Convention USF 2022 les 5 et 6 octobre à Lyon

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Big Data, Smart Data, Intelligence Artificielle… A quoi servent-ils ? Quels sont les nouveaux modèles d’affaires qui les utilisent ? Ces questions sont encore floues pour de nombreux dirigeants. La data est une réelle source de richesse et de développement pour toutes les entreprises, quels que soient leur taille et leur secteur d’activité. Nous souhaitons vous donner les clés pour une mise en valeur de vos propres données et vous aider à révéler tout leur potentiel grâce à des méthodologies éprouvées. Les algorithmes cherchent à influencer nos choix de consommation en se basant sur des événements factuels : la Data. Elle a un impact sur vos choix stratégiques d’entreprise, elle implique une nouvelle culture au sein de l’entreprise où l’humain trouve toute sa place.

Cartographier ses propres données : méthodologies

Un projet stratégique autour de la data devrait être incarné par le dirigeant mais c’est rarement le cas, les premiers contacts autour de la donnée viennent de problématiques de conformité (RGPD) ou de cybersécurité, pour régler une contrainte. Les 3 étapes de cette cartographie : lister, diagnostiquer, assainir. La cartographie est le point de départ d’une prise de conscience sur la richesse immatérielle de l’entreprise en lien avec sa data (gisements de data en silos non exploités, données non partagées et non intégrées dans le CRM).
  1. Lister

On constate en établissant cette cartographie et en répertoriant toutes les données, que la data se rattache toujours à la règle des 3P : les personnes, les places et les produits.
  1. Diagnostiquer

L’étape de diagnostic permet de disposer d’une vue factuelle de ses données pour répondre à ses enjeux métiers. Il est également recommandé de faire appel à des partenaires pour statuer sur l’effort de remédiation. Généralement, dans vos données collectées, il y aura en moyenne 60% de données complètes, 12% de doublons, 10% d’inactifs, et 45% de data exactes.
  1. Assainir

Un partenaire expert de la donnée sera aussi en mesure de la compléter pour vous, la corriger, notamment grâce au D-U-N-S Number d’Altares qui vous permet d’identifier avec certitude les tiers, et de relier les données peu importe le système dans lequel elles se trouvent.

Enrichir ses données pour mieux les exploiter

« La culture de l’ignorance ou savoir inventer des questions » (Michel Besson) : De quelles données je dispose ? (état des lieux) De quelles données ai-je besoin ? Quelles données intéressent mes clients ? Quelles données pourraient intéresser mes partenaires ? Que font mes concurrents ? On peut s’appuyer sur la méthode SMART :
  • Spécifique : chaque étape doit être traitée avec précision et rigueur,
  • Mesurable : de quel volume parle-t-on ? A quand doit-on remonter ?
  • Atteignable : Comment chiffrer ce projet data ? A-t-on les moyens de nos ambitions ? A quelle échéance cela sera-t-il rentable ?
  • Réalisable : comparer l’investissement et le retour sur investissement.
  • Temporellement défini : une vision, une date.
Par ailleurs, il faut constamment mettre à jour la donnée pour conserver sa qualité et entrer dans un cercle vertueux.
  1. Fiabiliser (les entrées et l’existant) : faciliter la recherche de nouveaux éléments, empêcher les doublons, améliorer la productivité.
  2. Enrichir : disposer d’un data-set complet et cohérent, segmenter, relier.
  3. Mettre à jour : être tenu en alerte, garder une qualité data constante, partager la data.

Se transformer par la data

Comme pour l’IA, la data est un incontournable de la réflexion stratégique : Quand va-t-elle impacter mon métier ? Quelles sont les menaces et opportunités ? Comment m’inspirer de ce que font les autres ? Les entreprises de demain devront, en plus de leur savoir-faire industriel et de services, développer un savoir-faire de prédiction. Les entreprises veulent de plus en plus être en contact avec le client final pour pouvoir prédire ses besoins. Quel que soit votre métier, la révolution digitale vous impacte, même sans que vous vous en rendiez compte à l’heure actuelle. Nous en sommes à ses prémices, mais tôt ou tard, vous rencontrerez des difficultés si vous ne prenez pas le sujet en main dès à présent. Vos concurrents d’aujourd’hui ne sont pas ceux de demain, vous devrez vous adapter à un moment ou à un autre. Cela passera par la capacité de prédiction des comportements des personnes, machines, objets et animaux.

Partager ses données pour les valoriser : la confiance est le maître-mot

Avant tout, il est primordial de bien connaitre ses partenaires d’affaires, de connaitre leur solvabilité, de surveiller leurs comportements… Altares œuvre autour de ce partage de données au travers notamment de son programme DunTrade, un programme international d’échange d’informations sur le comportement de paiement des clients. Grâce à ce programme et à l’analyse des données comportements de paiement, vous serez en mesure de savoir quelles entreprises paient leurs tiers dans les temps, et lesquelles paient avec du retard, la durée de ce retard… Altares a créé un indicateur dédié à ce sujet : le Paydex, qui indique le nombre de jours de retard moyen des entreprises analysées, et est révélateur du risque de défaillance d’entreprises. Les 5 règles inhérentes au partage des informations entre organisations sont les suivantes :
  • information sur la data collectée auprès des contributeurs,
  • consentement sur l’utilisation de ces données et sur leur délai de conservation,
  • sécurité sur le stockage et le non-partage des données,
  • contrepartie à fournir aux contributeurs en l’échange de leurs données,
  • co-construction des opérations avec l’écosystème fournisseur et utilisateur des données.
Il faut instaurer une confiance digitale pour pouvoir continuer à créer de la richesse autour des data. Vous voulez en savoir + ? Regardez le replay du webinar du 28 octobre animé par Michel Besson, CEO & Founder de la Société UBI, Thomas Jesson, CEO & Founder de Bokken Consulting et Frédéric Paresy, Consultant Avant-vente Altares-D&B.