Une approche pratique de l'impact commercial de Data & AI | Dix tactiques éprouvées sur le champ de bataille.

Dans le paysage commercial actuel, qui évolue rapidement, l'intelligence data est devenue un outil essentiel pour les entreprises qui cherchent à rester compétitives. Les organisations qui n'adoptent pas les modèles data-driven risquent d'être distancées par leurs concurrents en manquant des informations précieuses et des opportunités d'expansion, d'optimisation et d'innovation. En bref, l'exploitation de l'intelligence data pour les entreprises n'est plus un luxe, mais une nécessité pour la durabilité et l'évolution, et les chefs d'entreprise devraient être les fers de lance de l'identification, de la hiérarchisation et du développement des solutions data et IA. Contrairement à l'idée reçue selon laquelle les parties prenantes des entreprises ne sont que des “consommateurs” de solutions data, nous pensons qu'elles devraient diriger l'ensemble du processus, avec le soutien d'experts en data et en technologie.

Une analyse approfondie de la chaîne de valeur et des processus clés de l'entreprise est mieux réalisée par les parties prenantes de l'entreprise elles-mêmes. Cette analyse permet d'identifier les domaines dans lesquels les solutions data peuvent avoir un impact significatif sur l'entreprise, sous la forme d'une augmentation du chiffre d'affaires, d'une optimisation des coûts, d'une amélioration de l'expérience client ou d'une excellence opérationnelle. Au cours de ce processus, il est essentiel d'identifier les opportunités commerciales qui s'alignent sur la stratégie globale de l'entreprise. Par exemple, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement et de ses ratios clés peut aider à identifier les lacunes et les inefficacités potentielles qui peuvent bénéficier de l'analyse et de l'intelligence de data.

L'objectif ne doit pas être d'impressionner avec une longue liste de solutions data, mais plutôt d'identifier les domaines d'activité les plus critiques qui peuvent bénéficier des connaissances data-driven. En évitant la tentation de rechercher un trop grand nombre de solutions data, les organisations peuvent rester concentrées et augmenter leurs chances de mettre en place des solutions data réussies. Il est également important d'identifier les capacités à valeur ajoutée des solutions data au-delà du simple reporting. Bien que les rapports soient utiles pour fournir un résumé des performances de l'entreprise, ils n'offrent qu'une vue rétrospective de data, laissant peu de place à l'analyse et à la prise de décision. Pour tirer pleinement parti de la puissance de data, les entreprises doivent identifier les solutions data qui fournissent des analyses diagnostiques permettant d'identifier automatiquement les causes profondes des performances et des analyses prédictives permettant d'anticiper les tendances futures.

Avant de se lancer dans le développement d'une solution data, il est essentiel de réaliser une étude de faisabilité détaillée qui examine la disponibilité et la qualité des sources data requises, ainsi que le coût des technologies et de l'expertise nécessaires pour collecter et traiter ces sources data. Il s'agit notamment d'examiner les exigences en matière de matériel et de logiciel, ainsi que les compétences humaines nécessaires à la mise en œuvre et à la maintenance de la technologie. Cela permet également de fixer des attentes réalistes pour les solutions data qui sont cohérentes avec la maturité des sources, des technologies et des capacités data requises.

L'élaboration et la mise à l'échelle des solutions data pour les entreprises nécessitent un nouveau modèle d'exploitation - une usine d'IA - composée d'équipes de fonctionnalités dirigées par des experts commerciaux soutenus par des scientifiques, des ingénieurs, des analystes et des ingénieurs en logiciel de data. Cette structure d'équipe garantit que les solutions data sont toujours construites avec un objectif commercial à l'esprit. L'adoption d'un processus agile de test et d'apprentissage qui tente de construire un POC réussi dans un court laps de temps est également essentielle pour atteindre un délai de construction plus rapide.

Toutes les solutions data ne réussiront pas ; certaines échoueront, en raison de limitations techniques ou data, en dépit d'une planification et d'une exécution minutieuses. Il est essentiel que les organisations reconnaissent que l'échec est un élément naturel du processus de développement : il ne doit pas les décourager de poursuivre les projets à l'avenir. Au contraire, les entreprises doivent se concentrer sur l'industrialisation des cas d'utilisation réussis de data, sur leur mise à l'échelle dans des domaines complets de data et sur l'optimisation de leurs algorithmes et de leurs sources de data. Cela implique également un contrôle et une amélioration continus du cas d'utilisation afin de s'assurer qu'il continue à répondre aux besoins des utilisateurs professionnels.

