Quatre obstacles à surmonter pour une data analytics efficace

En 2018, les dirigeants d’entreprise ont de multiples sujets de préoccupation et de nombreuses innovations technologiques à prendre en compte - de l'intelligence artificielle à la blockchain en passant par l'analyse des données. Mais qu’en est-t-il de la capacité à transformer ces buzzwords en leviers business ?

Les entreprises ont besoin d'une approche analytique solide pour apporter un éclairage sur les décisions stratégiques, créer de la valeur commerciale et réduire la part d’incertitude liée à l'innovation. Selon une étude menée par Harvard Business Review Analytic Services « Devenir une entreprise augmentée par les analytics », seuls 18 % des chefs d'entreprise obtiennent un retour sur investissement suffisant de l'analyse. De plus, les répondants font état de quatre obstacles importants à l'utilisation efficace de la data analytics :


La communication et l’intégration des résultats dans la prise de décision : 54 % des répondants ont déclaré qu'un obstacle important à la création de valeur commerciale par l'analyse provient de l’absence d’intégration des data analytics dans les workflows et de capacité à s'assurer que les résultats atteignent les décideurs.

Des compétences insuffisantes pour interpréter et appliquer les analytics dans un contexte business : Certes il n'y a peut-être pas de pénurie de compétences techniques au sein des équipes techniques, mais 45 % des répondants ont indiqué que le manque de compétences pour interpréter l’analyse représente un frein à une utilisation efficace de ces données par l’ensemble de l’entreprise.

Une approche en silo et des résultats concurrents : Pour 41 % des répondants, les problèmes se posent lorsque les analyses sont effectuées en silos, pour chaque département. En effet, les différentes équipes peuvent utiliser des méthodologies différentes pour répondre à leurs problématiques business. Cette approche fragmentée peut produire des résultats contradictoires, et il devient alors difficile pour les décideurs de comprendre quelle est la "bonne" réponse.

Le délai : 31 % des répondants ont indiqué que les résultats des data analytics arrivent trop tardivement par rapport aux décisions et aux mesures à prendre. Si les données ne sont pas disponibles à la vitesse de la prise de décision, elles ne seront pas prises en compte.

Alors, comment les entreprises peuvent-elles surmonter ces obstacles ?

-    Tout d’abord, l’utilisation de solutions logicielles « Test & Learn » peut faciliter le partage des résultats d'analyse. Si les analyses ne sont pas institutionnalisées en tant que faisant partie du cadre des pratiques décisionnelles, les résultats ne seront pas visibles par les bonnes personnes et l’analytics n’influera pas sur la stratégie.

-   La mise en œuvre d’outils d'analyse conviviaux utilisables par tout le monde sans avoir l’impression d’avoir besoin d’avoir fait un doctorat en statistiques. Cela facilitera l’interprétation et l’application efficace des résultats de ces analyses aux décisions importantes de l'entreprise.

-   Standardiser l'accès aux données pour fournir aux équipes les informations dont elles ont besoin pour effectuer des analyses et éclairer la prise de décision en temps réel.

Au-delà d’être un mot à la mode, l’analytics est la clé d'une entreprise tournée vers l'avenir et axée sur les données. Souvent, la clé pour surmonter les obstacles à la croissance des entreprises se trouve souvent au sein de ses propres processus et pratiques. Adopter une approche analytique efficace devient aujourd’hui un enjeu majeur pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives, quel que soit le secteur d’activité. 

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