Améliorer les connaissances opérationnelles grâce aux méthodes analytiques ​

Depuis 1985, le Kaizen Institute aide les entreprises et les dirigeants à mettre en œuvre des projets de transformation réussis, générant des résultats de performance significatifs et durables et des cultures d’amélioration continue.

En cette période de transformation numérique en constante évolution, la capacité à transformer les données en un actif commercial est un facteur clé pour une croissance compétitive et durable. Il existe donc un tout nouveau monde de possibilités sur la façon de tirer parti des connaissances opérationnelles et des principes KAIZEN™ avec l’analytique, en transformant les informations en opportunités d’amélioration. Comment est-il possible de construire ce pont entre les données et les affaires?

Les termes big data, exploration de données et analytique métier résonnent depuis des années dans le monde des affaires.

Cependant, les entreprises n’analysent qu’une petite partie de toutes les données générées, à partir desquelles un ensemble encore plus restreint d’informations est généré. Mais pourquoi ?

Tout commence par la manière dont les données sont organisées. Les concepts « d’architecture des données » – comment les données sont structurées – et de gouvernance des données – comment les données sont gérées – sont les premiers pas vers une base de données solide et cohérente. Il est essentiel de disposer d’informations précises, stockées de manière à ce que le résultat d’un KPI soit le même quel que soit son mode de calcul. Cela requiert des processus solides pour contrôler les données pertinentes, en évitant les duplications et les informations incorrectes. L’importance de chaque donnée doit être précisée du point de vue de l’utilisateur final. Dans ce scénario, l’utilisateur final est généralement  » l’entreprise  » dans son ensemble.

Les bases de données sont utilisées pour la gestion quotidienne des entreprises. Au-dessus d’une base de données se trouve une plateforme, dont voici quelques exemples : PGI – Progiciel de gestion intégré (ERP – Enterprise Resource Planning), système de gestion d’entrepôt (WMS – Warehouse Management System) et système de gestion des transports (TMS – Transport Management System). Ces plateformes traduisent les informations des bases de données en quelque chose de significatif. Toutefois, des études récentes ont montré que 70 % des plateformes numériques mises en place par les entreprises échouent.

Cela est souvent dû à un écart entre la fonctionnalité des systèmes et les besoins réels de l’entreprise. La définition des exigences ne reflète pas toujours ce qui est nécessaire pour que le processus de décision quotidien soit axé sur les données, ce qui souligne la nécessité d’une compréhension approfondie de l’entreprise dans ces processus de développement. Les données doivent être utilisées pour traiter des problèmes spécifiques et des opportunités commerciales, en se concentrant sur les objectifs commerciaux.

Cela justifie la nécessité d’un canal de communication clair et transparent entre ceux qui développent le système (développeurs de logiciels), ceux qui analysent les données (scientifiques des données ou contrôleurs de gestion) et les gestionnaires qui, au final, s’appuient sur ce résultat pour prendre des décisions basées sur les données. Seule une stratégie claire et cohérente de structuration, de gestion, d’analyse et de distribution des données permettra de tirer le meilleur parti des informations générées.

Le potentiel de l’analytique métier est infini. En fait, pour une entreprise type du Fortune 1000, une simple augmentation de 10 % de l’accessibilité des données se traduira par plus de 65 millions de dollars de recettes nettes supplémentaires (Forrester, 2017).

Le passage de l’intuition à la prise de décision basée sur les données peut être un chemin difficile. D’une part, le flux accru de données provenant de diverses sources peut devenir écrasant, et l’absence de processus analytiques structurés entraîne l’incapacité d’utiliser des données précises pour la prise de décision.

D’autre part, il faut de la discipline et une vision claire pour que les équipes se concentrent sur l’analyse des données qui peuvent aider l’entreprise.

En effet, des modèles d’optimisation aux algorithmes d’exploration de données, le Kaizen Institute a utilisé l’analytique pour stimuler les connaissances opérationnelles, contribuant ainsi à l’élaboration de solutions robustes pouvant être pleinement intégrées au modèle commercial des équipes et des organisations. En adoptant une vision globale tout au long de la chaîne d’approvisionnement, les possibilités d’application de cette stratégie sont infinies : structure des données, analyse des opérations, planification des ressources, analyse des prix et des ventes, approvisionnement ou clients.

Tout commence par une définition verticale claire des objectifs et des besoins de l’entreprise. Êtes-vous prêt ?

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