La formation à la solution data et la mise à disposition d'une documentation facile à utiliser pour les utilisateurs professionnels sont nécessaires, mais ne suffisent généralement pas à l'adoption généralisée des cas d'utilisation de la solution data. La meilleure façon d'obtenir une adoption généralisée des solutions data par les utilisateurs professionnels est de leur confier la direction du processus de développement, d'intégrer ces solutions dans le programme d'apprentissage de l'organisation et d'inclure des indicateurs clés de performance en matière d'adoption et d'impact dans les fiches d'évaluation des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la stratégie data de l'entreprise, les organisations peuvent créer une culture de prise de décision data-driven et s'assurer que l'adoption des solutions data a un impact concret sur l'entreprise.

Pour améliorer en permanence les solutions data, il est essentiel de recueillir régulièrement les commentaires des utilisateurs professionnels, d'évaluer leurs besoins et exigences et de procéder aux ajustements nécessaires pour les optimiser. La méthodologie Scrum constitue une approche efficace pour recueillir et mettre en œuvre des améliorations de manière itérative et incrémentale. Les utilisateurs des solutions de data doivent enregistrer un retour d'information continu sur l'exactitude et la facilité d'utilisation des solutions de data, ainsi que sur les améliorations à apporter aux processus opérationnels. Il est important (1) de mettre en œuvre des améliorations qui augmentent la précision des résultats de la solution, (2) d'étendre ses caractéristiques et ses fonctionnalités, et (3) d'améliorer sa convivialité et l'expérience de l'utilisateur.

Le maintien de sources data de haute qualité pour les solutions data est essentiel pour obtenir des résultats automatisés et précis avec un minimum de supervision. Pour ce faire, les organisations doivent mettre en œuvre un cadre de qualité data solide qui applique des lignes directrices et des normes claires pour la collecte et la transformation des données data. En outre, les organisations doivent mettre en œuvre de solides politiques de sécurité et de protection de la vie privée pour un traitement sécurisé et conforme de data. Cette approche garantit l'exactitude, l'actualité et la cohérence des données data, ce qui réduit le risque d'erreurs et améliore l'efficacité globale du flux de travail du traitement data.

Il est essentiel d'identifier les ICP commerciaux ou opérationnels qui sont directement améliorés par une solution data afin de mesurer son impact sur l'entreprise. Une fois ces ICP identifiés, l'étape suivante consiste à mettre au point une formule permettant de mesurer l'impact différentiel de la solution data sur chacun de ces ICP. Cette formule doit prendre en compte la base de ces ICP avant (ou sans) la mise en œuvre de la solution data et la comparer à la performance de ces ICP après (ou avec) la mise en œuvre de cette solution, en tenant compte des autres facteurs qui ont pu conduire à cette augmentation. Une fois que l'impact différentiel sur chaque ICP a été calculé, il doit être traduit en termes financiers, tels que la réduction des coûts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommandé d'utiliser une mesure automatisée de l'impact des solutions data pour garantir une mesure impartiale et opportune de l'impact sur l'entreprise.

“Alors que les organisations cherchent à obtenir des résultats commerciaux tangibles à partir de leurs investissements dans l'analytique data et artificial intelligence, il est essentiel d'adopter une approche ciblée qui construit les bonnes solutions et définit les bonnes attentes. Grâce à cette approche, les dirigeants d'entreprise dirigent le développement de solutions data et IA ‘pour l'entreprise, par l'entreprise’ - en donnant la priorité aux solutions les plus impactantes, en construisant des POC rapides avec des experts data, en développant les solutions data qui fonctionnent et en acceptant l‘’échec” de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait que les équipes commerciales dirigent l'ensemble du processus garantit l'adhésion des entreprises et l'adoption dès la conception".”

Oussama Ahmad, partenaire conseil de Data

Les projets d'accélération Data se sont multipliés dans la région MENA au cours des dernières années, les entreprises ayant adopté la puissance de data pour la croissance de leurs activités. Bien que certains défis persistent, tels que le maintien de la qualité data, en particulier avec les systèmes existants, les organisations recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. La mise en place des bonnes capacités data au sein des équipes commerciales et du bon modèle d'exploitation est le moyen le plus important pour garantir la réussite de la mise en œuvre et de l'adoption des solutions data et la réalisation d'un impact commercial tangible”.”

Karim Hayek, Data Consulting Senior Manager