Quand le Big Data rencontre la Supply Chain

Le Big Data est un thème fort du moment. Il a fait l’objet de nombreuses discussions lors de la dernière édition de la Conférence NRF, le grand salon américain dédié aux professionnels du retail, qui s’est tenue mi-janvier à New York.

En 2011, le cabinet McKinsey a publié un rapport sur la croissance exponentielle des données digitales dans le monde et sur la valeur potentielle qu’elles contiennent. Le terme « Big Data » désigne essentiellement la croissance rapide des données digitales en termes de volume, de rapidité et de diversité. Il est désormais clair que nous sommes entrés dans une ère où l’une des bases de la concurrence consiste de plus en plus à assimiler, comprendre et exploiter ces données.
Les données digitales sont par exemple créées lorsque les consommateurs expriment leurs désirs et leurs intérêts sur les réseaux sociaux. Elles sont encore créées quand ils utilisent leur smartphone en temps réel pour se renseigner et trouver les produits qu’ils souhaitent acheter. Elles sont aussi créées par les puces intelligentes embarquées dans les produits, depuis leur parcours sur la supply chain jusqu’à leur livraison au consommateur.
Le rapport de McKinsey sur les Big Data les décrit comme un « échappement de données » (« data exhaust ») généré par les consommateurs, les smartphones et les appareils connectés, ainsi que par  les puces intelligentes embarquées dans les véhicules et autres biens durables au fur et à mesure que ces derniers parcourent la supply chain.
Ces données peuvent-elles être exploitées pour améliorer la compétitivité ? Ces données vont-elles être la base de la concurrence entre les entreprises ? Il s’agit là de l’un des aspects primordiaux du débat sur le Big Data.

Voici mon analyse :
L’économie nous enseigne qu’il existe traditionnellement trois manières de créer de la richesse pour toute société : l’élevage et l’agriculture, l’extraction des ressources naturelles, et la fabrication industrielle. Ceci étant expliqué par le fait que ces trois activités sont des activités de transformation : une matière première ou un élément de base est transformé en quelque chose de plus utile, et ayant donc plus de valeur pour les hommes.
Les supply chains sont bâties autour des ces activités basiques et créatrices de richesses, leur mission consistant à accompagner ces processus de transformation et à acheminer les biens produits vers les lieux où ils seront consommés. A l’ère du digital, l’efficacité des processus de transformation et des supply chains qui les sous-tendent dépend de plus en plus de l’information.
Si ces activités basiques de transformation sont toujours essentielles, je pense qu’elles représentent cependant une part beaucoup plus petite dans l’équation concurrentielle. En d’autres termes, la base de la concurrence a tout d’abord été la supply chain physique, et se déplace à présent de plus en plus vers la supply chain digitale. Le Big Data bouscule la supply chain digitale, les entreprises ont la possibilité de l’anticiper et d’en faire un avantage compétitif.
Le supply chain management pourrait bel et bien entrer dans une nouvelle ère, dans laquelle le leadership concurrentiel dépend de plus en plus de la capacité à extraire et comprendre les comportements dans les très grands volumes de données, puis à aligner dynamiquement la supply chain en conséquence. Le processus de transformation des big data en informations exploitables est une activité créatrice de richesse.
Les marques gèrent aujourd’hui des réseaux mondiaux de fabrication et de distribution en utilisant les informations en temps réel. L’efficacité et la concurrence sont guidées par les idées, l’innovation et la capacité à assimiler les très grands volumes de données afin d’identifier les goûts des consommateurs et de réagir rapidement pour s’assurer que le bon produit est au bon endroit, au bon prix et au bon moment. Ce qui est particulièrement vrai pour les marques qui s’appuient sur des supply chains virtuelles externalisées.
Le Big Data joue également un rôle prépondérant dans la segmentation de la supply chain, et implique d’être capable de définir une réponse spécifique, pour un produit spécifique, pour un client spécifique, sur un canal spécifique et avec un niveau de marge spécifique. Cette démarche nécessite de pouvoir analyser en temps réel le coût global de cet ensemble produit-client-canal-temps.
Le Big Data joue enfin un rôle très important dans l’alignement de la supply chain avec la demande réelle. Les solutions de supply chain « shelf-connected » vont dans le sens de cette stratégie en permettant d’analyser très précisément  ce qui se passe sur les linéaires dans magasins et d’aligner la supply chain en fonction de cette connaissance.