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Qu’est-ce que la prise de décision axée sur les données ?
Date de publication : 23 juillet 2024
Contributeur : Tim Mucci
Qu’est-ce que la prise de décision axée sur les données ?
La prise de décision fondée sur les données (DDDM) est une approche qui met l’accent sur l’utilisation des données et de l’analyse plutôt que sur l’intuition pour éclairer les décisions commerciales. Il s’agit d’exploiter des sources de données telles que les commentaires des clients, les tendances du marché et les données financières pour guider le processus de prise de décision. En collectant, analysant et interprétant les données, les organisations peuvent prendre de meilleures décisions qui correspondent plus étroitement aux buts et objectifs de l’entreprise.
L’humanité génère plus de 402,74 millions de téraoctets de données par jour1 (lien externe à ibm.com). Cette abondance de données, si elle est collectée et traitée, permet aux entreprises de prendre des décisions efficaces qui servent les objectifs commerciaux et offrent de bonnes expériences client. La prise de décision fondée sur les données permet aux entreprises de générer des informations et des prévisions en temps réel, d’optimiser les performances et de tester de nouvelles stratégies. Ces décisions éclairées conduisent à une croissance et à une rentabilité durables, alors que le fait de s’appuyer sur des sentiments instinctifs peut engendrer l’inverse. Les données fournissent une base solide pour prendre des décisions, réduire l’incertitude et accroître la confiance.
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Avantages de la prise de décision axée sur les données
Les entreprises qui développent une culture axée sur les données sont en mesure d’améliorer la satisfaction client, leur planification stratégique et bien plus encore.
Engagement et satisfaction client
Un détaillant en ligne international utilise largement les données de ses clients pour élaborer des campagnes de marketing ciblées et améliorer son moteur de recommandation. L'analyse de ces données permet à l'organisation de créer des expériences d'achat personnalisées et des campagnes de marketing très ciblées.
En plus de personnaliser les recommandations de produits, l’organisation utilise les données des clients pour des stratégies de tarification dynamiques. En surveillant les prix des concurrents, les tendances du marché et la demande des clients en temps réel, l’organisation ajuste ses prix pour rester compétitive et optimiser ses revenus.
Améliorer le taux de rétention client
Un service de diffusion en continu en ligne populaire utilise les données pour personnaliser les recommandations et réduire l’attrition des clients. La plateforme utilise de grandes quantités de données clients, notamment l’historique de visionnage, les évaluations et même le temps passé à regarder des contenus spécifiques, pour adapter ses recommandations. Cette personnalisation est pilotée par des algorithmes sophistiqués qui analysent le comportement des utilisateurs pour suggérer un contenu adapté à leurs préférences.
L’organisation emploie plusieurs stratégies pour fidéliser davantage ses clients et réduire l’attrition. L’une des méthodes les plus efficaces est son algorithme de recommandation, qui présente en permanence aux utilisateurs un contenu qui correspond à leurs goûts. Cet algorithme recommande à la fois ce qu'il faut regarder par la suite et personnalise la présentation visuelle des titres pour attirer spécifiquement l'attention des différents spectateurs. En maintenant l’intérêt des utilisateurs sur du contenu qu’ils sont susceptibles d’apprécier, la plateforme minimise le risque que les abonnés annulent leur service.
Pratiques professionnelles proactives
L'analyse prédictive permet aux entreprises d'anticiper les tendances ou les défis et de prendre des mesures préventives. Les institutions financières utilisent des algorithmes avancés de machine learning (ML) pour détecter et prévenir les fraudes. Une approche proactive de la lutte contre la fraude protège les clients contre les pertes financières et renforce la confiance dans l'organisation.
Les entreprises de services publics utilisent le machine learning et l’analyse des données pour prévoir avec précision les schémas de consommation d’énergie. L’analyse de grands volumes de données en temps réel implique de développer des analyses prédictives qui prennent en compte des facteurs tels que l’heure de la journée, le jour de la semaine et les charges énergétiques historiques. Les organisations peuvent utiliser le même processus dans la fabrication et la chaîne d’approvisionnement pour obtenir des forecasting en temps réel et à la demande.
