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Les données d’entreprise : sachez les exploiter pour en tirer profit

Le octobre 2, 2023 - 8 minutes de lecture

À l’ère de la numérisation, toute entreprise doit avoir une présence en ligne pour optimiser sa visibilité et par ricochet son chiffre d’affaires. C’est cependant un exercice qui repose sur les mégadonnées, communément appelées Big Data. Les entreprises doivent collecter des données clients puis les analyser dans le but de s’y baser pour prendre des décisions pertinentes pour leur croissance. S’appuyer sur le Big Data dans une politique de développement n’est une option intéressante que si les entreprises s’aident de variables pertinentes. Vous devez donc savoir exploiter les données d’entreprise pour en tirer un maximum de profit.

Comprenez la valeur de vos données d’entreprise

Ces dernières années, les nombreuses possibilités qu’offre internet font que les entreprises sont rapidement submergées par les données. Hiérarchisez les informations dont dispose votre entreprise pour de meilleures prises de décisions. Les sociétés peuvent en général collecter deux types d’informations : les données quantitatives et celles dites qualitatives.

Les variables quantitatives sont des données chiffrées et donc à connotation statistique. Ce sont des données sur lesquelles les spécialistes en Business Intelligence peuvent se baser pour émettre des hypothèses, les confirmer ou les infirmer. Les variables qualitatives sont quant à elles des informations à l’interprétation plus complexe. Elles ont besoin d’être transformées en données quantitatives avant leur exploitation. L’avis d’un client par rapport à un service ou un produit est par exemple une donnée qualitative. Bien que ce type de donnée soit difficilement mesurable au moyen d’outils numériques, il n’en demeure pas moins une variable cruciale.

Dans une démarche d’analyse des données, il sera utile de définir une politique d’identification des variables. Dans le contexte actuel, les entreprises peuvent stocker une grande quantité de données inutiles. Une politique d’identification est nécessaire pour mettre en place un schéma standardisé afin de ne tenir compte que des informations pertinentes. Après avoir fait le point sur les données dont vous disposez, il sera plus simple de définir la façon dont chacune d’elles peut être utilisée.

Analysez votre système actuel de stockage des données

Indépendamment des secteurs concernés, les données ont une place capitale au sein des différentes entreprises. Elles sont stockées en quantité importante pour des prises de décision optimales après analyse. Plusieurs solutions de stockage peuvent néanmoins être utilisées par les professionnels. Vous avez dans un premier temps les Data Warehouse (ou entrepôts de données) qui se déclinent en 3 variantes :

  • l’Enterprise Data Warehouse (EDW),
  • le Data Mart,
  • l’Operational Data Store (ODS).
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Le Data Lake (ou le lac de données), l’Object Storage, le Cloud, le NAS ou le stockage en réseau sont également des solutions de stockage connues. Le choix d’un moyen de stockage va dépendre du type d’information que l’entreprise stocke ainsi que de la manière dont les données doivent être traitées.

De même, la politique de mise en place pour la gestion des données influence le choix d’un système de stockage. Pour une exploitation optimale des informations recueillies, il est essentiel de s’assurer du bon fonctionnement de l’outil. Le but est de faire le point sur ce qui fonctionne selon les expectations et ce qui ne l’est pas. Le mauvais fonctionnement de votre outil peut influencer la qualité des données et donc celle des décisions qui peuvent être prises à la fin des analyses.

Quelle que soit la taille de votre entreprise, faites appel à des professionnels pour détecter les éventuels problèmes de votre système. Ils peuvent également vous conseiller sur le choix de vos systèmes de stockage suivant vos besoins réels. Le piège serait par exemple d’opter pour un système de stockage n’étant pas en mesure de prendre en charge des données sous leurs différents formats.

Élaborez une stratégie globale en matière de données

L’exploitation des données d’entreprise est un exercice qui repose en amont sur une stratégie globale. Recueillir des données et les analyser pour en tirer des directives ne s’improvisent pas. Dans le processus de mise en place de ladite stratégie, définissez en premier les objectifs commerciaux de votre entreprise. Ce sont des modalités sur lesquelles vous pouvez vous renseigner en vous basant sur les objectifs généraux de votre entreprise.

