Vous contrôlez tout ce qui concerne vos données, de leur arrivée jusqu'aux insights qu'elles révèlent. Vous fournissez à votre équipe tout ce dont elle a besoin. Vous agissez en « maître de la donnée ».
Malheureusement, vous savez aussi très bien ce qui entrave votre productivité. La concurrence. La gestion inefficace des données. Les décisions sur le mode « tout dépend de ce qui arrivera ensuite ». Et surtout, l'obligation de mettre un produit sur le marché avant que celui-ci ne change.
Pour rentabiliser vos investissements, il vous faut une stratégie data moderne, axée sur la précision et la fiabilité, deux atouts clés pour que votre organisation soit pleinement efficace. Alors, retroussez vos manches.
La réalité des maîtres de la donnée : les entreprises qui ont adopté des pratiques de données stratégiques terminent leurs projets 90 % plus vite1 et ont divisé par 2 le temps de préparation des données2.
Efficacité. Précision. Pertinence. Si vous deviez avoir trois cartes en main pour devenir le Maître de la donnée, elles devraient être celles-ci. Ah, et n'oublions pas le jocker : l'automatisation.
En réalité, ce dont vous avez besoin, ce sont des fonctionnalités agiles et adaptables à tout ce que le secteur vous réserve, qu'il s'agisse d'anticiper les changements du marché ou les besoins des clients.
Pour rattraper son retard, Selfie Esteem a regroupé ses données et fourni aux managers un accès en temps réel aux informations afin de faciliter la prise de décisions dans l'instant.
Des insights instantanés sur les performances des boutiques
Une configuration simplifiée des boutiques, partout dans le monde
Une gestion précise des stocks et de la distribution
Une expérience fluidifiée du commerce en ligne et des ventes en hausse
Davantage de temps passé en boutique pour les managers
* Un nom fantaisiste certes, mais des résultats sérieux.
Plus nous avons de données dans le cloud, plus il est facile pour nous de configurer de nouveaux dépôts et de nous y connecter dans le monde entier.
La qualité des données doit être votre priorité n°1 et nécessite d'adopter une approche proactive. Obtenez la garantie que vos données sont prêtes pour vos projets d'IA en évaluant des caractéristiques clés : précision, diversité, pertinence, sécurité, visibilité et facilité de consommation.
Qu'il s'agisse de suivre les performances d'une campagne, de prévoir des ventes ou de contrôler les stocks, le moindre retard dans vos données peut vous mettre sur la mauvaise voie. C'est tout l'intérêt de la technologie CDC : elle synchronise l'intégralité de votre écosystème de données pour que tous les utilisateurs sachent ce qui se passe dans l'instant, trace automatiquement les changements de la base de données et les propage instantanément dans tous les systèmes.
Pour anticiper les micro-moments typiques de la consommation au 21e siècle, les entreprises doivent se démarquer grâce à l'analytics en temps réel.
Les meilleurs insights apparaissent comme par magie. Au bon endroit, au bon moment, pour la bonne personne. Cela pourrait être une définition de l'analytics ambiante.
Utilisez-la pour repérer les tendances, automatiser les décisions et optimiser les processus en temps réel. Imaginez que des alertes, des insights prédictifs et des recommandations personnalisées vous parviennent en temps réel, avec le minimum d'efforts manuels. Votre travail devient plus simple, vous vous concentrez sur l'essentiel et vous prenez de meilleures décisions.
Si vous devez retenir une chose, c'est que l'analytics n'est pas une activité ponctuelle. C'est un processus continu, intelligent et démocratique qui implique tous les acteurs de l'entreprise, pas seulement les experts de la data et de l'IA.
LE CONSEIL DU MAÎTRE DE LA DONNÉE
Les données ne sont pas synchronisées entre les systèmes
Les tableaux de bord ne présentent que les données de la veille
Les analystes demandent de nouveaux datasets
Le « bricolage » est monnaie courante
Les utilisateurs ne font pas confiance aux chiffres
Ça ressemble à une plaisanterie, mais nous sommes très sérieux. Jouons les entomologistes pendant quelques instants et observons une ruche. Cette « usine à miel » est d'une efficacité redoutable, parce que les abeilles ont un objectif commun et que chacune d'entre elles joue un rôle décisif. Vos données doivent être à l'image de la ruche : unifiées, collaboratives et fluides.
Glitch Witch Solutions*, une entreprise technologique, dispose d'une énorme quantité de données utiles, mais trop complexes pour que l'équipe commerciale puisse les utiliser. Comme elle s'appuie sur un grand nombre de sources aux métriques et aux définitions variées, la création des présentations et les évaluations de performance sont un véritable cauchemar.
