Gaspillage analytique ou la menace cachée qui pèse sur le succès des entreprises

Le gaspillage analytique et des données

Il convient d’abord de définir le gaspillage analytique et des données. Il peut se manifester sous de multiples formes : collecte et analyse de données non pertinentes, analyse tardive ou incomplète, utilisation inefficace des ressources, ou encore inadéquation avec les objectifs de l'entreprise, par exemple. Dans l’environnement économique actuel, de plus en plus compétitif et effréné, il devient urgent pour les dirigeants de ne perdre ni temps ni ressources avec des initiatives analytiques qui ne leur permettraient pas d'obtenir des conclusions uniques et exploitables débouchant sur de la valeur ajoutée.

En effet, dans un contexte macroéconomique en perpétuelle évolution et où la nécessité de fournir des informations éclairées s'accélère, il peut être tentant de collecter et d'analyser autant de données que possible, sans se soucier de leur pertinence par rapport à la problématique posée. Cela peut entraîner une énorme quantité de travaux manuels et de redondances dans les processus analytiques habituels, et ralentir ainsi le temps nécessaire pour obtenir des renseignements. Il peut en résulter des opportunités manquées ou des conclusions inadéquates.

En l'absence de stratégies efficaces en matière de données et d'analytique, assurant que tous les collaborateurs puissent les exploiter et prendre des décisions éclairées, les entreprises peuvent avoir du mal à mettre en œuvre leurs ressources analytiques de manière efficace afin de promouvoir une intelligence décisionnelle dans l'ensemble de l'organisation. Elles risquent également de provoquer des temps de latence inutiles qui contribuent à un gaspillage analytique ne produisant pas de résultats significatifs. Pire : sans une base analytique construite sur des objectifs clairement définis et communiqués efficacement aux équipes, les initiatives analytiques peuvent ne pas être en phase avec les orientations stratégiques de l'organisation. Ces scénarios se produisent généralement lorsqu'il existe un manque de clarté, d'alignement et de collaboration entre les différentes parties prenantes impliquées dans les efforts en matière de données et d'analyses.

Pour éliminer les goulets d'étranglement et améliorer la performance des procédés analytiques et de données en vue de maximiser leur impact, la première étape consiste à identifier les objectifs que l'organisation souhaite atteindre par le biais de ces initiatives et stratégies d'analyse de données. Faut-il faire appel à des spécialistes pour l'analyse des données, ou le traitement peut-il être effectué par d'autres membres de l'entreprise qui connaissent bien la problématique ? De cette manière, les responsables et équipes opérationnelles seront en mesure de se concentrer sur les données les plus pertinentes et d'éviter de collecter celles qui n'apporteront pas de valeur ajoutée à la prise de décision stratégique.

La qualité des données

Ensuite, il faut insister sur la qualité des données, en s’assurant que celles collectées sont exactes, fiables et pertinentes. La valeur des renseignements de certaines données en temps réel est périssable, par conséquent tout obstacle relatif à l'accès aux données ou toute incertitude quant à la manière dont elles seront utilisées peut avoir une incidence sur la pertinence de l'analyse qui en résulte. Si la démocratisation et l'autonomisation font défaut à la culture des données, il peut en résulter une perte de temps et d'efforts. Des données de qualité ne servent à rien si elles ne sont pas facilement accessibles aux collaborateurs.

Le partage et l'accès aux données devraient être la norme, et non l'exception. Pour éliminer tout gaspillage analytique, il convient d'opter pour des architectures en temps réel. Peut-on automatiser les processus analytiques pour en améliorer l'efficacité ? Prenons l’exemple d’un distributeur qui ne surveille son inventaire que de manière ponctuelle : il court le risque d'être en rupture de stock en cas d'événement soudain ou d'affluence pendant les hautes saisons, ce qui lui fera certainement perdre beaucoup d’argent. Il est nécessaire d’élaborer un plan de gestion des données détaillé, qui précise quand et comment les données seront collectées, stockées et traitées efficacement pour faciliter la prise de décision. Plus l'accès aux données et leur analyse sont rapides, plus il est possible de réagir rapidement à un événement commercial comme un changement dans le paysage concurrentiel, et ainsi d'élaborer une action commerciale adaptée (comme une campagne marketing, par exemple).

Dans une économie où l'intelligence décisionnelle en temps réel est essentielle à la prospérité et où l'automatisation est au cœur de la lutte contre la déperdition des données, il est paradoxal de constater que le facteur humain joue un rôle majeur dans l’élimination du gaspillage analytique. Les managers doivent investir dans la formation de leurs collaborateurs décisionnaires, quel que soit leur niveau, afin de s'assurer qu'ils disposent des compétences et des connaissances nécessaires pour collecter et manipuler judicieusement les données. Ils doivent également encourager la collaboration entre les équipes commerciales et informatiques pour s'assurer que les efforts en matière de données et d'analyse sont alignés avec les objectifs de l'entreprise. En étant proches des problématiques, en s'appuyant sur l'analyse dans leur prise de décision et en disposant de données précises et en temps réel pour fournir des informations stratégiques, les employés peuvent contribuer à développer une entreprise agile capable de résoudre d’innombrables incidents et dysfonctionnements.

Et comme le dit la maxime, la confiance n’exclut pas le contrôle. Une approche analytique centrée sur le facteur humain est fondamentale pour la prospérité de l'entreprise. Les dirigeants doivent suivre régulièrement les performances analytiques afin d'identifier les domaines dans lesquels le gaspillage peut être réduit. Cela implique notamment de vérifier l'utilisation des données, d'identifier les goulets d'étranglement et d'analyser les résultats de projets analytiques afin de déterminer les axes d'amélioration.

Une approche holistique est à adopter pour éliminer le gaspillage analytique, surtout que le volume et la complexité des données vont continuer à croître. À l'avenir, les données continueront à jouer un rôle essentiel dans la prospérité des entreprises, et leur gestion pour créer des flux de données précis et opportuns auxquels tout le monde peut accéder et analyser, sera indispensable pour exploiter leur puissance. Les entreprises qui prennent aujourd'hui des mesures proactives pour réduire le gaspillage analytique seront mieux positionnées pour tirer parti des opportunités qui se présenteront demain. Il s’agit du seul moyen pour elles de rester compétitives, de stimuler l'innovation et de fournir de meilleurs services à leurs clients.