise ou au responsable d’un service ou d’un métier, influençant ainsi les équilibres du pouvoir, elles ne remplacent pas complètement le reste qui relève de l’expérience humaine, de l’intuition, de l’analyse d’une entreprise ou encore de la connaissance d’un marché. Comme le reconnait Reda Gomery : « Ce sont des informations additionnelles qui permettent d’aller plus loin »… La data, toute puissante, pour mieux donner le pouvoir à la créativité ? A suivre !
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