Meilleure planification stratégique
Les informations sur les données permettent de formuler des plans stratégiques réalistes. Une marque mondiale de café optimise sa stratégie de sélection de sites en utilisant la technologie du système d’information géographique (SIG). Cette technologie lui permet d’analyser les données démographiques locales, les schémas de trafic et d’autres données pertinentes. Cette stratégie de sélection de site précise se traduit par une amélioration des performances et une augmentation des ventes pour les nouveaux magasins.
Opportunités de croissance
Les enseignes e-commerce qui analysent et comprennent la dynamique du marché et les préférences des clients peuvent identifier les segments de clientèle inexploités et développer des produits et services innovants pour identifier de nouveaux marchés, des segments de clientèle et de nouvelles opportunités de produits.
L’approche itérative de prise de décision fondée sur les données permet aux entreprises d’affiner leurs stratégies et de rester compétitives dans un environnement en évolution rapide. Un important service de vidéo en continu utilise l’analyse de données pour informer certains aspects de son processus de création de contenu et d’expansion du marché.
Gestion stratégique des stocks
Une multinationale de la distribution utilise des données pour gérer ses stocks, notamment en prévision de catastrophes naturelles. En analysant les données de vente historiques, l’organisation a découvert que certains produits avaient connu un pic de vente important avant les ouragans. Ces informations, issues de l'exploitation de milliards d'octets de données de vente, ont permis aux dirigeants de stocker massivement ces articles en prévision des tempêtes, afin de répondre à une demande accrue de la part des clients.
En outre, le détaillant utilise des analyses prédictives pour prévoir la demande de divers produits en fonction des données historiques, des conditions météorologiques et d’autres facteurs externes. L’entreprise peut donc ajuster dynamiquement ses niveaux de stock pour s’assurer que les articles essentiels sont disponibles lorsque les clients en ont besoin. Leur utilisation du Big Data et de l’analytique s’étend à l’optimisation des opérations de la chaîne d’approvisionnement, où les données en temps réel aident l’entreprise à gérer efficacement les niveaux de stock dans ses magasins et ses centres de distribution.
Se prémunir contre les biais
Les décisions fondées sur les données minimisent les préjugés personnels et préservent l’objectivité. Une entreprise énergétique basée aux États-Unis a mis en œuvre diverses techniques de débiaisage dans le cadre de son processus de prise de décision. L’organisation a mis en place des programmes de sensibilisation aux biais cognitifs auprès de ses dirigeants et de ses employés. Ces stratégies protègent les différentes perspectives et garantissent que les décisions ne sont pas influencées par des préjugés hiérarchiques ou de confirmation.
Bonnes pratiques pour une prise de décision axée sur les données
Chaque organisation peut bénéficier de six étapes pour intégrer les décisions basées sur les données dans l’ensemble de l’entreprise. En adoptant ces meilleures pratiques, les stratégies dérivées de l'analyse des données peuvent être mises en œuvre et leur impact mesuré.
- Définir les objectifs : cette étape consiste à fixer clairement les objectifs de l’entreprise. Une fois les objectifs définis, l’entreprise est en mesure de déployer des efforts ciblés et soutenus pour les atteindre.
- Identifier, préparer et collecter les données : lors de cette étape, l’entreprise fixe clairement ses objectifs, détermine ses besoins en données, évalue et prépare les sources de données, puis recueille et valide systématiquement les données.
- Organiser et explorer : ici, les données sont structurées pour découvrir de nouveaux modèles, de nouvelles tendances et des informations utiles. Les données de nettoyage protègent leur exactitude et leur fiabilité. La visualisation des données permet d’identifier les modèles, les données aberrantes et les tendances qui ne sont pas immédiatement évidents à partir des données brutes.
