Repenser la résolution de problèmes est une nécessité !

Pour réussir dans le monde d'après, les entreprises doivent changer leur état d'esprit. Le discours de reprise est trop simpliste; nous devons plutôt "réinventer" l'entreprise à mesure que le monde change autour de nous. La résolution de problèmes exige une nouvelle culture et une nouvelle façon de penser pour mettre à jour les connaissances et les données plus rapidement et plus efficacement.

Automatisation des processus

Le milieu des entreprises a longtemps été un centre bouillonnant d’innovation. De nos jours, des technologies intelligentes et guidées par les données facilitent la prise de décision tout en libérant des travailleurs des tâches basiques et fastidieuses. C’est la synergie ultime de l’intuition humaine et de la prédiction analytique - la vitesse à laquelle les systèmes intelligents peuvent être déployés entre tous les services d’une entreprise est devenue la vraie mesure du succès de celle-ci.

Cependant, de nombreuses entreprises pâtissent encore d’un déséquilibre d’information. Face à l’explosion de la quantité de données collectées, les anciens systèmes sont dépassés et ne parviennent pas à les traiter correctement pour en tirer un résultat valable. Un grand nombre d’organisations continue ainsi d’utiliser la « règle à calcul » à une époque où une technologie plus sophistiquée est disponible, les amenant à négliger le potentiel prédictif et prescriptif offert par leurs réserves de données.

La technologie émergente de l’automatisation des processus analytiques (APA) pourrait bien être la clé qui permette de tirer le meilleur de l’homme et de la machine à grande échelle. L’APA automatise les processus d’entreprise et offre aux employés, quel que soit leur niveau de compétences, un accès en libre-service direct et rapide aux données cruciales pour l’entreprise.

Le distributeur de vêtements de sport, Gymshark, pourrait en parler : l’entreprise collecte des données clients lors d’événements, sur les réseaux sociaux et par le biais des programmes d’entraînement sur son application. Elle a étendu l’accès à ces données, automatisé des processus de données complexes et élargi les compétences de ses employés en matière de données à travers toute l’entreprise, ce qui lui permet de bénéficier d’une visibilité accrue sur les performances. Les employés sont ainsi en mesure de prendre de meilleures décisions. L’entreprise utilise par exemple les données relatives aux dépenses, au genre et à l’engagement de ses clients sur l’application, afin de choisir plus intelligemment les lieux de ses magasins éphémères : l’analyse détermine ainsi la ville qui compte le plus grand nombre de personnes ayant fait des achats dans un rayon donné. Au cœur de la crise de la COVID-19, ces analyses rapides ont permis à Gymshark de rester réactif et efficace dans sa prise de décision quotidienne, en accordant la priorité à sa présence en ligne.

Rapidité de prédiction

En remplaçant tout un éventail de solutions individuelles encombrantes par une plate-forme qui couvre le processus analytique de bout en bout, l’APA permet également à quiconque, dans n’importe quelle organisation, de construire des modèles prédictifs et d’utiliser l’analyse prédictive de façon autonome et fluide. Autrefois accessibles uniquement aux professionnels des données, les informations prédictives sont particulièrement précieuses pour les entreprises qui traitent des volumes importants de données.

Des entreprises de secteurs divers utilisent actuellement l’APA pour une multitude de problématiques urgentes, comme les compagnies aériennes pour réduire leur consommation de carburant ou bien les détaillants pour optimiser la commercialisation hyperlocale.

Ces dernières années, des leaders technologiques ont démontré toute la puissance d’un modèle économique centré sur les données et l’analytique. Il n’est pas surprenant que les cinq entreprises les plus puissantes au monde s’appuient toutes sur les données et cherchent à les exploiter pour mieux comprendre leurs clients. Ce changement de culture vers un accès élargi aux données a permis à ces entreprises de tirer rapidement parti de l’économie des données et d’accélérer leur transformation digitale.

Un moment critique ?

Dans les approches classiques, la transformation digitale repose sur trois initiatives clés : élargir l’accès aux données, automatiser les processus complexes et élargir les compétences des employés. L’APA se situe à la croisée de ces trois domaines. Elle répond également à des besoins urgents avec des solutions pilotées par les données.

Aujourd’hui, la capacité de résolution de problèmes des entreprises est limitée car seule une petite fraction des données organisationnelles disponibles est exploitée. La nouvelle technologie d’automatisation des processus analytiques aide les entreprises à lever cette limite en leur offrant précisément ce dont elles ont besoin pour stimuler leur croissance, renforcer l’autonomie de leurs employés, et dégager plus de temps pour une résolution de problèmes plus créative.