octobre 2017 | 2 minutes de lecture
L'IA au quotidien

[Parlons d'IE] #2 Il faut qu'on devienne data-driven

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Maurice Ndiaye
Partner

Le grand patron n’a que ce mot-là à la bouche. Depuis qu’il a lu le dernier classement Stratégies des entreprises les plus digitales, il vous demande de mettre en œuvre & d’accompagner la transformation digitale de votre organisation pour devenir data-driven.

Maurice Ndiaye, Partner Synomia, démarre une chronique "Parlons d'Intelligence Etendue (IE)" pour expliciter cette notion clé aujourd'hui pour les brainworkers. Les dirigeants et décideurs business d'aujourd'hui sont contraints de prendre des décisions stratégiques toujours plus précises et rapides. Pour accélérer leur processus de prise de décision, il est nécessaire d'être assisté par des outils d'intelligence artificielle et d'analyse des données. Quels sont les conditions à remplir pour s'assurer que ces outils seront opérants et permettront de fluidifier les process de décision ? Première salve d'éléments de réponse ici :



Au-delà de l’amalgame classique entre data et digital, il est important de ne pas se précipiter dans une course à la data. Le terme data-driven est à double tranchant. Certes, il est désormais admis qu’il est devenu indispensable pour toute entreprise de faire levier sur la masse considérable de données disponibles sur un marché, une communauté, un produit… avant de prendre une décision. Les données sont là, et il serait trop dommage de s’en priver. A la fois pour trouver de nouveaux espaces d’opportunités et de différenciation, mais également de façon défensive pour ne pas se laisser dépasser par son marché, à l’ère de la modernité liquide - pour reprendre le terme introduit par Zygmunt Bauman.

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Mais n’oublions pas qu’aujourd’hui encore, ce sont les humains qui prennent la plupart des décisions, et qui finalement font tourner les organisations. Le tout data peut avoir tendance à faire passer l’utilisateur au second plan, conduisant à des dérives peu souhaitables. D’abord, l’introduction d’une grande complexité : à chaque métier ses data, et à chaque data sa solution technique de collecte et de dashboarding. Un brainworker a aujourd’hui jusqu’à 10 environnements de travails séparés, tous justifiés par l’impératif du data-driven : CRM, emailing, ERP, weblistening, CFM, RSE, baromètre… Qui peut garantir qu’une telle fragmentation de l’information ne conduise pas à une contre-productivité? En particulier parce que ces solutions sont conçues à partir de la donnée, qui est collectée de façon systématique pour produire un nombre toujours croissant d’indicateurs. Et non à partir de l’utilisateur et de ses problématiques métier.

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Il est temps de passer du data-driven au people-driven ou au business-driven. Il est temps de passer de l’intelligence artificielle à l’intelligence étendue.

Maurice Ndiaye, Partner Synomia, continue sa chronique "Parlons d'Intelligence Etendue (IE)" pour expliciter cette notion clé aujourd'hui pour les brainworkers. Les dirigeants et décideurs business d'aujourd'hui sont contraints deprendre des décisions stratégiques toujours plus précises et rapides. Pour accélérer leur processus de décision, il est nécessaire d'être assisté par des outils d'intelligence artificielle et d'analyse de data.

Vous pouvez également consulter les chroniques de Maurice Ndiaye parues sur Influencia.

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