- Effectuer l'analyse des données : cette étape transforme les données brutes en informations exploitables en utilisant diverses techniques et méthodologies pour découvrir des modèles, des corrélations et des tendances qui informent la stratégie de l'entreprise. En effectuant des analyses de données, les organisations peuvent prendre des décisions stratégiques et améliorer leurs performances globales.
- Tirer les conclusions : ici, les principaux résultats de l’analyse des données sont examinés et placés dans le contexte métier approprié pour donner des informations et des recommandations exploitables. Les conclusions pratiques conduisent à des actions significatives qui favorisent la réussite de l'entreprise.
- Mettre en œuvre et évaluer : cette dernière étape est essentielle pour valider les informations et mesurer les résultats. Des plans d’action sont élaborés sur la base de recommandations fondées sur les données, les ressources sont allouées et les progrès de l’initiative sont suivis en permanence. Les résultats sont mesurés par rapport à des indicateurs de performance clés (KPI) prédéfinis, les résultats sont analysés, les commentaires sont recueillis et, sur la base de ces informations, des ajustements sont effectués dans un cycle continu de surveillance et d’amélioration itérative. Cette étape fournit une base pour apporter des ajustements éclairés aux stratégies et aux plans en fonction des preuves empiriques et des commentaires.
Les défis de la prise de décision axée sur les données
Lors de la mise en œuvre d'un processus décisionnel fondé sur des données, plusieurs défis se posent aux organisations, qu'elles doivent relever de manière efficace. L'un des principaux problèmes est de négliger la qualité des données. Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des analyses inexactes et à des décisions erronées, compromettant ainsi la valeur des stratégies fondée sur les données.
Dans de nombreuses organisations, les données résident dans des systèmes et des formats disparates d'un service à l'autre, ce qui rend difficile leur regroupement et leur analyse approfondie. La mise en œuvre de solutions d’intégration des données est essentielle pour surmonter cet obstacle et permettre une prise de décision holistique.
L'analphabétisme en matière de données constitue souvent un autre défi majeur. Les employés peuvent ne pas avoir les compétences nécessaires pour interpréter et utiliser les données efficacement, ce qui conduit à des erreurs d'interprétation et à des décisions non optimales. Assurer une formation continue et favoriser une culture de la littératie des données est essentiel pour maximiser les avantages des approches fondées sur les données.
La dépendance excessive à l'égard des données historiques peut également poser problème. Bien que les données passées soient précieuses, elles peuvent ne pas prédire avec précision les tendances futures, en particulier dans des environnements en évolution rapide. L'équilibre entre les données historiques, l'analytique en temps réel et les indicateurs prospectifs est essentiel pour une prise de décision pertinente et opportune.
Le biais de confirmation peut fausser l’analyse des données. Les décideurs peuvent interpréter de manière sélective les données pour soutenir les idées préconçues, ce qui conduit à des résultats biaisés. Encourager l’analyse objective et la pensée critique peut contribuer à atténuer ce biais. De plus, une mauvaise communication des informations constitue un défi similaire ; même les données les plus précises peuvent s'avérer inefficaces si elles ne sont pas communiquées de manière claire et convaincante aux parties prenantes.
Négliger la sécurité des données présente des risques. La protection des données contre les violations et la conformité aux réglementations en matière de confidentialité des données sont primordiales pour maintenir la confiance et éviter les répercussions juridiques.
Types d’analyse des données utilisés dans la prise de décision axée sur les données
Les entreprises peuvent tirer profit d'une meilleure compréhension des types d'analyses commerciales qui peuvent éclairer leurs processus de prise de décision.
L'analyse descriptive vise à décrire et à résumer les données historiques par le biais de l'agrégation et de l'extraction de données, afin de donner un aperçu des performances passées. Ce type d'analyse est utilisé pour créer des rapports de vente mensuels, des enquêtes de satisfaction de la clientèle et des analyses du trafic sur le site web.
