L’adoption des big data passe par un changement de culture

En dehors d’exemples comme Amazon ou Google, dont la structure même est basée sur l’analyse de données, l’exploitation des big data par les entreprises traditionnelles reste encore limitée. Selon une étude récente, 75% d’entre elles ont réalisé moins de 1% de revenu supplémentaire ou de réduction de coûts avec ces techniques. Comment peuvent-elles améliorer ces résultats et booster leur rentabilité ? Grâce à des outils plus conviviaux, self-service, personnalisés et automatisés, mais aussi avec une adaptation culturelle, nous conseille cet article de McKinsey.

L’adoption des big data passe par la mise en place de nouveaux outils, ce qui implique des changements dans l’entreprise qui doit faire face à des freins internes. Beaucoup de dirigeants restent réticents à l’idée de répéter leur investissement si les premiers résultats ont été insuffisants. De leur côté, certains responsables et utilisateurs métiers doutent encore que l’analyse de données puisse les aider à prendre de meilleures décisions ; il faut donc adapter les solutions à leurs besoins et leur en démontrer la pertinence. Enfin, les processus internes peuvent également être un frein : pourquoi mettre à jour les prix tous les jours ou en temps réel, alors que la politique de l’entreprise a fixé une fréquence hebdomadaire ?

Le recours à des solutions personnalisées, basées sur des logiciels d’analyse de données, permet d’obtenir un résultat plus direct, plus précis, voire plus rapide. Les outils en self-service contribuent de leur côté à augmenter la confiance des utilisateurs métiers, en démocratisant leur accès à l’analytique et en favorisant son appropriation. Enfin, l’automatisation des processus permet de rendre plus fluides les prises de décision.

Mais au-delà de la mise en œuvre de ces nouveaux outils, une adaptation culturelle est également nécessaire. L’automatisation peut, par exemple, bouleverser les missions et les responsabilités de l’employé. Une gestion attentive du changement est ainsi requise pour mettre toutes les chances de son côté. Certains postes de l’entreprise (marketing, SAV, etc.) doivent être privilégiés dans un premier temps pour amorcer le changement. Mieux vaut démarrer sur une petite échelle plutôt que voir trop grand et se perdre.

Lire l’article (en anglais) 

 

En complément:
un article (en anglais) sur l’intérêt des entreprises pour le big data et les résultats obtenus
et un autre (en anglais) sur le ROI des big data

 

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« Analytique : un aspect clé de la transformation numérique des entreprises »
et « Big data : une chance pour la France »