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Vous devez ensuite identifier les données utiles à l’atteinte des objectifs. Dans ce cas, vous aurez le choix entre les données externes, internes, les variables structurées, les données non structurées ou une combinaison de celles-ci. Dans la panoplie d’informations à votre disposition, vous ne devez collecter que celles qui présentent une valeur ajoutée.

À la suite des deux précédentes étapes, vous devez créer un processus de gestion durable. Vous standardisez le processus de collecte, celui de la préparation, du stockage et de la dissémination des informations. Dès lors, les données peuvent être traitées avec cohérence. Mettez avant en place une politique de gouvernance des données. Une telle politique est utile dans la mesure où elle garantit la bonne utilisation des données recueillies.

Choisissez enfin le logiciel ou l’ensemble du matériel utile à la gestion des données. Ces logiciels collectent les données et les analysent sous la supervision d’une équipe compétente au sein de l’entreprise.

Exploitez les technologies existantes pour optimiser la gestion des données

Pour tirer parti du Big Data, les professionnels s’appuient sur des outils innovants et surtout sur des technologies avancées. L’intelligence artificielle (IA) est l’une des technologies les plus utilisées dans la gestion des données. Elle vous permet d’extraire des données de vos documents et même des images. L’IA prise de façon isolée offrirait une perspective limitée aux professionnels. Ces derniers y couplent des méthodes d’analyses encore plus sophistiquées, à l’instar du machine learning.

Les entreprises qui transforment des données massives en indicateurs pertinents ont recours à cette méthode. Le machine learning est largement utilisé pour créer de façon automatique des modèles analytiques. Le but est de minimiser au maximum l’intervention humaine. Pour cela, les systèmes sont entrainés pour identifier des tendances afin de faciliter les prises de décision des professionnels.

Dans un processus de gestion, les informations auxquelles vous pouvez accéder sont multiples. Certaines données ne peuvent pas être collectées par les moyens traditionnels, bien qu’elles soient pertinentes. Il peut s’agir :

  • d’enregistrements vocaux,
  • des textes scannés,
  • des images fournies par des caméras connectées…
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Pour extraire des données pertinentes, vous pouvez faire appel aux technologies de reconnaissance. Elles proposent des logiciels permettant de reconnaître des écritures scannées, de convertir des images en textes… Selon les données dont vous disposez, vous pouvez recourir à une technologie précise ou en combiner plusieurs pour maximiser l’efficacité de collecte, mais aussi l’accès aux données.

Créez un plan de sécurité solide

Bien que les entreprises puissent faire usage de technologies innovantes pour la gestion des données de leurs clients, elles ne sont pas à l’abri des cyberattaques. Les entreprises stockent des informations personnelles identifiables (IPI), des données à caractère personnel (DCP) ou des données personnelles d’identification (DPI). Seules ou combinées à d’autres facteurs, ces informations peuvent permettre d’identifier clairement un client, ce qui les expose au phishing.

Les conséquences pour les entreprises sont économiques dans la mesure où elles perdent un grand nombre de clients. Ces derniers ne sont plus disposés à accorder leur confiance à nouveau à l’entreprise. Le préjudice est aussi commercial pour l’entreprise dans la mesure où elle perd des données sensibles au profit de la concurrence. La protection des données est donc un champ essentiel dans un processus de gestion.

Pour vous protéger contre toute sorte d’abus et préserver efficacement les données d’entreprise, vous devez vous conformer aux exigences du RGPD (règlement général sur la protection des données). Dans un premier temps, l’équivalent européen du CCPA aux États-Unis exige que les entreprises collectent des données de leurs clients après une autorisation explicite. Elles doivent ensuite en faire une utilisation responsable grâce à un cahier des charges bien précis.

Dans la pratique, la mise en place d’une politique RGPD est suffisante pour protéger les données de vos clients contre toute attaque. Il s’agit d’ailleurs d’une politique obligatoire dont le défaut vous expose à des amendes importantes et à des pénalités.