L’ analyse diagnostique vise à déterminer pourquoi certains événements se sont produits. Cela implique la découverte de données, l’exploration et l’identification de corrélations pour découvrir les causes premières des tendances ou des incidents, tels qu’une baisse des ventes ou une augmentation des réclamations des clients.
L’analyse prédictive prévoit les tendances ou les résultats futurs sur la base de données historiques. Les entreprises peuvent prédire plus efficacement les ventes et le comportement des clients et gérer les risques en utilisant des modèles statistiques, le machine learning et les techniques de forecasting.
L’analyse prescriptive va plus loin en recommandant des actions basées sur des données. Ce type d’analyse combine l’analyse prédictive avec des algorithmes d’optimisation pour suggérer le meilleur plan d’action, facilitant ainsi l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, les stratégies de campagne marketing et les décisions d’allocation des ressources.
L’analyse exploratoire permet de découvrir des schémas, des relations ou des anomalies dans les données sans hypothèses spécifiques. Les techniques de visualisation des données, de clustering et de réduction de la dimensionnalité permettent d’identifier de nouveaux segments de marché, d’explorer les données démographiques des clients et de découvrir des corrélations inattendues.
L’ analyse inférentielle utilise un échantillon de données pour faire des inférences sur une population. Il utilise des tests statistiques tels que l’analyse de regression, les tests d’hypothèses et les intervalles de confiance et est utile dans les études de marché, les tests de produits et les enquêtes sur les préférences des consommateurs.
L’analyse qualitative se concentre sur les données non numériques afin de comprendre des concepts, des opinions ou des expériences. Des méthodes telles que l'analyse de contenu, l'analyse thématique et l'exploration de texte sont utilisées pour analyser les commentaires des clients et les sentiments sur les médias sociaux et mener des entretiens d'étude de marché.
L’analyse quantitative analyse les données numériques pour quantifier les variables et découvrir des schémas à l’aide de l’analyse statistique, de la modélisation mathématique et de techniques de calcul. Ce type d’analyse est essentiel pour la modélisation financière, l’analyse des indicateurs opérationnels et la mesure de la performance.
L’analyse en temps réel consiste à analyser les données au fur et à mesure qu’elles sont générées, afin de fournir des informations immédiates. Grâce aux streaming analytics, aux tableaux de bord en temps réel et au traitement des événements, les entreprises peuvent détecter les fraudes, gérer les stocks en temps réel et surveiller le support client en direct.
Les entreprises qui cherchent à investir dans des outils de prise de décision axée sur les données ont le choix entre plusieurs technologies et plateformes avancées pour collecter, analyser et exploiter efficacement les données.
Outils de business intelligence
Les outils de BI proposent des fonctionnalités de visualisation des données conçues pour permettre aux utilisateurs de créer des tableaux de bord interactifs et partageables. Ils se connectent à différentes sources de données et sont largement utilisés à des fins d’analyse des données.
Solutions d’entreposage des données
Alliant évolutivité et flexibilité, les entrepôts de données basés sur le cloud prennent en charge divers outils d’intégration et d’analyse des données.
Plateformes de machine learning et d’IA
Ces plateformes fournissent une suite complète d’outils et de services de machine learning, comme AutoML, qui permet aux utilisateurs de créer des modèles de ML personnalisés sans avoir besoin de coder en particulier. Ces plateformes proposent souvent des environnements de formation basés sur le cloud et s’intègrent à divers services d’analyse.
Outils d’intégration des données et d’ETL (extraction, transformation, chargement)
Ces outils aident les organisations à gérer et à transformer des données provenant de différentes sources dans un format unifié. Ils prennent souvent en charge la gouvernance des données et la gestion des données dans le cloud pour des besoins d'intégration complexes.
Analyse et visualisation des données
Ces outils proposent des visualisations des données et prennent en charge l'indexation associative des données afin que les utilisateurs puissent découvrir des informations cachées. Ils peuvent également se connecter directement à des bases de données pour permettre l'analyse des données et la création de rapports en temps réel.
