4 techniques pour booster votre productivité à coup de data

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4 techniques pour booster votre productivité à coup de data

La data ou la big data, vous en entendez parler matin, midi et soir (presque). Entre le RGPD, les journaux, les articles sur linkedIn, tous les sites internet qui vous demandent votre autorisation pour les cookies (et leur exploitation), impossible de passer à côté. Mais vous êtes-vous déjà imaginé que cette révolution pouvait aussi concerner votre entreprise ?

Je ne m’intéresse pas à l’industrie de la data (les GAFA et consorts), mais à la data dans l’industrie. Aujourd’hui l’utilisation des données (client, production, logistique, et même météorologique) est un levier de croissance même dans la plus traditionnelle des PME. Cet article vous donne des leviers pour l’activer.

4 techniques pour booster votre productivité à coup de data

Créez un Data Lake 

Votre entreprise regorge de données. L’éditeur de logiciel d’analyse de donnée Actify estime que les entreprises n’utilise aujourd’hui que 0.5% des données qu’elles produisent. La première étape pour l’exploiter est de les rassembler et de les mettre à disposition. Un data lake, comme son nom le laisse supposer, est un réservoir de donnée. Il s’agit de rassembler toutes les données que l’on a sur un seul serveur pour pouvoir ensuite les croiser, les comparer, en un mot : les exploiter.

Ce data lake a les défaut de ses qualités : il est très simple de mise en oeuvre car on y met toutes ses données brutes, non transformées. On y trouve alors des courriels, des fichiers excel de toutes les sources imaginables, des factures, des relevés de capteurs, tout ce que l’on voudra, tout simplement. Cela signifie que s’il n’est pas maîtrisé et que personne ne s’en occupe, il peut se transformer en data swamp (marais de données). En effet, toujours selon Actify, seules 33% des données produites par l’entreprise sont utiles si exploitées. C’est donc un outil très utile… aussi longtemps que l’on sait s’en servir ! 

Créez de la donnée

Vous avez déjà eu un collègue ou un manager, peut-être vous-même aujourd’hui, qui a pour mantra “speak with data”, “montre-moi des chiffres”, ou l’une de ces variantes. C’est une évidence qui gagne à être rappelée : on ne sait pas le bruit que fait l’arbre qui tombe au milieu de la forêt sans personne pour l’entendre. De même, vous ne pourrez pas chercher à optimiser votre chaîne logistique si vous ne savez pas tracer les colis dans votre usine ; vous ne pourrez pas optimiser la maintenance de vos machines si vous ne savez ni quand elles sont réparées, ni les opérations effectuées, ni leur temps d’utilisation, les dernières productions, les dérives constatées… Ces données sont la matière première du big data qui s’en nourrira pour faire des prédictions, par exemple quand est-ce que telle machine risque de tomber en panne ou comment optimiser l’utilisation de la machine pour diminuer les temps d’arrêt ou leurs impacts. Le ROI de la maintenance prédictive dépends grandement de l’industrie, COGZ donne un exemple de ROI de 234 000 $/an pour un investissement initial de 8000 $ dans l’industrie agro-alimentaire. l’ISI pour sa part montre que la maintenance prédictive baisse la charge de travail de la maintenance préventive de 15%.

Pour créer toutes ces données, pensez capteurs et objets connectés. Certains peuvent même faire l’analyse eux-même !

Créez un pôle dédié

Le big data est un champ d’étude relativement nouveau et requiert donc des compétences nouvelles. Le soucis n°1 remonté par les entreprises dans un sondage sur le défi du big data est le manque de personnel qualifié. On n’extrait pas de la valeur de plusieurs dizaines, voire centaines de Go de données venant de toutes les sources possibles de votre entreprise, en faisant une régression linéaire sur une courbe tracée sous Excel. C’est pourquoi programmez.com prévoit plus qu’un doublement des effectifs dans les métiers de la data d’ici 2023.

Au-delà de la compétence, se pose la question de la stratégie. Quand on apporte une solution, encore faut-il qu’il y ait un problème. Il faut combiner une approche opérationnelle (bottom-up) pour appliquer des solutions rapidement sur le terrain, engranger rapidement des premiers gains, convaincre et entraîner les opérationnels ; et une approche hiérarchique (top-bottom) pour avoir le soutien de la direction, les crédits et les moyens d’agir.

Sortez du cadre !

Cette expression est galvaudée mais il n’y en a pas de meilleure pour présenter toutes les possibilités que permet la big data. Une des idées directrices est de créer des services associés à vos produits ou de proposer vos produits comme des services. Exemples en vrac : faire de la personnalisation de masse, proposer des services de maintenance à l’heure d’utilisation grâce à votre connaissance très fine de vos produits (Safran et Manitou).

L’analyse de la donnée et la big data vous permettent d’ajouter de la valeur à vos produits et de vous démarquer de la concurrence.

 

[email protected]  +33 (0) 2 85 52 68 39 

Rédigé par Pierre Yves MICHAU, diplômé Centrale Nantes, Consultant Baldwin Partners

Sources :

https://www.actify.com/industry-topics/10-big-data-use-cases-manufacturing/

https://www.lebigdata.fr/data-lake-definition

https://www.pwc.fr/fr/decryptages/data/que-vaut-que-faire-de-la-data.html

http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/data-lakes-and-the-promise-of-unsiloed-data/

https://bi-survey.com/challenges-big-data-analytics

https://www.ey.com/fr/fr/services/advisory/ey-etude-big-data-2014

https://www.ey.com/en_gl/digital/how-to-transform-a-flood-of-data-from-a-liability-into-an-asset

https://www.usine-digitale.fr/article/maitriser-les-nouveaux-enjeux-et-l-evolution-du-big-data.N508719

https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-bob-assistant-le-capteur-de-maintenance-predictive-booste-a-l-edge-computing-71873.html

https://www.journaldunet.com/solutions/analytics/big-data/

https://www.strategie.gouv.fr/sites/strategie.gouv.fr/files/atoms/files/2013-11-09-Bigdata-NA008.pdf

https://www.safran-aircraft-engines.com/fr/media/cfm-signe-un-contrat-de-maintenance-lheure-de-vol-sur-20-ans-avec-air-canada-pour-sa-flotte-de-moteurs-leap-1b-20150617

https://www.usine-digitale.fr/article/artemis-l-armee-francaise-a-l-heure-de-l-ia-et-du-big-data.N853780

https://www.usinenouvelle.com/article/comment-bmw-parie-sur-le-big-data.N873560

https://www.usinenouvelle.com/article/en-s-associant-a-teradata-schneider-electric-veut-se-lancer-dans-le-big-data.N672849

https://www.usinenouvelle.com/article/changer-de-metier-avec-le-big-data.N637803

https://www.cogz.com/articles/preventive-maintenance-software-strategies/predictive-maintenance-roi

https://www.programmez.com/actualites/data-science-et-ia-7-500-creations-nettes-demploi-dans-la-branche-dici-5-29564

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