Donnez à votre équipe les moyens de maîtriser les données
Améliorez la maîtrise des données et les capacités de prise de décision de votre équipe avec DataCamp for Business. Accédez à divers cours, à des projets pratiques et à des informations centralisées pour les équipes de 2 personnes ou plus.
Qu'est-ce que la prise de décision basée sur les données ?
La prise de décision basée sur les données est le fait d'utiliser les données pour éclairer et orienter les décisions de l'entreprise. Elle consiste à collecter, analyser et interpréter des données afin d'en tirer des enseignements exploitables pour guider les actions stratégiques.
Cette approche permet de s'éloigner des décisions fondées uniquement sur l'intuition ou l'expérience, au profit d'éléments concrets issus des données de l'entreprise.
Le processus de prise de décision basée sur les données
Sa mise en œuvre exige une démarche structurée et une évolution de la culture d'entreprise.
Pour lancer ce processus dans votre organisation, suivez les étapes suivantes :
Étape 1 : définir les objectifs métier
Commencez par identifier des objectifs métiers précis, alignés sur les priorités de votre entreprise. Cette étape détermine le type de données à collecter et la manière de les recueillir.
Chaque service ayant des objectifs différents, les besoins en données varient.
Par exemple :
- Le marketing aura besoin de données sur le comportement et les profils clients pour affiner le ciblage et améliorer les taux de conversion.
- Les ventes chercheront des données sur la performance des produits pour identifier les meilleures ventes et piloter les stocks en connaissance de cause.
- Les opérations analyseront l'efficacité de la production pour cibler les axes d'amélioration et optimiser les processus.
Étape 2 : collecter les données pertinentes
Une fois les objectifs définis, collectez les données pertinentes, qu'elles proviennent de sources internes ou externes.
En interne, les données se recueillent auprès des différents services via des outils comme les CRM (customer relationship management), les ERP (enterprise resource planning) et les logiciels financiers.
En externe, elles peuvent provenir d'études de marché, d'analyses des réseaux sociaux ou de benchmarks sectoriels.
Mon conseil :
Si la collecte de données vous pose problème, cherchez d'abord à automatiser avant que l'échelle ne vous échappe. Vous pouvez aussi externaliser cette collecte auprès d'agences spécialisées.
Étape 3 : analyser les données
Une fois les données collectées, analysez-les pour en extraire des insights. Il s'agit d'appliquer des techniques comme l'analyse statistique, le data mining et la modélisation prédictive pour déceler des motifs et des tendances.
L'objectif de l'analyse est de transformer des données brutes en informations actionnables qui orientent la décision.
Pour permettre à votre organisation d'analyser les données, vous aurez besoin d'outils d'analytics de base, tels que :
- Des tableurs comme Microsoft Excel, Google Sheets
- Des langages de programmation comme Python, R, SQL
- Des logiciels de visualisation comme Tableau, Power BI
Ce sont des outils couramment utilisés par les data analysts, data scientists et data engineers.
Pour aller plus loin, explorez des analyses avancées via l'apprentissage automatique et la data science.
Voici un résumé rapide de ce qu'est la data science :
DataCamp’s data science cheat sheet for business leaders
Pour les équipes non techniques, prévoyez des outils no-code plus accessibles, comme :
Pour que vos équipes soient prêtes à exploiter les données, faites monter en compétences vos collaborateurs avec DataCamp for Business, où les compétences et outils data clés sont adaptés aux besoins de votre organisation. Accédez sans limite à tout notre catalogue, dont nos meilleurs cours Python, SQL, R, Tableau, Power BI, Alteryx, Azure et ChatGPT.
CTA : Demandez votre démo ici.
Étape 4 : décider sur la base des données
Après l'analyse, utilisez les enseignements obtenus pour prendre des décisions éclairées. Les résultats sont souvent présentés sous forme de tableaux de bord afin de contextualiser l'analyse.
Pour décider au mieux, combinez sens des affaires et analyses fiables.
Comme l'exprime cette citation ci-dessous :
« Les données sont un outil pour renforcer l'intuition. » — Hilary Mason, data scientist et fondatrice de Fast Forward Labs
Par exemple, si une courbe met en évidence une baisse de la satisfaction client dans le temps, l'entreprise peut enquêter sur les causes et agir pour fidéliser ses clients.
D'autres actions possibles incluent l'ajustement de la stratégie, la réallocation des ressources ou l'implémentation de nouveaux processus.
Les bénéfices d'une démarche data-driven
Pour mesurer l'impact réel de l'usage des données dans la décision, examinons les avantages les plus courants.
Voici les principaux atouts :
- Plus de précision : les décisions s'appuient sur des faits plutôt que sur des suppositions ou des intuitions. Résultat : des prévisions plus justes et de meilleurs résultats. Combinés à l'expertise métier, ces insights offrent une vision claire de la santé de votre activité.
- Efficacité accrue : l'analyse des données met en lumière les inefficacités et permet de rationaliser les opérations, avec à la clé des économies substantielles et des gains de productivité.
- Moins de biais humains : une approche fondée sur des preuves aide à limiter les biais et préjugés. Les décisions deviennent plus objectives et plus équitables.
- Des décisions plus proactives : la business analytics permet de détecter tôt tendances et signaux faibles. Les décisions deviennent proactives plutôt que réactives, offrant un avantage concurrentiel.
Exemples de prise de décision basée sur les données
Tous ces bénéfices créent de la valeur dans de nombreux secteurs : entreprises, éducation, santé.