Cadres de traitement des big data
Il existe de nombreux cadres de traitement du big data open source. Les organisations qui doivent utiliser de grandes quantités de données doivent envisager une plateforme qui prend en charge le traitement par lots et en flux pour plus de rapidité et la capacité de gérer des analyses à grande échelle.
Outils de gouvernance des données
Les plateformes de gouvernance permettent aux entreprises de gérer la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Elles proposent des outils d’intendance des données et de gestion des métadonnées.
Fonctions au sein d’une entreprise axée sur les données
Dans une organisation fondée sur les données, plusieurs rôles clés de la science des données sont essentiels pour utiliser efficacement les données et créer une culture axée sur les données. Outre les analystes de données, les gestionnaires de données et les data scientists, il existe d'autres rôles importants qui guident une organisation vers la réussite de ses initiatives de prise de décision fondées sur les données.
Les ingénieurs des données conçoivent, construisent et entretiennent l'infrastructure et les systèmes nécessaires à la collecte, au stockage et au traitement des données. Les ingénieurs de données protègent les pipelines de données afin qu'ils soient efficaces, évolutifs et fiables, permettant un flux de données fluide à partir de diverses sources vers des plateformes analytiques.
Les Data Architect sont responsables de la conception et de l’implémentation de l’architecture globale des données d’une organisation. Ils créent des schémas directeurs pour les systèmes de gestion des données, afin que les données soient organisées, intégrées et accessibles.
Les développeurs de Business Intelligence (BI) créent et gèrent des solutions de BI, telles que des tableaux de bord et des systèmes de production de rapports. Ils transforment les données brutes en informations significatives grâce à des outils de visualisation, afin d'aider les parties prenantes à prendre des décisions éclairées.
Les ingénieurs en machine learning sont des spécialistes qui créent, déploient et gèrent des modèles d'apprentissage automatique. Ils travaillent en étroite collaboration avec des data scientists pour mettre en œuvre des algorithmes capables de prédire les résultats et d'automatiser les processus de prise de décision.
Le directeur des données (CDO) est une fonction exécutive qui supervise la stratégie et la gouvernance des données d'une organisation. Ils veillent à ce que les initiatives en matière de données soient conformes aux objectifs de l'entreprise, aux normes de conformité et aux bonnes pratiques.
Le directeur de l’intelligence artificielle (CAIO) est un rôle exécutif qui guide l’organisation à travers les complexités de l’adoption de l’IA. Ils assurent un leadership stratégique et supervisent le développement, la stratégie et la mise en œuvre des technologies d’IA.
Les analystes de données sont des professionnels chargés d’analyser et d’interpréter les jeux de données complexes pour fournir des informations exploitables. Ils s’appuient sur des méthodes et des outils statistiques pour identifier les tendances, les schémas et les corrélations.
Les administrateurs de bases de données (DBA) gèrent et maintiennent les systèmes de base de données. Ils protègent les données et confirment qu’elles sont stockées en toute sécurité, sauvegardées régulièrement et récupérables efficacement. Les administrateurs de bases de données optimisent également les performances des bases de données et résolvent tous les problèmes liés aux données.
Les responsables de la confidentialité des données sont chargés de veiller à ce que les pratiques de traitement des données soient conformes aux lois et réglementations en matière de protection de la vie privée. Ils élaborent des politiques et des pratiques pour protéger les informations sensibles et maintenir la confiance des clients.
Les ingénieurs des opérations d’IA/ML (MLOps) gèrent le déploiement, la surveillance et la maintenance des modèles de machine learning dans les environnements de production. Les ingénieurs MLOps garantissent que les modèles fonctionnent efficacement et sont mis à jour selon les besoins.
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Notes de bas de page
1 https://explodingtopics.com/blog/data-generated-per-day#how-much (link resides outside ibm.com)