Glitch Witch avait besoin de renforcer sa culture des données. Pour ce faire, l'entreprise a unifié ses données et son analytics au sein d'une même expérience web moderne, rationalisé son infrastructure et simplifié les interactions avec les données pour ses équipes.
Une source unique de données fiables pour toutes les plateformes
Des KPI précis qui responsabilisent tous les acteurs
Des présentations fiables qui s'appuient sur les données les plus récentes
Une utilisation de l'analytics multipliée par dix dans toute l'entreprise
Un meilleur alignement des équipes IT et métier
* Cette société au nom farfelu n'existe pas, mais les résultats annoncés sont bien réels.
Unifier les données est une chose, les rendre utiles en est une autre. C'est là que les data products entrent en scène.
Les data products sont des assets de données spécialement créés pour répondre à des besoins métier précis. Parce qu'ils peuvent être adaptés à une base de connaissances particulière, ils sont très pratiques dans les organisations où les services sont fortement compartimentés. Quelle que soit l'application, les data products garantissent la qualité, la précision et la cohérence des données, les rendent plus fiables et plus visibles, et accélèrent la création d'insights.
La réalité du maître de la donnée : la valeur qu'une entreprise dérive de ses données provient principalement de 5 à 15 data products4.
Dans un environnement unifié, il n'y a plus d'applications déconnectées, de malentendus, de tâches redondantes chronophages ni de retards dans le traitement des données. Une réalité prévaut, celle d'une collaboration data-driven claire et simple à l'échelle de l'organisation, qui permet à tous d'agir sans contrainte. Zéro incertitude. Juste des décisions.
Depuis que nous avons recentré notre approche sur les data products, la productivité de nos équipes de projet a augmenté de 26 % et le nombre d'hallucinations du chatbot utilisé par les développeurs a diminué de 44 %.
Dans un environnement basé sur l'unification, l'accessibilité et la productivité, les équipes vont mieux comprendre, explorer et utiliser les données : bonjour « data literacy » !
De la même façon, comme l'essentiel de la gestion des données sera assuré par l'IA, vos équipes doivent comprendre les fondamentaux de l'IA et ses limites, et savoir utiliser les outils qu'elle pilote avec mesure et efficacité. Pour doper l'adoption et l'utilisation de l'IA, portez vos efforts sur l'AI literacy et ces compétences transversales. Avec le temps, vos équipes découvriront de nouveaux usages de l'IA, elles apprendront à suivre ses performances et à affiner leurs décisions.
N'oubliez jamais que, dans le domaine de l'intelligence artificielle et du machine learning, la collaboration et la réussite dépendent toujours du facteur humain.
La réalité du maître de la donnée : 88 % des décideurs seniors considèrent que l'IA est essentielle ou très importante pour atteindre les objectifs stratégiques et augmenter les profits5.
LE CONSEIL DU MAÎTRE DE LA DONNÉE
Définissez des KPI pour évaluer l'efficacité
Organisez des entretiens avec les équipes et autres parties prenantes pour aller au fond des choses
Déterminez le niveau de compétence et repérez les lacunes
Comprenez le fonctionnement actuel de vos équipes et/ou celui qu'elles voudraient adopter
Évaluez le niveau de collaboration au sein du service et avec l'extérieur
Proposez des formations régulières pour actualiser les compétences essentielles
L'IA est redoutablement efficace pour décupler l'utilité et la pertinence des données, c'est indéniable. L'erreur à ne pas commettre serait de tout miser sur la technologie sans aider vos équipes à s'en servir. En intégrant une approche intelligente du travail à vos solutions data et analytics, vous allez créer une culture orientée IA qui imprégnera toute votre organisation.
Chez Purserk*, une entreprise de la fintech, la courbe des transactions quotidiennes ne cesse de grimper, mais la productivité des employés et l'expérience des clients sont entravées par des processus obsolètes. Pour compliquer encore les choses, il est impératif de protéger la confidentialité et la qualité des données.
Purserk a combiné tous ses flux de données essentiels sur une plateforme simplifiée et sécurisée intégrant des solutions d'IA, dont le robot agentique MonAltze, pour permettre aux équipes d'optimiser les opérations et de générer des insights stratégiques.
