De nombreuses entreprises disposent d’un volume conséquent de données, qu’elles n’exploitent pas assez. Or, il est souvent possible d’en extraire de l’information utile au pilotage de l’entreprise ou encore de s’en servir pour anticiper certains événements à venir dans l’optique d’accélérer le développement de l’entreprise.
Il y a quelques années, pour répondre à ses propres besoins, DEEP a mis en place une puissante plateforme d’analyse de données et a développé une expertise poussée en matière de Data Intelligence. Désireux de faire profiter nos clients des avantages d’une approche Big Data, nous leur permettons désormais de profiter de nos outils et de l’accompagnement de nos équipes, notamment pour répondre à certaines des problématiques qu’ils rencontrent.
Créer de la valeur au départ de la donnée
Le concept de Big Data couvre des approches d’analyse de données répondant au principe des 5 « V » : Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value. Autrement dit, le Big Data vise l’analyse en temps réel de quantités importantes de données très variées. Afin d’extraire de la valeur de ces données, il est essentiel de s’assurer de leur pertinence et de leur qualité.
L’enjeu d’une meilleure exploitation des données disponibles, à travers des solutions technologiques d’analyse, une expertise en data science, le recours à l’intelligence artificielle ou encore au machine learning, vise l’activation de nouveaux leviers de création de valeur.
Parce que de bons exemples valent toujours mieux que de longs discours, nous vous proposons d’envisager quelques cas d’usage concrets de création de valeur au départ d’une approche data analytics.
Optimiser ses budgets marketing
Une campagne de communication traditionnelle est relativement inefficace. Afin de parvenir à toucher sa cible, elle se déploie auprès d’une audience très large, dont la plupart des membres ne sont pas susceptibles d’adhérer au message transmis. On estime généralement que 50 % du budget marketing a tendance à être dépensé en vain. L’analyse des données disponibles doit notamment permettre de mieux comprendre qui sont les cibles, d’identifier précisément ceux à qui s’adressent l’offre et ceux qui sont le plus susceptibles d’y répondre, afin de s’adresser directement à eux. On peut de cette manière concentrer les efforts sur les bonnes personnes ainsi que les bons canaux et considérablement réduire le budget de communication. La valorisation des données contribue ainsi directement à l’amélioration des performances marketing.
Dans une même optique, affiner sa compréhension du client et de ses besoins au départ des données disponibles permet aussi de définir des offres plus adaptées aux attentes du marché et, dès lors, plus convaincantes.
Minimiser l’attrition des clients
Des opérateurs téléphoniques, des fournisseurs d’énergie ou encore des banques ou assurances déploient d’importants efforts pour limiter le phénomène d’attrition de leur base de clients. Des approches analytiques sur l’ensemble des données relatives à la clientèle et à leur comportement permettent notamment d’établir des modèles prédictifs des personnes présentant le plus haut risque d’aller voir si l’herbe est plus verte ailleurs. On peut alors prendre des mesures spécifiques vis-à-vis de ces clients pour les inciter à rester. Le coût d’acquisition d’un client étant plus élevé que celui nécessaire à leur rétention, la démarche est créatrice de valeur.
Maitriser et minimiser les risques
Si le Big Data contribue à des approches marketing plus efficientes et à améliorer l’expérience client, d’autres exemples permettent de comprendre comment de telles approches sont créatrices de valeur.
Dans la finance ou l’assurance par exemple, l’analyse des données en temps réel contribue à une meilleure maîtrise des risques, pour l’analyse des demandes d’octroi de crédit par exemple ou encore la définition du montant de la prime d’assurance.
Améliorer les processus opérationnels
La Plateforme que nous mettons à disposition peut aussi par exemple être utilisée par des services de traitement des déchets pour améliorer leurs collectes. En analysant les taux de remplissage des conteneurs, on peut optimiser la tournée des camions chargés de régulièrement venir les vider. De cette manière, on améliore non seulement le processus opérationnel du service en question, mais on contribue aussi à éviter le gaspillage inutile de ressources, comme le temps de trajet ou le carburant nécessaire pour réaliser une tournée de ramassage.
A l’échelle d’une industrie, l’analyse des données permet d’améliorer les processus de production, de réduire le taux de rebut, d’optimiser la gestion des ressources, de mettre en œuvre des opérations de maintenance préventive du parc de machines.
Prévenir les accidents de la route
D’autres cas d’usage, au service de la société, peuvent être évoqués. La plateforme de DEEP a par exemple été retenue dans le cadre d’un projet européen de sécurité routière. L’enjeu est de parvenir à diviser par deux le nombre de morts liées à des accidents de la route. Pour cela, la plateforme agrège et analyse de très nombreuses données transmises de manière anonyme par des véhicules en circulation pour mieux comprendre les circonstances qui conduisent à des incidents.
Le traitement de la donnée en temps réel aide à prévenir certains dangers. Croiser des données météorologiques avec les informations transmises par des voitures en circulation, comme le fait que plusieurs d’entre elles activent leur système de freinage d’urgence, permet de prévenir d’autres conducteurs d’un risque. On peut créer de l’information qui, partagée, permet d’éviter des accidents.
Optimiser la gestion de l’eau et l’énergie
En matière de gestion de l’énergie, une approche d’analyse de données peut contribuer à faire d’importantes économies ou à activer la transition vers des modèles plus efficients ou s’appuyant sur les énergies renouvelables. Le traitement en temps réel des données de production et de consommation, fournies par exemple par des compteurs intelligents, permet d’optimiser la distribution de l’énergie disponible et d’éviter des déperditions trop importantes. Cela peut s’appliquer à d’autres ressources qu’il est plus que jamais essentiel de préserver, comme l’eau.
L’analyse de données au service de la santé
Enfin, on peut évoquer les nombreuses perspectives qu’ouvre le Big Data dans le domaine de la santé. L’analyse de volumes importants de données médicales anonymisées permet de mieux comprendre les causes probables d’une maladie, d’envisager des modèles prédictifs au service d’approches préventives mieux ciblées, tout comme de mettre en lumière des interactions médicamenteuses à risque. Enfin, l’analyse de données à grande échelle est essentielle au développement d’une médecine personnalisée et permet de créer un ensemble de règles utilisées en télémédecine.
