La définition la plus courante pourrait être la suivante: utiliser la technologie pour modifier le fonctionnement d’une organisation afin d’améliorer ses performances.
Nous pourrions également ajouter que la transformation digitale constitue un élément incontournable à l’heure actuelle. Les personnes ayant bénéficié de nouvelles technologies ne se satisfont plus des anciennes méthodes. Les clients ont de nouvelles attentes et les entreprises de tous secteurs doivent se transformer si elles veulent rester compétitives.
Réduire l’écart
Voilà un postulat plus facile à dire qu’à faire… Pour générer des bénéfices, la plupart des organisations reposent sur une structure composée de plusieurs départements chargés de fonctions spécifiques. Non seulement ceux-ci utilisent leurs propres outils et processus, mais semblent aussi travailler en vase clos, données et connaissances étant rarement accessibles ou partagées avec les autres entités. Le nouveau client sensible aux bienfaits de la transformation digitale, par contre, souhaite collaborer par le biais de la solution la plus efficace.
Afin de combler l’écart entre ces deux mondes, les entreprises ont besoin d’un moteur de décision central, capable de saisir et de comprendre les attentes du client, de collecter toutes les données indispensables pour la prise de décision. De même, cette capacité de mise en œuvre des décisions se fera pour stimuler une expérience client positive et, en fin de compte, générer davantage de bénéfices.
Moteur de décision central
La construction de ce moteur requiert plusieurs capacités. À commencer par un accès transparent aux données disponibles susceptibles d’affecter le client. Ces données doivent ensuite être combinées à des informations contextuelles. Cela peut sembler évident, mais c’est pourtant difficile à concevoir pour la plupart des entreprises.
Deuxièmement, l’entreprise doit être capable d’appréhender ce qui se passe. L’analyse des données en continu s’avère donc indispensable pour prendre de bonnes décisions en temps réel.
La meilleure décision d’aujourd’hui ne sera probablement pas celle de demain. C’est la raison pour laquelle le moteur de décision doit être en mesure de tirer des enseignements de ses décisions et de s’améliorer au fil du temps.
Étant donné que les informations à analyser sont excessivement nombreuses, que le nombre de décisions à prendre simultanément est exponentiel, le processus décisionnel dépasse les capacités humaines. Et c’est là qu’intervient l’IA.
Ensuite, ces décisions doivent être transformées rapidement en actions, faciles à déployer afin de créer de la valeur. Par exemple, la création automatique d’une offre personnalisée pour un client susceptible de passer à la concurrence.
La meilleure décision d’aujourd’hui ne sera probablement pas celle de demain. C’est la raison pour laquelle le moteur de décision doit être en mesure de tirer des enseignements de ses décisions et de s’améliorer au fil du temps. Le Machine Learning doit donc être intégré dans le moteur de décision afin d’adapter les résultats aux changements induits par un environnement en constante évolution.
La gouvernance des données et des modèles analytiques constitue un élément essentiel pour garder le contrôle précisément sur le moteur de décision et être en mesure de justifier les décisions auprès de la direction.
Enfin, la gouvernance des données et des modèles analytiques constitue un élément essentiel pour garder le contrôle précisément sur le moteur de décision et être en mesure de justifier les décisions auprès de la direction, des autorités régulatoires et des clients. Une bonne gouvernance est aussi une manière de maintenir le savoir au sein de l’entreprise après le départ des employés.
La transformation digitale: un parcours ponctué de défis
Les grandes entreprises ont déjà commencé à investir massivement dans le moteur décisionnel et dans l’IA, en créant des équipes composées de scientifiques, d’ingénieurs et de gestionnaires de données. Elles conçoivent également des programmes sur mesure destinés à être davantage axés sur les données.
En revanche, la plupart des entreprises de taille moyenne doivent encore se lancer dans l’aventure. Elles sont confrontées à des défis majeurs pour entreprendre leur transformation digitale. Elles disposent souvent d’une quantité colossale de données précieuses, mais manquent d’expertise interne pour l’interpréter.
Approachable Analytics
Bon nombre de moyennes entreprises sont sensibilisées à la transformation digitale avec l’ambition d’y parvenir rapidement, mais peinent à s’y engager. C’est la raison pour laquelle SAS a créé le programme Approachable Analytics, une offre flexible sur abonnement. Elle se décline avec 3 éléments essentiels.
1. Tout d’abord, SAS® Viya® offre la possibilité d’accéder aux données et à les articuler de manière optimale, tout en garantissant leur qualité et une analyse pointue et conviviale à l’aide d’outils de data science. Cette plate-forme est hébergée par SAS dans le cloud, ne nécessite aucun investissement informatique initial.
2. Approachable Analytcis inclut un accompagnement éducatif par SAS, taillé sur mesure. Les nouveaux Citizen Data Scientists seront ensuite en mesure d’exécuter des projets à l’aide des interfaces de SAS Viya.
3. L’entreprise cliente continuera à bénéficier de l’expertise des data scientists SAS afin d’augmenter graduellement le niveau de connaissances internes.
En clair, Approachable Analytics ouvre une voie sûre et rapide vers une culture axée sur les données ou, en d’autres termes, vers une véritable transformation digitale.