Exploitation des données : le guide pour réussir son projet

Qu’est-ce que l’exploitation des données ?

L’exploitation des données, ou la valorisation des données, consiste à utiliser les données pour extraire des informations utiles, identifier des tendances ou optimiser les prises de décisions.

Les processus d’exploitation des données peuvent inclure des domaines telles que l’analyse des données, la modélisation statistique, la visualisation des données et l’apprentissage automatique.

En exploitant pleinement leurs données, les organisations peuvent découvrir de nouvelles opportunités commerciales, optimiser leurs processus opérationnels existants, générer plus de chiffres d’affaires et prendre des décisions éclairées.

Les données exploitées peuvent également aider les organisations à améliorer la qualité de leurs produits et services et réduire les coûts en identifiant les risques et les inefficacités.

Les outils pour exploiter les données

Les outils pour exploiter les données sont en constante évolution, offrant de plus en plus de choix aux organisations. Parmi ces outils, nous pouvons citer :  

• Plateformes de gestion de données, ou plateforme data : ces plateformes permettent de stocker, gérer et analyser les données.
• Outils de visualisation des données, ou data visualisation : ces outils permettent de visualiser et d’analyser les données pour en extraire des informations utiles. Exemples : Tableau, Power BI, Looker.
• Outils de modélisation statistique : ces outils permettent de construire des modèles prédictifs à partir des données. Exemples de langage tels que R, Python, SAS.
• Outils d’apprentissage automatique : ces outils permettent de créer des modèles automatisés d’apprentissage à partir des données. Exemples : TensorFlow, scikit-learn, PyTorch.

Les outils utilisés dépendent des besoins et de la maturité de l’entreprise en matière d’exploitation des données.

Les besoins doivent être recensés sous la forme de cas d’usage. Il est important de savoir identifier, recenser, et prioriser un portefeuille de cas d’usage avant de réaliser un benchmark d’outils. Cela peut passer par des ateliers avec les directions métiers. Les outils choisis doivent être adaptés aux tâches spécifiques, aux compétences et aux ressources des équipes qui les utiliseront.

Quels profils recruter pour exploiter ses données ?

Il y a plusieurs profils différents qui peuvent être recrutés au sein du Data Office pour exploiter les données, cela dépendra des objectifs de l’organisation.

Voici quelques exemples de profils couramment recrutés :

• Data Scientist :  a une formation en mathématiques, en informatique ou en statistique, et possède de solides compétences en analyse de données, en modélisation statistique et en apprentissage automatique.
• Data Engineer : est responsable de la conception, de la construction, de la mise en place et de l’optimisation des systèmes de stockage et de traitement des données. Il possède des compétences en programmation, en architecture de données et en gestion de projets de données.
• Data Analyst : est chargé de collecter, de nettoyer, d’analyser et de visualiser les données pour en extraire des informations utiles. Il possède des compétences en analyse de données, en visualisation de données et en utilisation de différents outils de données.
• Data Governance Analyst : est responsable de la mise en place et de la surveillance des politiques et des procédures de gouvernance des données. Il possède des compétences en gestion de données, en conformité et en gestion de projets de données.

Ces profils peuvent ne pas être limitatifs et peuvent être combinés selon les besoins de l’entreprise. 

À LIRE AUSSI : Data scientist, Data architect… Comment faire la différence entre les profils data ? 

Quels bénéfices tirer d’une stratégie d’exploitation des données ?

L’exploitation de données peut apporter beaucoup, mais structurer ces actions autour d’une stratégie peut en décupler les bénéfices. Une stratégie de données bien mise en place peut apporter de nombreux avantages pour une entreprise, notamment :

• Meilleure prise de décision : une analyse adéquate des données permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et plus informées.
• Amélioration de l’efficacité opérationnelle : les données peuvent aider les entreprises à identifier les inefficacités dans les processus et à les optimiser.
• Augmentation de la rentabilité de l’entreprise : les données peuvent permettre de découvrir de nouvelles opportunités commerciales et d’améliorer les ventes et les revenus.
• Création de nouveaux produits et services : grâce aux données, les entreprises peuvent mieux comprendre les besoins et les préférences de leurs clients, ce qui permet d’améliorer la qualité des produits et des services.
• Mise en conformité réglementaire : les données peuvent aussi aider les entreprises à se conformer aux réglementations et aux lois en vigueur.
• Meilleure connaissance clients 360° : les données sont aujourd’hui cruciales pour comprendre les comportements, les préférences et les besoins de leurs clients, ce qui permet de personnaliser les offres et les services pour répondre aux besoins spécifiques.
• Réduction des coûts : les données sont aussi efficaces pour identifier les sources de coûts inutiles et les réduire.
• Capacité d’innovation pour explorer des tendances ou des opportunités encore non identifiées. 

