Data driven : définition et enjeux pour les entreprises en 2023

L’expression “data-driven” décrit toute organisation qui est “pilotée par la donnée” en bon français. Dans le contexte business, une entreprise est “data-driven” dès lors qu’elle met l’analyse des données au cœur de sa prise de décision. En 2022, c’est particulièrement pertinent : on n’a jamais collecté autant de données ! Cet article t’explique en quoi l’élaboration d’une stratégie data-driven aide l’entreprise à atteindre ses objectifs. Tu découvriras également quels sont les prérequis pour mettre en place une telle stratégie dans ton entreprise !

Que signifie Data driven?

En 2023, on assiste à une multiplication des sources de données et à une croissance exponentielle du volume de données collectées. Pour te donner un ordre de grandeur, le volume de données collectées a été multipliée par 100 entre 1987 et 2007, et depuis ce volume double tous les deux ans ! 

En parallèle, les outils d’analyse de données se démocratisent : il est possible pour toute entreprise d’utiliser la data pour optimiser sa stratégie. 

L’expression “data-driven” désigne toute organisation qui est pilotée par la data, c’est-à-dire qui met en place des processus de récolte et d’analyse des données qui vont éclairer la prise de décision. Dans une entreprise data-driven, on développe des outils analytiques pour utiliser les données récoltées et prendre les décisions stratégiques en conséquence.

Mais cela va encore plus loin : être data-driven signifie que la data est présente à tous les niveaux de l’organisation. Les Data analysts de l’entreprise ne sont pas les seuls à être familiarisés avec la donnée. Tous les employés et dirigeants doivent être en capacité d’intégrer l’analyse de données à leurs tâches quotidiennes. 

Par exemple, les responsables du marketing mettent en place une stratégie marketing data-driven qui exploite toutes les données disponibles afin de prendre les décisions les plus pertinentes possibles.

En effet, en 2023, définir une stratégie business grâce à l’intuition ou l’expérience ne suffit plus. Il faut être capable d’exploiter la formidable ressource que représentent les données. Cette ressource est aussi précieuse pour les startups, qui se lancent dans de nouveaux marchés, que pour les grandes entreprises, qui cherchent à sécuriser leur pré-carré et à conquérir de nouveaux secteurs économiques. 

Dans un environnement concurrentiel, ignorer ou mal exploiter les données d’un marché peut être catastrophique pour une entreprise.

Une stratégie data driven permet deux choses : 

1. comprendre en détail ce qui se passe à l’intérieur et à l’extérieur de l’entreprise,
2. prendre les bonnes décisions au bon moment. 

Passer à côté de la data, c’est prendre du retard sur ses concurrents

C’est pour cela que ces dernières années, de nombreux métiers de la data sont apparus. Ces nouveaux professionnels sont experts dans le domaine de la collecte, du stockage, du traitement et de la sécurisation des données.

Le métier de Data analyst est au cœur de l’univers de la Data : il a pour mission de récolter et d’exploiter les données pour en tirer les observations utiles à la prise de décision.

Il associe deux types de compétences. D’abord les compétences techniques, comme la maîtrise de Python, de SQL, des outils de Business Intelligence, et de la Data Visualisation. Ensuite les compétences business : il connaît suffisamment bien le secteur de l’entreprise pour traduire l’apport des données en recommandations stratégiques.

‍Databird propose plusieurs formations de Data analyst, destinées autant aux jeunes diplômés qu’aux entreprises qui souhaitent former leur équipe à la data. Notre pédagogie repose sur la pratique : nous pensons que pour savoir manier les données, il faut avant tout s’entraîner et être confronté à des exercices concrets !

Acquérir les compétences d’un Data analyst est la première étape qui permet à une entreprise de devenir data-driven.

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Pourquoi adopter une stratégie data driven?

Adopter une stratégie data-driven permet d’avoir une vision claire de ce qui se passe dans l’entreprise et sur le marché. Les décisionnaires peuvent donc prendre les décisions pertinentes en connaissance de cause. 

Pour améliorer les performances de son entreprise

Plus une entreprise grandit, et plus il y a un risque de cloisonnement entre les équipes. Or une mauvaise communication entrave la collaboration, et a un impact négatif sur les résultats de l’entreprise.

L’un des piliers de la stratégie data-driven, c’est justement d’assurer la circulation des informations entre les équipes. Les données doivent être mutualisées et accessibles. C’est possible grâce à l’élaboration de tableaux de bord qui donnent une vision globale de l’activité et qui permettent d’améliorer les performances de chaque département.

