Selon une étude internationale sur l’analyse des données (Data Analytics) réalisée par AWK Group sur les facteurs de réussite et les obstacles à la transformation systématique des données en valeur (Data to Value Transformation), toutes les entreprises interrogées, dont la majorité sont suisses, ont reconnu l’importance stratégique des données elles-mêmes. Une petite minorité a même pu développer de nouveaux modèles commerciaux grâce à la Data Analytics. Toutefois, près d’un tiers des projets lancés ont échoué. L’étude identifie les causes et le potentiel d’optimisation en la matière. 

La création de valeur à partir des données est l’un des principaux enjeux de l’ère numérique. Pour 87% des entreprises d’un large éventail de branches et du secteur public interrogées par AWK Group dans le cadre d’une étude internationale, la Data Analytics revêt une importance stratégique. L’étude s’est fixée pour objectif d’identifier les facteurs de réussite et les obstacles en matière de Data to Value Transformation. En effet, 40% des participants à l’étude ont déjà pu développer de nouveaux modèles commerciaux grâce à l’analyse de leurs données! Tandis que 44% ont réussi à augmenter leur chiffre d’affaires, 50% ont pu au moins réduire leurs coûts. Il s’ensuit qu’une majorité écrasante (81%) va également développer sa création de valeur ajoutée à partir des données, tandis que 13% seulement souhaitent maintenir le statu quo.

Pour plus de la moitié (55%), les données apportent une aide et une justification lors de la prise de décisions. Un autre tiers (35%) utilise déjà systématiquement les données et les prévisions pour prendre des décisions, mais seulement 5% y ont recours pour une gestion automatique des décisions. 

Jonas Dischl, Head of Data Analytics & AI chez AWK Group, commente: «Pratiquement aucune décision n’est plus prise sans tenir compte des données et des faits.» Mais chez la majorité des participants, la transformation conséquente des données en valeur, c’est-à-dire la création systématique de valeur à partir des données disponibles, est encore en cours de développement. L’étude montre où se situent les défis et confirme notre expérience dans la pratique quotidienne du conseil. 

Il n’est pas surprenant de constater que le recours à l’analyse des données est le plus répandu dans les départements d’entreprise axés sur les chiffres, comme celui des finances et du contrôle de gestion (53%). Le service des ventes et marketing et, étonnamment, le service de la production utilisent également ces outils (40% chacun), suivis par le service informatique (39%). Le service d’assistance à la clientèle est déjà piloté par les données pour un peu plus d’un quart (26%). Dans le domaine de la recherche et du développement, cette utilisation n’est que de 20%, tandis que pour la stratégie et la gestion, comme pour le développement commercial, elle est légèrement plus élevée, soit respectivement 23 et 22%. 

Christian Mauz, Partner de AWK Group, interprète: «Grâce aux puissants outils de la Data Science, des possibilités totalement nouvelles de création de valeur à partir des données ont été mises sur pied. L’analyse des données est plus importante que jamais pour la viabilité future des entreprises. Mais une valeur ajoutée à long terme n’est créée que lorsque les cas d’application sont conçus de manière cohérente en fonction de la Data to Value. Cela n’arrive que dans une minorité d’entreprises aujourd’hui.»

Il est vrai que 85% des entreprises ne manquent pas d’idées pour des scénarios d’application axés sur les données. Mais lorsque toutes les conditions requises ne sont pas réunies, elles ne peuvent pas les mettre en pratique : en effet, alors que plus des deux tiers (67%) ont le budget et près des deux tiers (60%) disposent des outils et technologies nécessaires, près de 40% ont déclaré que leurs données n’avaient pas la qualité nécessaire, et 43% estiment que les ressources et les compétences leur manquent. La main d’œuvre qualifiée dans les entreprises est rare et surtout décentralisée. En moyenne, toutes les entreprises interrogées emploient 10 spécialistes dans le domaine de la Data Analytics, quelle que soit leur taille.

Une approche établie consiste à travailler avec des Proof of Concepts avant qu’une solution ne soit implémentée de manière productive. Mais ces près de 90% tranchent avec les deux tiers et plus qui ne disposent pas d’un processus défini pour gérer les Use Cases mis en œuvre et évaluer leur potentiel pour une action ultérieure.

Il n’est donc pas surprenant que la proportion de Proof of Concepts qui ont échoué soit assez élevée, soit près d’un tiers (28%): «Les entreprises commencent seulement à comprendre comment fonctionne le processus de Data to Value Transformation. Pour la majorité d’entre elles, les exigences au niveau de l’intégration technique constituent le principal écueil. Et de plus, les processus, les responsabilités et les interfaces sont aussi encore immatures.»

L’étude d’AWK Group a été réalisée sous la forme d’un sondage accompagné d’entretiens dans 127 entreprises, principalement en Suisse, mais aussi en Allemagne, aux Pays-Bas et en Espagne. Les entreprises participantes constituent un échantillon représentatif des différentes branches, avec une pondération en pourcentage entre les secteurs privé et public. 

 

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