Data Science
La data science, voilà une notion à laquelle les entreprises sont de plus en plus souvent confrontées, sans toujours savoir exactement de quoi il retourne et de quelle manière elle peut leur être utile dans leur développement. Littéralement traduite par science de la donnée, découvrez cette discipline en plein essor et de quelle façon elle peut répondre notamment aux enjeux financiers, marketing et digitaux de votre entreprise.
Qu’est-ce que la data science ?
Dans data science, il y a tout d’abord le terme data, traduit par donnée, autrement dit des informations, de toutes sortes (identitaires, financières, capitalistiques…). Il y a aussi le terme science, qui nous rappelle bien qu’il ne s’agit pas d’une discipline basée sur des intuitions mais bien sur des savoirs et outils mathématiques, statistiques et informatiques.
La mission de la data science et de ses data scientists est d’analyser les données pour en tirer des conclusions concrètes qui peuvent aider à la prise de décision. Pour ce faire, les experts développent des algorithmes et des scores personnalisés.
A partir des données déjà intégrées à leurs bases de données, les data scientists créent des modèles prédictifs qui serviront à analyser de nouvelles données et à réaliser des prédictions sur celles-ci.
La data science se base sur les données déjà connues de millions d’entreprises afin de faire des prédictions sur d’autres entreprises, comme par exemple leur viabilité, leur chiffre d’affaires futur, leur développement international…
Les principaux indicateurs de la data science
Les data scientists et data analysts font parler les données de millions d’entreprises issues de sources diverses pour en tirer des indicateurs. A partir de ces indicateurs, un score est attribué aux entreprises et permet d’évaluer par exemple la fiabilité d’une entreprise. Il existe différents scores qui peuvent être utilisés par les entreprises qui souhaitent évaluer leurs partenaires actuels ou en devenir.
Le score de compliance
Le score de compliance est un indicateur de data science (souvent défini par les 3 couleurs vert, orange et rouge) permettant aux compliance managers et à leurs analystes de disposer d’une information sur l’honorabilité de leurs tierces parties (fournisseurs, clients, sous-traitants). Ce score combine plusieurs indicateurs tels que les risques pays et activité, l’identification des Personnes Politiquement Exposées, le screening de la liste des sanctions internationales et l’évaluation de la notoriété d’un tiers via la presse négative.
Les entreprises assujetties aux différents règlements et lois sur la Conformité (Sapin 2, Devoir de vigilance, LCB-FT…) doivent impérativement mettre en place ce process d’évaluation de leurs tiers (KYC, Know Your Customer) au risque de sanctions financières publiées.
Le score d’appétence
Le scoring appliqué à la prospection commerciale est appelé score d’appétence.
Le score d’appétence représente la propension d’un prospect à être intéressé par une entreprise, ses produits, ses services et permet de déduire la probabilité qu’il devienne client.
Ce score peut notamment être utile pour segmenter les prospects afin d’établir les actions à mener en termes de communication et de marketing. Par exemple, les prospects au score d’appétence le plus élevé feront l’objet d’une visite en personne, tandis que d’autres, moins prioritaires mais tout de même prompts à devenir clients, seront contactés par téléphone, et les prospects restants recevront quant à eux une communication par email. En priorisant les prospects, on maximise nos chances de les transformer en clients et on gagne du temps en évitant de traiter les prospects au score d’appétence trop faible, voire nul.
Le score de risque
Le score de risque ou de défaillance indique la fiabilité économique d’un prospect, autrement dit son risque d’entrer en procédure collective (sauvegarde, redressement ou liquidation judiciaire). Attention à l’interprétation de ce score : plus le score de risque est élevé, plus l’entreprise est fiable et moins elle risque d’entrer en faillite.
Plusieurs critères entrent en compte dans ce score qui est un score global, notamment le comportement de paiement qui permet d’avoir une visibilité sur la propension d’une entreprise à payer ses fournisseurs dans les délais ou en retard, avec des précisions sur les délais de retard observés.
L’indicateur d’activité économique
L’indicateur d’activité économique d’une entreprise est calculé à partir d’un ensemble de postes de son bilan. Cependant, un grand nombre de petites entreprises ne publient pas de bilan. Comment peut-on alors prédire leur activité économique ? A défaut de bilan, il est toujours possible d’exploiter les données identitaires d’une entreprise. Chez Altares, nous pouvons connaître, par exemple, le nombre de consultations d’une entreprise : si les consultations sont régulières et nombreuses, on peut en déduire que l’entreprise a une activité économique. Il est donc possible, à partir des données identitaires récoltées, de prédire l’activité économique de cette entreprise sans son bilan.
La data science est aujourd’hui une des clés de la croissance des entreprises, les projets de science des données pouvant engendrer d’importants retours sur investissements. La data science aide en effet à une prise de décision plus rapide et plus efficace grâce à des données finement analysées et interprétées.
