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Quel(s) projet(s) Data lancer en priorité ?

La data est le carburant du XXIème siècle, les gisements de valeurs sont considérables, les entreprises data driven seront les leaders de demain… Autant d’injonctions devenues banales, mais …

…Comment passer à l’action ?

  • Faire l’inventaire de son patrimoine de données,
  • Nommer un Chief Data Officer,
  • Lancer un Proof of Concept,
  • Monter un Data Lake,

Tout cela est utile ! Il est bon de se confronter aux sujets pour apprendre de ses premiers pas. Mais si vous n’arrivez pas rapidement à fixer un objectif concret, le retour sur investissement risque de tarder. Au premier retournement de situation les budgets seront réduits, décalés, ou annulés. Et la démarche enterrée, faute d’avoir montré sa capacité à améliorer l’efficacité de l’entreprise. Alors comment sortir de ce dilemme et focaliser les (premiers) investissements sur les sujets pertinents ?

Comment prioriser vos premières initiatives data ?

I2E propose une approche en 2 phases pour vous aider à cerner efficacement les bonnes initiatives. Au-delà des séances d’idéation qui sont à la mode, utiles, mais dont le résultat est aléatoire. Cette approche repose sur 2 questions fondamentales :

  • Où sont les enjeux stratégiques : augmentation du chiffre d’affaires / baisse des charges ?
  • Quels processus (fabrication, logistique, admin…) génèrent des données exploitables par un projet data ?

Comment repérer les enjeux business ?

Une approche synthétique pour identifier les enjeux business est de dresser la structure de coûts de l’entité concernée, et repérer les enjeux de croissance.

L’analyse des grandes équilibres économiques de l’entité, et des facteurs de compétitivité permet de répondre à 2 questions structurantes :

1. Où sont les grandes masses de coûts ?

2. Quels sont les leviers actionnables pour améliorer la compétitivité de l’entité ?

Dans l’exemple illustratif ci-contre, réduire de 5% (soit 3,5 pts) les COGS est plus efficace qu’améliorer les process administratifs de 50% (difficile), ou réduire la R&D de 40% (possible mais pour quelles conséquences à moyen terme).

En fonction du positionnement actuel et de la taille de l’entité, il peut être plus efficace de renforcer et les positions locales pour jouer sur l’effet de part de marché (et les coûts commerciaux), plutôt que de vouloir atteindre une taille mondiale significative sur les achats.

Cet exercice peut être mené pour chaque entité / Business Unit de l’entreprise, afin de déterminer les enjeux et fixer des objectifs en fonction des caractéristiques de chacune. Parfois avec des logiques très différentes d’une BU à l’autre !

Comment identifier les situations favorables pour un projet data ?

Dresser une cartographie des processus est essentiel pour repérer les situations où la data pourra avoir un impact significatif.

Les grands process de l’entreprises ne sont pas forcément tous digitalisés. Lorsqu’ils le sont, le bénéfice attendu d’une démarche data est de pouvoir descendre au niveau de granularité d’analyse le plus fin, souvent inaccessible par les analyses classiques.

Par exemple analyser le processus de vente au niveau de chaque transaction (plusieurs millions par an et sur plusieurs années) et non plus client par client (quelques milliers ; base plus ou moins statique au cours du temps). Cette analyse peut être éclairante pour la fixation des niveaux de prix en fonction des quantités commandées par exemple. Avec un impact direct sur la croissance et la marge brute de l’entité. Pour cela