La mise en place d’une stratégie de données efficace nécessite un engagement à long terme et des investissements en temps et en argent.

Par quoi démarrer dans une stratégie d’exploitation des données ?

La mise en place d’une stratégie d’exploitation des données requiert une grande rigueur, mais aussi un peu de patience, car une grande préparation est nécessaire. Pour assurer la pertinence des actions menées, il faut passer par plusieurs étapes : 

• Définir la vision :  comprendre les objectifs stratégiques de l’entreprise en matière d’analyse de données, tels que l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, l’augmentation des revenus ou l’amélioration de la qualité des produits et des services.
• Cartographier les données que l’entreprise possède déjà, ainsi que les sources de données qui peuvent être utilisées pour atteindre les objectifs de l’entreprise.
• Définir les compétences et les ressources nécessaires pour mettre en place une stratégie d’analyse de données efficace.
• Évaluer les risques liés à l’utilisation des données, notamment en termes de sécurité des données et de conformité réglementaire.
• Mettre en place une infrastructure de données robuste pour gérer, stocker et analyser les données, comprenant les outils de gestion de données, les outils d’analyse de données et les outils d’apprentissage automatique.
• Mettre en place une gouvernance des données, des politiques et des procédures pour gérer les données de manière efficace et efficace, y compris la collecte, l’utilisation, la maintenance, la diffusion et l’archivage des données.
• Mettre en place un système de suivi et de mesure pour surveiller les performances et les résultats de la stratégie d’analyse de données, pour identifier les opportunités d’amélioration et pour ajuster la stratégie en conséquence.

Pourquoi se faire accompagner par un cabinet de conseil pour l’exploitation des données ?

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles une entreprise peut choisir de se faire accompagner par un cabinet pour l’exploitation des données, notamment :

• Expertise : les cabinets de conseil data disposent d’une expertise technique et fonctionnelle pour aider les entreprises à mettre en place une stratégie de données efficace, à identifier les opportunités d’analyse de données et à résoudre les défis opérationnels.
• Références client et expérience : les cabinets de conseil data ont généralement une grande expérience dans l’accompagnement des entreprises dans l’analyse de leurs données, ils ont des références client et ont résolus des problèmes similaires à ceux de l’entreprise.
• Ressources : ces structures disposent généralement d’une équipe de professionnels expérimentés et spécialisés dans différents domaines tels que la data science, l’analyse de données, l’apprentissage automatique, la gouvernance des données, etc.
• Temps : les entreprises peuvent ne pas avoir les ressources internes pour mettre en place une stratégie de données efficace, ou ne pas avoir le temps de le faire, les cabinets de conseil data peuvent les aider à accélérer les choses.
• Indépendance : les cabinets de conseil data comme DataValue Consulting sont indépendants et peuvent aider les entreprises à avoir une vision objective de leurs données, ainsi qu’à identifier les opportunités et les défis qui pourraient être difficiles à voir de l’intérieur de l’entreprise.
• Conformité réglementaire : l’accompagnement d’un cabinet permet également aux entreprises à se conformer aux réglementations et aux lois en vigueur en matière de données, notamment en matière de protection des données personnelles.
• Économies d’échelle : les cabinets peuvent offrir des services à des coûts plus avantageux qu’une entreprise ne pourrait pas obtenir en embauchant des employés internes pour la même tâche.

Plus qu’un simple accompagnement, l’intervention d’un cabinet de conseil data externe comme DataValue Consulting permet d’apporter un regard extérieur et un regard expert sur l’ensemble des processus, technologies et organisation observés. 

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