Par exemple, dans une boutique en ligne, l’analyse des performances d’une opération marketing sur le nombre de ventes permet d’anticiper les commandes à venir. Ainsi, en fonction des mécaniques des campagnes marketing à venir, le département logistique peut prévoir la quantité de produits à livrer et prendre les décisions adéquates : faut-il embaucher des intérimaires pour préparer les colis ? Faut-il sous-traiter les opérations de livraison ? Par quelle ville faut-il commencer la tournée de distribution ? etc…

Finalement, toutes les données générées par une entreprise peuvent profiter à chacun des départements : marketing, finance, RH, logistique… Dans un contexte de croissance, l’équipe data a donc un rôle central dans l’entreprise !

Pour suivre et anticiper l’évolution du marché

Lorsqu’on gère une activité, à petite ou à grande échelle, il est difficile de décoller le nez du guidon… Pourtant, comprendre comment fonctionne le marché autour de soi est indispensable pour faire croître son activité ! 

Tous les entrepreneurs vous le diront : en gardant les yeux rivés sur sa to-do list, on peut rater des opportunités exceptionnelles ou des insights sur l’évolution du marché.

C’est pourquoi une stratégie data-driven permet de collecter et d’analyser un maximum de données à propos du marché sur lequel l’entreprise est positionnée, comme :

• le comportement des clients, leurs sentiments, leurs avis, 
• les actions de la concurrence : leurs nouvelles offres, leurs prix, leurs opérations promotionnelles, etc. 

Grâce à une API REST ou en utilisant la technique du web-scraping, on peut automatiser la collecte et l’analyse de données liées à ses concurrents. Par exemple, on peut relever les avis provenant des réseaux sociaux, ou bien les prix pratiqués par les concurrents sur leurs sites Internet.

De plus, l’analyse de données peut concerner les phénomènes extérieurs qui ont un impact sur le marché de l’entreprise. Par exemple, un concessionnaire qui installe des bornes de rechargement pour voitures électriques a intérêt à connaître l’évolution du nombre de voitures électriques achetées au niveau local ou régionl !

Finalement, en créant un ou plusieurs pipes de données, un gérant d’entreprise, même s’il est débordé, peut garder un œil sur les tendances du marché et éviter d’être surpris.

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Les bénéfices d’une stratégie data driven

Être agile dans sa prise de décision

Le monde économique évolue à une vitesse folle. En règle générale, c’est celui qui propose le premier une offre adaptée à la demande du marché qui remporte le jackpot !

Le problème, c’est qu’il est difficile de prendre les bonnes décisions business aussi rapidement que nécessaire. La prise de décision exige des analyses poussées, mais aussi des réunions à rallonge afin de convaincre tous les collaborateurs. C'est un processus qui demande du temps, et qui peut ralentir l’entreprise face à ses concurrents !

L’avantage d’une stratégie data-driven, c’est de réduire la durée du choix, sans perdre en qualité dans les décisions prises. Cette stratégie permet de prendre des décisions à la fois pertinentes et rapides !

Selon les insights que l’entreprise a obtenus à partir de l’analyse de données, il est facile de mettre en place des actions stratégiques. Attention, il faut pour cela avoir choisi des indicateurs pertinents et fiables !

Ces actions sont efficaces, car on s’appuie sur la précision et la rationalité qui découlent de l’analyse de données. Ces actions sont rapides à mettre en place, car l’information est déjà disponible et exploitable dans les pools de data de l’entreprise.

De plus, la mise en place de tableaux de bord et de reporting permet de connaître, quasiment en temps réel, l’impact des décisions prises sur les performances de l’entreprise. 

Être data-driven permet également de gagner du temps dans les délibérations. En effet, il est plus facile de justifier ses choix lorsqu’ils reposent sur les analyses de données fiables et actionnables. L’aspect rationnel de la stratégie data-driven a tout pour convaincre le top management et les investisseurs. 

Prendre une longueur d’avance sur la concurrence

Toutefois, mettre en place des processus d’analyse et de décision novateurs n’empêche pas d’être rattrapé par la concurrence.

C’est pourquoi la stratégie data-driven permet d’aller encore plus loin

Les indicateurs développés permettent de trouver les réponses aux questionnements actuels. Mais, bien analysés, ils permettent également de déceler de nouveaux questionnements pertinents, et ainsi de prendre une longueur d’avance par rapport à la concurrence !

