LMi-MAG17 avril - Flipbook - Page 29
cer le voyage », dit-elle. « C’est une approche étape par
étape ». De plus, ajoute-t-elle, vous ne pouvez pas faire
de prédictions si vous n’avez pas la couche de données
de base.
Par exemple, LKQ Europe essayait d’appliquer ses données, notamment les données de vente, pour améliorer
les opérations de sa chaîne d’approvisionnement à la
lumière des trente-cinq mois de perturbation qu’elle a
subis en raison de la pandémie. Cependant, l’entreprise
ne disposait de données sur l’historique de ses ventes que
pour environ douze mois. « Nous avons pris les données
des factures, et nous n’avions pas d’informations supplémentaires concernant nos ventes, alors nous avons
pris ces données de vente imparfaites et avons essayé
de trouver des corrélations avec nos activités futures »,
explique Nicole Miara. « Mais nous voulions comprendre
si nous pouvions améliorer nos prévisions pour prédire
la demande sur la base de ces seules données. Nous avons
constaté que nos données imparfaites étaient très bien
corrélées avec des signaux extérieurs, comme l’inflation
et l’indice de l’emploi, même si les données n’étaient pas
parfaites. »
5. Gérer la résistance au changement
Les entreprises doivent s’assurer qu’elles ont mis en place
des processus de gouvernance des données matures, y
compris la gestion des données de référence ainsi que
la gouvernance autour des mesures clés et des indicateurs de performance clés (KPI), explique Justin Gillespie,
principal et chief data scientist chez The Hackett Group,
un cabinet de conseil et de recherche. « Nous entendons
tous les mêmes histoires », dit-il. « Toutes les entreprises
avec lesquelles je discute ont le même problème : les gens
arrivent aux réunions avec des chiffres différents et ils
passent toute la réunion à se disputer pour savoir comment untel a obtenu son chiffre. Il est essentiel de disposer d’un ensemble d’indicateurs clés de performance
(KPI) et de mesures centralisés et gouvernés, certifiés par
l’organisation. »
La gouvernance consiste également à normaliser les outils et les plateformes, selon Justin Gillespie. « Du point
de vue des outils et des technologies, il s’agit rarement
de ne pas avoir d’outils, mais plutôt d’en avoir trop »,
dit-il. « Les entreprises devraient donc normaliser un
ensemble d’outils, puis créer une compétence autour de
cet ensemble. ».
Justin Gillespie, principal
et chief data scientist,
The Hackett Group
© DR
© DR
La gestion du changement a été la principale difficulté à laquelle Happy Feet International a été confrontée
lors de la mise en œuvre de la veille économique, déclare
Nick Schwartz, DSI de l’entreprise de revêtements de sol
Nick Schwartz, CIO,
Happy Feet International
6. Cohérence de la gouvernance des données
PROFIL LINKEDIN
cutt.ly/linkedin-Gillespie
PROFIL LINKEDIN
cutt.ly/linkedin-Schwartz
en vinyle de luxe et en carrelage basée à Ringgold, dans
l’Etat de Géorgie. L’industrie du revêtement de sol est
une industrie naissante sur le plan technologique et, par
conséquent, beaucoup de gens n’utilisent pas la technologie, selon M. Schwartz. En fait, lorsque M. Schwartz a
rejoint l’entreprise il y a trois ans, les vendeurs n’utilisaient même pas le courrier électronique au quotidien,
car ils étaient plus à l’aise au téléphone.
« Les gens sont habitués à faire les choses d’une certaine
manière », dit-il. « Ils le font de cette façon depuis des
années et ils demandent pourquoi vous essayez de le faire
différemment. Nous devons donc simplifier l’expérience
autant que possible pour eux, et aussi organiser des sessions de formation plus longues. »
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