Comment extraire la valeur ajoutée des données ?
Même dans les PME, il est possible de trouver des volumes de données importants qui justifient d’utiliser des démarches « Big Data ».
En tirer de la valeur ajoutée nécessite de nouvelles compétences et de nouveaux outils. Cela nécessite surtout d’abord d’identifier les cas d’usage que l’on peut rencontrer dans son organisation. A travers notre expérience et nos observations, nous pouvons identifier les domaines suivants :
La gestion de la relation avec les clients Demandez une proposition
Si vous disposez d’un logiciel de gestion de la relation client, vous collecter des données structurées très utiles pour mieux comprendre leurs attentes et donc les anticiper pour les fidéliser. Ces données peuvent être des historiques de transactions, des données financières sur les clients, des rapports sur les besoins et exigences de chacun, ...
Valeur ajoutée : segmenter les clients pour personnaliser les actions marketing, croiser les données clients avec la rentabilité des produits vendus. Prédire le succès d’un produit en se basant sur les consommations passées des clients, ou déterminer un profil de client type pour un produit type.
L'exploitation de données issues du commerce en ligne Demandez une proposition
A travers votre site de commerce en ligne, un grand nombre de données sont collectées (anonymisées) sur les visiteurs. Connaître les fréquences de visites, les pages visitées, les périodes de pic de fréquentation, etc. Pour analyser finement ces informations, il devient rapidement nécessaire d’utiliser des outils d’analyse de grand volume de données.
Valeur ajoutée : optimiser le site internet, identifier les produits qui génèrent le plus de visites, pages visitées et durée des visites sur les pages, analyse géographique des visites pour mieux cibler les zones de chalandises, corrélation entre les caractéristiques d’une action marketing et le volume de visites, leur durée.
La traçabilité au sein de la chaîne logistique et la planification de la production Demandez une proposition
L’automatisation de la traçabilité et de la logistique, de la gestion des stocks de matières premières, de produits intermédiaires et de produits finis génère un volume de données important. L’organisation de la production avec les logiciels de Gestion de Production Assistée par Ordinateur permet également de collecter de nombreuses données sur les consommations, les programmes de production, le respect des délais, le taux d’utilisation des machines, les besoins de matières premières et de pièces.
Valeur ajoutée : Analyse des taux de rotation des stocks par produits, analyse des pertes de matières premières, des taux de rebuts, des rendements machine et atelier, des flux dans l’atelier de production. Prédiction du taux de rebuts à partir des caractéristiques du produit fabriqué, des réglages machines, etc.
Collectes de données dans les applications métier Demandez une proposition
Ces dernières varient fortement d'une entreprise à l'autre, d'un domaine d'activité à l'autre.
Dans le domaine agricole, des réseaux de capteurs (hygrométrie, stations météo, analyse du sol, photographie des sols) fournissent de grandes quantités de données en continu.
Dans le domaine agroalimentaire, les relevés de température, les grammages, la consommation d’eau, d’énergie peuvent être enregistrés. De même, les nombreuses analyses qualité, en lien avec les règles d’hygiène, sont des sources de données valorisables.
Dans le domaine de la maintenance, le suivi du fonctionnement des machines (vibrations, températures, consommations d’énergie…) génère des données pour anticiper les opérations et garantir la disponibilité.
Dans les domaines comptable et financier, les données de facturation des clients, des fournisseurs, la connaissance des stocks sont des sources à valoriser (maîtrise du BFR, délais de paiement). Les données externes sur la situation financière des partenaires sont également utiles pour maîtriser les risques.
Dans le domaine des ressources humaines, les données collectées lors des recrutements (CV, lettre), celles concernant l'absentéisme, les accidents et les maladies du travail, les compétences (disponibles, attendues, recherchées) sont des sources de valeur ajoutée pour votre entreprise. Le traitement de ces données exige le respect des règlementations applicables concernant les données à caractère personnel.
Dans le domaine de la qualité et de l'environnement, les systèmes en ligne de mesure de la qualité des produits et des rejets dans l'environnement fournissent des données stratégiques pour corriger les processus en amont, dentifier des dérives dans le fonctionnement des machines ou dans la qualité des matières premières.
Les méthodes LEAN et 6 SIGMA sont particulièrement consommatrices de données statistiques pour optimiser les processus.