De plus, l’expertise en analyse des données permet de développer des techniques de forecasting. Ces techniques consistent à utiliser ce qu’on sait déjà pour anticiper l’avenir. On peut ainsi gagner du temps sur les prises de décision futures.

Seule une entreprise data-driven dispose des fondations nécessaires pour intégrer l’intelligence artificielle à son fonctionnement. 

L’IA pourrait par exemple suggérer des pistes d’amélioration pour chaque département en fonction de ce que reflètent les données. Mais pour cela, il faut que la récolte des données et leur accessibilité soient intégrées au fonctionnement de l’entreprise !

Comment devenir une entreprise data driven?

Devenir data-driven en adaptant la culture de l’entreprise

En 2022, il est indispensable pour toute entreprise de développer une stratégie data-driven. Sauf si c’est déjà dans les gènes de l’entreprise, cela implique de grands changements qu’il faut savoir négocier au mieux ! 

Comment faire pour que l’entreprise et les collaborateurs prennent le virage du data-driven le plus efficacement possible ?

Tout d’abord, il est nécessaire d’avoir des collaborateurs qui disposent d’une expertise technique en data science. Pour cela, l’entreprise aura peut-être besoin de recruter un Data analyst, voire même une équipe de spécialistes de la data (Data Scientist, Data analyst, Data architect, Data manager…).

Si les ressources de l’entreprise ne le permettent pas, il est possible de faire appel à des start-up spécialisées dans la data pour obtenir soutien et conseil. Toutefois, il est conseillé d’avoir au moins un spécialiste au sein de l’entreprise !

L’entreprise doit s’assurer de la réactivité de ces spécialistes pour résoudre les anomalies qui surgiront pendant la période de transition.

Par exemple, des problèmes d’accès aux données peuvent se poser. Cela devient très handicapant pour les collaborateurs des différents départements si ces problèmes ne sont pas réglés rapidement.

De plus, il faut impliquer tous les employés dans la stratégie data-driven et adapter la culture d’entreprise.

Pour cela, on doit mettre la donnée au cœur de l’entreprise : le service informatique ne doit plus être isolé au fond d’un couloir, et les données doivent circuler facilement entre les différents départements.

Il est nécessaire de permettre à tous les collaborateurs de prendre part à la réorganisation de l’entreprise. Il faut s’assurer que les nouveaux processus mis en place leur conviennent vraiment.

Il est possible de sensibiliser les employés à l’importance du data-driven en leur expliquant en quoi cela va leur profiter directement : automatisation des tâches répétitives, accès rapide aux informations dont ils ont besoin, meilleure communication et transparence entre les départements…

Pour aller plus loin, il est également très bénéfique de proposer à l’ensemble des collaborateurs des formations sur les techniques d’analyse de données, et de leur apprendre les bases des outils tels que Python ou SQL.

La formation à temps partiel de DataBird a été pensée pour te permettre d’acquérir les compétences opérationnelles du data analyst en parallèle d’un emploi à temps plein. Pour en savoir plus, télécharge le programme de la formation !

Devenir data-driven en définissant une stratégie solide

Pour devenir une entreprise data-driven, on ne peut pas foncer tête baissée : il faut anticiper et développer sa stratégie à l’avance. En effet, rien de pire que de mettre en place de nouveaux process qui s’avèrent ne pas du tout répondre aux besoins de l’organisation !

Pour cela, le développement de la stratégie data-driven doit être le fruit de la  collaboration entre les professionnels de la data et les dirigeants de l’entreprise. Il s'agit de choisir les indicateurs pertinents et d’identifier les données brutes auxquelles ils sont liés.

Il s’agit également de garantir la qualité et la provenance des données, ainsi que leur conformité devant la loi. De plus, les données doivent être stockées dans des infrastructures sécurisées, pour garantir la confidentialité de l’entreprise.

La stratégie data-driven se développe en choisissant les bons outils. L’objectif est de créer une architecture de données agile. Ce travail peut être réalisé par exemple par le Data architect.

Par exemple, il faut choisir comment on va stocker les données, selon les besoins de l’entreprise : cloud public managé à la demande, cloud privé, ou bien modèle hybride pour optimiser les coûts ?

Il faut également ne pas surcharger le nombre d’outils utilisés par les collaborateurs, et essayer d’intégrer dans la mesure du possible les anciens outils à la nouvelle infrastructure.

Au final : adopter les bons outils pour une stratégie data-driven, c’est choisir les outils qui assurent une organisation sécurisée des données et un accès facile pour tous les collaborateurs.