Il est bien établi que l'une des principales caractéristiques des entreprises prospères est leur capacité à exploiter les données pour prendre des décisions stratégiques et tactiques. Pourtant, seules 31 % des organisations interrogées dans le cadre d'une enquête récente considèrent qu'elles sont axées sur les données et 52 % admettent qu'elles ne sont pas compétitives en matière d'analyse.
Les conséquences sont également bien connues : baisse des bénéfices, diminution de l'affinité avec les consommateurs, affaiblissement de la position concurrentielle et rattrapage constant au lieu de l'avance.
Alors, pourquoi ces résultats décevants ? Les principales raisons pour lesquelles les entreprises échouent dans ce domaine sont la rapidité de l'analyse des données, le besoin d'intégration des données, le manque de compétences, la multiplicité des formats de données à gérer, le manque d'automatisation, l'existence de silos de données et le manque d'infrastructure existante au sein de l'organisation.
Le déploiement de l'analytique implique généralement un compromis
En raison de leur complexité, les déploiements d'outils d'analyse se résument généralement à un choix entre l'élaboration d'une solution analytique personnalisée spécifiquement adaptée aux besoins de l'entreprise et l'achat d'une plateforme aux capacités limitées - soit pour répondre à un cas d'utilisation particulier, soit pour ingérer une source unique de données.
Les sources de données externes ne sont généralement pas prises en compte. Mais les développements actuels en matière d'analyse avancée ont changé l'équation. Les innovations en matière d'IA et de NLP, associées à l'informatique intelligente et aux technologies en nuage, permettent à des entreprises comme la Skai servir le marché d'une manière qui était auparavant inimaginable. La puissance de l'analyse avancée est à la portée des organisations qui se sont engagées à être axées sur les données, mais qui ont rencontré des obstacles importants pour y parvenir.
La mise en place d'un système nécessite un personnel de développement informatique complet, y compris la capacité de créer des interfaces et des tableaux de bord conviviaux, sans parler des coûts exponentiels liés à la mise en place et à la maintenance d'un tel système au fil du temps. Un autre facteur est le temps et l'urgence pour l'organisation d'avoir accès à un ensemble de données harmonisées pour influencer les décisions de l'entreprise.
Dans une situation comme celle que nous connaissons aujourd'hui, où un événement probant peut entraîner des changements sismiques pour une entreprise, il n'est tout simplement pas possible d'attendre pour mettre en place un système d'analyse. Le fait de connaître le lien entre les performances de l'entreprise et la dynamique du marché ou de relier un ensemble de données unifiées sur la voix du client au développement et à l'optimisation des produits permet à une entreprise qui cherche à déterminer la meilleure façon de sortir intacte de cette crise et de se positionner pour la croissance, de ne plus avoir à se poser de questions.
D'autres considérations concernent les synergies entre les différents départements et la capacité à connecter divers ensembles de données internes et tiers ou externes et à maintenir ces connexions, ainsi que la capacité à prendre en charge différents cas d'utilisation au fil du temps. Les questions auxquelles un système d'analyse doit répondre évoluent en même temps que les besoins de l'entreprise.
La main-d'œuvre nécessaire pour gérer tout cela n'est pas négligeable, et les développeurs et les scientifiques des données impliqués devraient disposer d'un large éventail de compétences qui n'ont probablement pas grand-chose à voir avec les compétences de base de l'entreprise.
Avantages d'une plate-forme de données configurable
Les statistiques citées ci-dessus reflètent la déception que suscite la capacité de se tenir debout en matière d'analyse.
L'achat d'une plateforme standard se traduit souvent par un outil de recherche plutôt que d'analyse ; les entreprises peuvent ne pas savoir exactement à quelles questions elles veulent que l'analyse réponde, et finissent donc par se contenter de ce qu'une solution autonome peut offrir (uniquement de l'écoute sociale, par exemple). En revanche, une plateforme de données configurable offrira une certaine souplesse en ce qui concerne les sources de données, les taxonomies, les outils frontaux, la couverture des catégories, les intégrations et bien d'autres éléments, associés à une couche de services professionnels et de formation garantissant des déploiements réussis. Elle sera capable de prendre en charge un large éventail de sources de données et de fournir des taxonomies et des outils intégrés pour une facilité d'utilisation maximale et permettra d'atteindre les objectifs en matière de données.
Construire ou acheter : considérations
Les points suivants sont des domaines que vous pouvez explorer lorsque vous envisagez de construire ou d'acheter votre solution d'analyse.
- Comment créer de nouvelles stratégies pour votre entreprise grâce à l'analyse
- Comment mettre en place des capacités d'analyse approfondies afin d'obtenir une différenciation concurrentielle durable ?
- Le rôle des données externes dans l'émergence de tendances et d'informations prédictives
- Quand faut-il envisager d'acheter une plateforme d'analyse plutôt que d'en créer une à partir de zéro ?
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*Cetarticle de blog a été publié à l'origine sur Signals-Analytics.com. Kenshoo a acquis Signals-Analytics en décembre 2020. Lire le communiqué de presse.
