Les entreprises doivent désormais faire face à une masse toujours plus importante d'informations à traiter. Comment, dès lors, affiner les compétences analytiques de l'entreprise et transformer ces données en intelligence ?

En premier lieu, il faut bien comprendre ce que recouvre l’analytique d’entreprise. Loin de se résumer à une simple collecte et sauvegarde d’informations, elle fait intervenir des méthodes quantitatives intégrées afin de tirer des enseignements exploitables de données brutes – enseignements ensuite mis à profit pour orienter les décisions stratégiques et, en définitive, optimiser la performance de la société. La deuxième étape consiste à s’assurer que celle-ci dispose de données fiables et précises, et qu'elle pose les bonnes questions. Inexactitudes, formats hétérogènes, problèmes de sécurité… tous ces éléments freinent le développement de ce qui a vocation à être un puissant outil d’aide à la décision.

Automatiser les réponses

Une fois les informations compilées, il convient de les exploiter rapidement afin de développer une meilleure compréhension des clients, du marché et de la concurrence. À ce stade, des systèmes doivent être mis en place afin d’automatiser les réponses en fonction des événements enregistrés. Les sociétés désireuses de se différencier peuvent aller encore plus loin dans le développement de leurs capacités analytiques – en déployant dans un premier temps des outils de modélisation et de prédiction des comportements et actions, puis d’optimisation des décisions en temps réel. Aujourd’hui, si le retour à la croissance s’annonce difficile, les entreprises peuvent s’appuyer sur les progrès rapides de la technologie pour maîtriser les flux de données et accélérer la prise de décisions intuitives.

Vers l'analyse prédictive

Dans chaque organisation, les systèmes d’information peuvent désormais être fédérés pour soutenir pleinement la gestion des performances à l’échelle de la compagnie. Autre atout non négligeable : les composants de l’infrastructure informatique et les programmes logiciels ont atteint un tel niveau de maturité qu’ils peuvent à présent être utilisés pour automatiser les décisions et s’intégrer directement aux processus métier. Cette évolution n’avait que trop tardé. Aujourd’hui, la compétitivité d’une entreprise dépend de ce qu’elle fera demain. Ces avancées ont permis de se détacher de l’analyse descriptive (que s’est-il passé ?) au profit de l’analyse prédictive (que va-t-il se passer ?). Regarder en arrière afin de tirer les leçons de l'expérience dans des domaines comme l'orientation client, l'excellence opérationnelle et la gestion d'entreprise ne suffit plus. L’heure est aux stratégies concurrentielles et aux sciences du management de nouvelle génération.