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Il parait impératif d’accélérer les projets de transformation digitale pour gagner en efficacité, favoriser la croissance, renforcer la résilience. Pour ce faire, les dirigeants prennent des décisions sur la base des données dont ils disposent, mais leur analyse et compréhension constituent un véritable défi pour la majorité d’entre eux. Pour prendre des bonnes décisions en temps voulu, les dirigeants peuvent commencer par automatiser la collecte et l’analyse de ces données, notamment celles qui sont les plus critiques pour l’activité.

La valeur des données n’échappe pas aux entreprises, d’autant plus que l’intelligence artificielle (IA) et l’analyse augmentée ont gagné du terrain dans le monde entier. Selon Deloitte, 60 % des DSI affirment que les données et l’analyse auront un impact sur leurs activités dans les trois prochaines années, et 73 % des entreprises prévoient d’investir dans DataOps pour soutenir l’IA et les initiatives de machine learning.

Toutefois, pour pouvoir pleinement profiter de ces outils d’analyse, les entreprises doivent d’abord être en mesure de collecter les données. D’une part les données qui sont structurées (applicatifs métiers, bases de données...), les plus simples, et d’autre part, les données qui ne sont pas structurées (informations contenues dans des documents ou des emails). Une fois ces données recueillies, elles doivent être injectées et orchestrées dans des processus métiers appropriés pour alimenter les systèmes en aval.

En règle générale, l’organisation aura recours à plusieurs applicatifs métier différents pour traiter une seule transaction. Et souvent l’humain sert de "tissu conjonctif" entre ces outils informatiques hétérogènes. Cela coûte cher, prend du temps et peut être source d’erreurs. Par exemple, dans le secteur bancaire, l’onboarding d’un nouveau client implique souvent un canal numérique de base qui alimente un CRM, lançant des vérifications de solvabilité, des informations sur le client (KYC), lui envoie des notifications de mises à jour ou lui réclame les documents si besoin.

Pour une meilleure fluidité, il convient d’automatiser de bout en bout le processus d’onboarding et ainsi éliminer les erreurs, réduire les temps de traitement et assurer une meilleure conformité. De plus, l’automatisation accélère la production de nouvelles données, par l’agrégation des informations provenant de différentes sources : données commerciales et opérationnelles, commentaires clients, etc. Il en résulte un moyen plus précis et plus rapide de réaliser des analyses dans un contexte de business intelligence.

Enfin, pour maximiser la valeur des données, il s’agit de les « décloisonner » et les mettre à disposition de l’ensemble des équipes de l’entreprise, pour qu’elles puissent en tirer le meilleur profit.

L’analyse des données change la donne

Les données ne font qu’inonder les entreprises de tout secteur. Tous les jours, elles arrivent de plus en plus nombreuses, de sources variées et sous divers formats.

Des quantités impossibles à gérer sans outils appropriés, au risque d’en perdre un certain nombre, de ne pas les utiliser à bon escient, ou encore de provoquer une mauvaise expérience client. Sans compter des taux d’erreur parfois élevés lors de la saisie pouvant résulter des risques importants, comme des retards de production ou de mise en service.

Dans ce contexte, l’automatisation intelligente des processus peut changer la donne. Elle élimine certains obstacles et améliore l’efficacité opérationnelles, tandis que les outils d’analyse alimentent la prise de décision.

L’automatisation avec des outils d’analyse intégrés permet aux entreprises de superviser et de rationaliser les principaux processus, de prévenir des risques de goulets d’étranglement ou d’interruption de service et par la même de garantir la transmission plus rapide de données essentielles.

L’automatisation au cœur de l’exploitation des données

Selon IDC, seulement 10% des données exploitables sont utilisées à des fins d’analyse. En d’autres termes, si les organisations collectent de plus en plus de données, elles rencontrent souvent des difficultés à les transformer en informations compréhensibles et exploitables dans le cadre de prise de décisions stratégiques.

Pour en maximiser la valeur, les données doivent donc être exploitées et présentées aux utilisateurs via des tableaux de bord et des outils de visualisation en libre-service, interactifs et accessibles partout. Des outils user-friendly qui ne doivent en aucun cas nécessiter l’intervention de service informatique pour créer de nouveaux rapports, modifier des requêtes, etc.

En conclusion, si de nombreuses entreprises reconnaissent le potentiel de leurs données, elles sont pourtant rares à disposer de bons outils pour les exploiter, analyser, visualiser, afin d’en maximiser leur valeur. Dans un contexte très compétitif d’aujourd’hui, il n’est plus possible de collecter, analyser et exploiter autant d’informations sans l’aide de processus automatisés et intelligents, capables d’assurer le lien entre systèmes, données et collaborateurs.

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