De plus en plus les usages prennent le pas sur les technologies et les data ne sont la seule affaire de l’informatique.

C’est l’avis de Reda Gomery, associé responsable Data et Analytics chez Deloitte, à l’occasion de la présentation annuelle réalisée par le cabinet. Après les 5 tendances identifiées en 2016 – l’avènement des CDO, l’IoT, l’usage des données externes, la protection des données et les usages analytiques -, le cabinet constate un développement significatif des technologies du Big Data par les métiers. Entre volonté d’accroître l’efficacité opérationnelle, d’améliorer la connaissance ou de se conformer à un cadre réglementaire exigeant, les motivations pour les sujets Data Analytics sont nombreuses. Les directions métiers s’approprient de plus en plus ces sujets, conscientes du levier de transformation que ces derniers représentent. Reda Gomery constate que les technologies ont largement évalués ces derniers temps et les entreprises ont désormais à leur disposition une très large palette d’outils.

« Après quelques années d’études et de diverses expérimentations, les entreprises semblent gagner en maturité dans l’adoption de la Data Analytics. Le développement et l’acquisition des compétences d’analystes des données et de « data scientists » deviennent primordiales pour les organisations soucieuses de les intégrer au cœur de leurs directions métiers. En outre, elles semblent de plus en plus convaincues de l’intérêt des modèles collaboratifs sur les sujets Data, favorisant l’émergence de communautés de pratiques et d’écosystèmes ouverts sur des partenariats externes. » estime Reda Gomery, Associé responsable Data Analytics chez Deloitte qui passe en revue l’utilisation du big data dans 5 métiers.

« Toutefois, on constate parfois un paradoxe, poursuit Reda Gomery. Les entreprises veulent faire du big data alors que parfois elles ne savent pas faire du « simple data » comme par exemple connaître l’ensemble des dépenses par fournisseur

1. Finance : l’enjeu de transformation lié à la data

Après plusieurs années consacrées à la mise en place de multiples applications et outils (ERP, consolidation, budget…), les directions financières semblent désormais résolument tournées vers une meilleure valorisation de la Data. Disposer d’une information financière pertinente traduisant les véritables leviers de la performance tout en optimisant l’effort de production et de gestion manuelle des données, tel est l’enjeu pour de nombreuses directions financières. Au-delà, il s’agit d’utiliser la Data comme un véritable vecteur de transformation et d’en simplifier les usages. De l’amélioration du pilotage et de la capacité de prise de décision au monitoring des processus, le bon usage de la Data permet de gagner en efficience et en performance.

2. Marketing : l’évolution des pratiques à l’heure du digital

Le marketing est historiquement l’une des directions les plus matures en matière d’usages de la Data. Pour autant, la transformation digitale engagée par les organisations change profondément l’approche et induit un véritable repositionnement du marketing. En effet, la diversification des canaux digitaux ainsi que l’avènement progressif des objets connectés dans de nombreux secteurs d’activité engendrent une évolution des pratiques et des usages liés à la Data. Innover dans le développement de nouveaux services, étendre la connaissance Client ou encore personnaliser la relation, tels sont les enjeux structurants du marketing. Les directions marketing sont d’ailleurs de plus en plus attendues dans leurs contributions à la performance globale de l’entreprise et à un meilleur alignement avec les activités commerciales.

3. Achats et supply chain : la montée en puissance des usages Data

Dans un contexte de globalisation des marchés, de pressions sur les prix et de complexification des process logistiques, les directions achats et supply chain perçoivent plus que jamais le potentiel levier lié à l’usage de la Data. Comprendre et optimiser ces processus achats/supply chain, au cœur de la performance globale des organisations, nécessite une exploration optimale des gisements de données. Si l’adoption de démarches Data Analytics structurées est récente au sein de ces fonctions en France, la pratique semble s’accélérer et s’étendre à l’ensemble des entreprises.

4. Ressources humaines : l’évolution vers le « People Analytics »

Les opportunités offertes par les usages analytiques de la Data semblent considérables au sein des directions des ressources humaines. Ainsi à l’heure où les organisations se transforment par l’évolution du mode de travail, par la diversification des compétences et par la digitalisation des échanges, un meilleur usage de la Data constitue le levier pour accompagner ces changements. Les usages analytiques sont en expansion parmi lesquels l’industrialisation et la fiabilisation de la production des indicateurs de pilotage RH, la connaissance de l’employé à travers une meilleure gestion des données associées (« Master Data ») ainsi que l’émergence de l’approche « People Analytics » à travers l’expérimentation de modèles d’analyses avancées (adéquation des canaux de sourcing selon les profils recherchés, facteurs de réussite de l’intégration…).

5. Risques et audit interne : l’adoption des usages Data pour renforcer les dispositifs de contrôle et d’anticipation

L’environnement de l’entreprise évolue et son exposition aux différentes variétés de risques s’accentue. Entre diversification des activités, acquisitions et croissance à l’international ou encore démultiplication des systèmes et applications, les dispositifs de contrôle et d’évaluation des risques atteignent très souvent des limites. Face à ces développements rapides et à un contexte réglementaire de plus en plus contraignant, les directions des risques et de l’audit interne s’intéressent aux moyens de renforcer les dispositifs de contrôle et de s’assurer de leur pertinence. Dès lors, développer une approche Data Analytics en investissant dans la mise en place de moyens adéquats devient un véritable levier de performance pour ces directions. L’efficience et la pertinence de la gestion des risques reposent notamment sur l’automatisation et la rationalisation des contrôles, l’anticipation et l’identification de nouveaux « patterns » des risques.

« Malgré des progrès incontestables, les entreprises ont tendance à reproduire les mêmes erreurs, conclut Reda Gomery. Par exemple, elles oublient trop facilement que la courbe d’investissement n’est pas linéaire et prennent parfois des décisions conduisant à des cycles d’investissement erratiques de type stop and go. Ou encore, elles sont parfois sous l’influences des éditeurs qui ont tendance à mettre la priorité sur la vente de leurs produits ».