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Le Data Driven Decision Making améliore de 5 à 6% la performance des sociétés


Dans l'article "Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance?" d'Erik Brynjolfsson et Heekyung Hellen Kim du Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Sloan School of Management et Lorin M. Hitt de l'université de Pennsylvanie (http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1819486) publié le 22 avril 2011 dans le Social Science Research Network (SSRN), il a été montré d'après une étude portant sur 179 grandes firmes commerciales américaines que les sociétés qui basent leur processus de décision sur l'utilisation et l'analyse des données de l'entreprise améliorent leur performance de 5 à 6%, que ce soit en termes de productivité, de rentabilité, de profitabilité ou d'efficacité.

Cette étude a fait l'objet d'un article paru dans le New York Times du 23 avril 2011, "When There’s No Such Thing as Too Much Information" (http://www.nytimes.com/2011/04/24/business/24unboxed.html?_r=0).

Comment les sociétés améliorent-elles leurs décisions ?

De plus en plus de sociétés basent leurs décisions stratégiques d'entreprises sur l'analyse des données de leur compagnie plutôt que sur l'intuition ou l'instinct de leurs dirigeants.
Nous sommes témoin dans le même temps d'une nouvelle révolution : la révolution des données.

Les sociétés recueillent des données extrêmement détaillées de leurs clients, fournisseurs, partenaires et concurrents vers qui ils diffusent également de l'information. Cette tendance est due en partie à la large diffusion des technologies de l'information en entreprise comme les Progiciels de Gestion Intégré (ERP : Enterprise Resource Planning), les systèmes de Gestion de la Chaîne Logistique (SCM : Supply Chain Management), et les systèmes de Gestion de la Relation Client (CRM : Customer Relationship Management) qui enregistrent et traitent régulièrement de vastes quantités de données. Ces systèmes comportent de plus en plus de fonctionnalités d'analyse enrichies de capacités en Business Intelligence (BI) qui apportent de nombreux outils à appliquer aux données opérationnelles.

De plus, les possibilités de recueil de données en dehors des systèmes opérationnelles ont considérablement augmenté : les téléphones mobiles, véhicules, systèmes automatisés, et autres appareils sont généralement conçus de manière à générer, lors de leur utilisation, des flux de données qui rendent possible un nouveau champ d'analyse : l'analyse du réel (Reality Mining) qui consiste à enregistrer et à analyser les données issues de l'utilisation de nos machines, et relatives à nos comportements sociaux, dans le but d'identifier des modèles de comportement, des tendances, et de les prédire. Les industries et les commerces utilisent des puces RFID pour tracker les objets qui passent dans les chaines logistiques, et utilisent les données qu'ils génèrent pour optimiser et réinventer les processus d'entreprises. De même, le flux des clics-souris et des mots clés de recherche collectés sur les sites internet génère une pléthore de données qui permet de visualiser les comportements et les interactions des clients sans avoir besoin de recourir à de couteuses études d'analyse.

A propos de NeoViz

NeoViz est spécialiste en Architecture et Data Visualisation des Réseaux d'Information.

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A propos de la DataViz

La Data Visualisation ou DataViz est l’art de transformer et d’organiser les données numériques sous forme graphique pour permettre de se repérer de manière rapide et intuitive dans une grande quantité d'information (BigData) interconnectée (Réseaux). La DataViz permet de simplifier l'analyse des bases de données complexes, de faciliter la navigation dans les données et d'améliorer les prises de décision (Business Intelligence).

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