Voici quelques exemples d'initiatives data-driven réussies et de leurs impacts.
Business
Dans le commerce, Walmart est connu pour exploiter les données issues des activités en ligne et en magasin de ses clients. Ces informations sont analysées pour mieux comprendre la clientèle et proposer des expériences d'achat personnalisées.
Par exemple, après un achat, des produits complémentaires pertinents sont recommandés au client pour une expérience plus personnalisée.
Les équipes de Walmart disposent aussi d'un tableau de bord partagé pour croiser achats, données démographiques et comportements, et ainsi repérer des schémas d'achat. Autant d'exemples d'une démarche data-driven au service de la décision.
Éducation
Une étude publiée en 2022 par le Massachusetts Institute of Technology et l'Université de Californie à Los Angeles souligne que l'enseignement supérieur est en retard par rapport aux entreprises, à l'industrie et aux pouvoirs publics dans l'adoption de la prise de décision basée sur les données.
Selon une enquête du Chronicle menée en 2023 auprès de responsables d'établissements, 97 % des institutions estiment devoir mieux utiliser les données et l'analytics pour décider, mais seules 51 % ont recruté de nouveaux profils mettant l'accent sur les compétences en analyse de données.
Pour autant, le secteur éducatif ne reste pas à l'écart du potentiel des données.
Laurel Public Schools, dans le Montana, a adopté une approche data-driven pour améliorer les taux de maîtrise de la lecture chez ses élèves. En collaboration avec les Regional Educational Labs (RELL) Northwest, les équipes en charge de la lecture ont conçu une grille d'évaluation pour révéler des problématiques pédagogiques jusqu'alors invisibles.
Sans ce système de grille pour collecter des données essentielles sur les méthodes d'enseignement, les résultats des élèves et les retours des enseignants, il aurait été difficile d'identifier les axes d'amélioration.
Santé
Exemple de tableau de bord santé
Le secteur de la santé a progressé plus lentement que d'autres en matière de collecte et d'analyse des données. Mais avec les avancées technologiques et de nouveaux outils de collecte, la prise de décision basée sur les données devient essentielle pour améliorer les soins et les résultats pour les patients.
Par exemple, dans le service des urgences d'un hôpital new-yorkais, un modèle prédictif en temps réel a été utilisé pour planifier les effectifs, en analysant des données historiques. L'objectif : éviter le sous-effectif comme la surcharge des équipes aux urgences. Nous détaillons comment l'IA en santé transforme le secteur dans un article dédié.
Les freins à l'adoption et comment les surmonter
Même si les bénéfices sont clairs, déployer une démarche data-driven ne va pas sans défis.
Voici quelques obstacles à anticiper :
- Qualité des données : la fiabilité des décisions dépend de la qualité des données. Des données incomplètes, obsolètes ou inexactes mènent à de mauvaises conclusions.
- Confidentialité et sécurité : avec l'attention portée aux réglementations comme le RGPD, il faut collecter et utiliser les données de façon éthique et sécurisée.
- Résistance au changement : passer d'une culture de l'intuition à une culture des données représente un virage culturel que certains collaborateurs peuvent refuser, préférant s'en remettre à leur expérience.
Comme nous l'avons montré dans le State of Data & AI Literacy Report 2024, seuls 35 % des dirigeants interrogés déclarent que la formation aux données est accessible à tous les employés dans leur organisation. Cette statistique montre à quel point un manque de formation freine l'adoption d'une démarche data-driven.
Chiffres extraits du State of Data & AI Literacy Report
Tendances à venir
Avec l'évolution des technologies, la prise de décision basée sur les données va encore gagner du terrain dans tous les secteurs.
Voici quelques tendances possibles :
- Recours accru à l'intelligence artificielle (IA) et au machine learning (ML) : plus sophistiquée, l'IA pourra analyser d'immenses volumes de données et identifier des motifs plus vite que l'humain.
- Accent sur l'analytics en temps réel : pour décider plus vite, les entreprises investiront dans des outils et technologies permettant une analyse rapide des données.
- Exigence accrue de transparence : les consommateurs étant plus sensibles à la valeur de leurs données personnelles, les entreprises devront prioriser la transparence sur la collecte et l'usage des données.
- Besoin d'infrastructures data plus robustes : pour prendre des décisions pilotées par les données, il faudra des infrastructures et des systèmes de gestion capables d'absorber le volume et la complexité croissants.
Pour conclure
Nous avons vu que la prise de décision basée sur les données consiste à s'appuyer sur des données pour orienter les choix de l'entreprise. C'est un levier puissant qui peut transformer les opérations dans de nombreux secteurs.
Malgré des défis tels que la qualité des données et la résistance culturelle, instaurer une culture data et investir dans une infrastructure solide sont essentiels. Les tendances à venir, comme l'intégration de l'IA et l'analytics en temps réel, renforceront encore les capacités de décision. Il est donc crucial d'investir dès aujourd'hui dans la requalification et la montée en compétences.
Équipez vos équipes avec les compétences nécessaires grâce à DataCamp for Business. Planifiez une démo dès aujourd'hui et faites progresser votre organisation avec des décisions éclairées et stratégiques.
Formation de 2 personnes ou plus ? Découvrez nos solutions pour les entreprises
Permettez à votre équipe d'accéder à l'ensemble de la bibliothèque DataCamp, avec des rapports centralisés, des missions, des projets et bien d'autres choses encore.