L'entreprise profite d'un agent autonome adossé à une expérience conversationnelle
Les équipes commerciales analysent les transactions des clients et d'autres comportements à la volée
Les cadres utilisent l'IA générative pour accéder aux profils des clients clés, aux portefeuilles et aux rapports
Des modèles ML gèrent l'attrition en amont
Les NPS et d'autres indicateurs de sentiment s'améliorent
* Eh oui. Encore un nom loufoque, mais des résultats certifiés.
Ce qui a longtemps été le domaine réservé des développeurs et des codeurs est aujourd'hui un terrain de jeu ouvert à tous. Les plateformes de données no-code et low-code mettent l'IA à la portée de tous ceux qui manipulent la donnée dans votre organisation, des data scientists en chef aux employés junior. Avec leur interface intuitive, elles offrent un moyen simple et graphique de créer des workflows de données. En quelques clics, l'utilisateur connecte, nettoie et envoie les données là où elles sont nécessaires.
Si le passage au cloud est une évolution en soi, modifier les processus internes pour les sortir du on-prem est aussi un parcours riche en découvertes.
À partir d'un simple prompt, l'IA générative fait le gros du travail de conception de pipeline, de création de scripts et de modélisation ML. Elle dope également la productivité des équipes en simplifiant des tâches complexes qui impliquent intervention manuelle et savoir-faire technique. L'IA générative intégrée est la révolution qui fait tomber la forteresse des compétences en analytics avancée.
Grâce à cette approche plus fluide de l'analytics, les équipes travaillent plus vite, lancent les produits plus tôt, ciblent plus précisément les clients et affinent les stratégies à la volée. Elles peuvent même simplifier la gestion des données grâce à l'automatisation. Dans l'environnement basé sur l'entraide et la collaboration ainsi créé, l'IA rend les insights prédictifs plus accessibles, simples et utiles, sans que l'utilisateur détienne une expertise particulière.
Comme le dit le proverbe : l'agentique, c'est fantastique. Bon, nous venons de l'inventer, mais parce que c'est tout à fait vrai. Promis.
L'IA agentique est votre meilleur outil pour lever les obstacles à l'adoption de l'IA. Elle assure les processus longs et complexes de collecte, de nettoyage et d'analyse des données, difficiles à automatiser de façon traditionnelle. Elle sait lire les données textuelles et l'analyse des sentiments, et produire des rapports en langage naturel. Elle évite d'attendre qu'un spécialiste data ou un programmeur ait le temps de générer des insights.
Grâce à sa grande autonomie, l'IA agentique libère aussi vos équipes pour des tâches plus stratégiques et créatives.
LE CONSEIL DU MAÎTRE DE LA DONNÉE
Combien de temps avez-vous mis à apprendre et implémenter les processus actuels ?
Qu'est-ce qui vous ralentit le plus au cours d'une semaine de travail type ?
Du développement initial au livrable final, quelle est la durée moyenne d'un projet ?
Combien de temps consacrez-vous aux tâches manuelles ?
Combien de tâches sont déjà automatisées ou pourraient l'être ?
Optimiser la productivité ne devrait pas être une bataille quotidienne. Les données sont le rouage essentiel des organisations productives qui enchaînent les décisions brillantes. Que vous soyez déjà sur la voie de l'IA ou toujours en phase d'orientation, n'attendez pas pour maximiser l'efficacité et la collaboration en profitant de la puissance de l'IA. Votre entreprise y gagnera en agilité et saura s'adapter rapidement aux changements à venir.
Optimiser la productivité par l'IA ne doit pas être une activité ponctuelle. C'est un processus continu qui doit évoluer en même temps que votre entreprise et votre travail.
Bâtissez votre culture d'entreprise sur deux piliers : la data literacy et l'AI literacy. Plus votre équipe sera à l'aise dans ces domaines, plus elle sera prolifique.
Misez tout sur l'automatisation avancée, IA agentique en tête, pour gagner du temps et aider vos équipes à décupler leurs performances.
Quelle capacité allez-vous mettre en place ?
1. Qlik, « What Are Data Products, Anyway? » (article de blog en anglais), 2024
2. Forrester, « The Total Economic Impact™ Of Qlik Cloud Analytics™ » (rapport en anglais), 2024
3. Harvard Business Review, « Real-Time Analytics: The Key to Unlocking Customer Insights & Driving the Customer Experience » (article en anglais), 2018
4. McKinsey, « Charting a path to the data- and AI-driven enterprise of 2030 » (article en anglais), 2024
5. Qlik, « Une entreprise française sur deux réduit ses investissements dans l'IA par manque de confiance », 2024
6. MIT Sloan School of Management, « How generative AI can boost highly skilled workers' productivity » (article en anglais), 2023