Enjeu

Maintenance prédictive – Transformer les processus de maintenance avec l’IoT et l’analytique

Les résultats des nombreuses interviews et enquêtes menées par teknowlogy Group auprès d'experts montrent que les processus de maintenance existants des industries lourdes, comme l’industrie ou le transport, sont considérés comme étant loin d'être efficaces. Cela laisse beaucoup de place à l'amélioration et, par conséquent, stimule les investissements dans les projets de maintenance prédictive. En effet, les concepts de maintenance prédictive peuvent contribuer à améliorer l'efficacité opérationnelle en s'attaquant aux points faibles des processus de maintenance existants (par exemple, les coûts de service élevés dus à des pannes soudaines des actifs). Mais ils peuvent aussi aider les entreprises à acquérir un avantage concurrentiel grâce à une satisfaction accrue de la clientèle. Cela peut être dû, par exemple, à la réduction des retards (dans la production ou les services de transport), à l'évitement des temps d'arrêt imprévus des machines et des biens et/ou à l'amélioration de la sécurité et de la sûreté…

Self-Service BI – Faites-vous confiance aux chiffres issus de vos analyses ?

Trop d’informations tue l’information disait, il y a quelques années, un célèbre journaliste. Multiples plateformes WEB, Internet des objets, logiciels en mode SaaS, ... Force est de constater, que face à une demande et un besoin de connaissances de plus en plus importants et pointus de la part des entreprises, l’afflux, de données loin de se tarir, croit de manière exponentielle. Afin d’en retirer un réel avantage concurrentiel voire simplement pour survivre sur un marché perpétuellement sous tension, l’analyse exhaustive, pertinente et fiable de ces multiples données devient une nécessité vitale pour l’entreprise. Mais comment se prémunir d’une analyse erronée ? Peut-on avoir confiance dans les résultats obtenus ? Comment transformer une donnée en une information exploitable ? Pour ce faire, une stratégie d’analyse alliée à une gouvernance adaptée et des outils ad hoc doivent permettre de répondre à ces questions La transformation numérique modifie les organisations et apporte de nouvelles opportunités De…

La data science : pour quelle valeur ajoutée ?

La plupart des solutions analytiques restent au stade du prototype. La résolution d’un problème complexe par la Data Science est un premier résultat. Mais la véritable valeur ajoutée de la Data Science réside dans son opérationnalisation, sa mise en production permettant sa répétition. Comment identifier le gain d’une application analytique ? Est-ce un bien acquis ou faut-il régulièrement la tester et l’adapter pour garantir sa pérennité ? La mise en place d’une solution analytique impacte le travail des opérationnels. Faut-il adapter l’organisation des équipes ? Les opérationnels ont-ils la possibilité de contrecarrer les décisions prises par la machine ? Ce document, à travers des études et des retours d’expérience, rappelle les principales mesures à prendre avant de mettre en production une solution analytique et les moyens à mettre en œuvre pour pérenniser les investissements et le développement de la solution. Vue d'ensemble de la Data Science L’Analytics offre de nombreuses possibilités pour réduire les coûts,…

La gestion des métadonnées aide-t-elle à maîtriser correctement les données ?

Aujourd’hui, nous cherchons à reprendre le contrôle sur les données plutôt que d’avancer au gré du chaos ambiant et des initiatives isolées. Les métadonnées sont des informations sur les données et leur utilisation. Elles offrent une vue d’ensemble sur le capital « donnée » de l’entreprise, complète les connaissances en la matière et permettent d’en tirer le meilleur parti. Le meilleur profit de cette connaissance est obtenu grâce au soutien des consommateurs et des créateurs d’informations, ainsi qu’à travers l’assurance d’une cohérence, d’une structure et d’une transparence en matière de données. Grâce à leurs fonctions précieuses, les outils de gestion des métadonnées peuvent aider à bâtir ces référentiels et aider les projets de mise en œuvre de solutions informatisées. Tirer au maximum profit du potentiel des données n’a rien de nouveau. Cette pratique est déjà largement exploitée en Business Intelligence, les reporting et les rapports d’analyse étaient souvent au centre des préoccupations, alors…

Quelle est la portée du CRM analytique ?

Pour attirer des clients, il est essentiel de les comprendre. Le CRM analytique regroupe différents concepts pour recueillir et évaluer les données sur les clients, les prospects, les concurrents, les évolutions du marché, les partenaires et l’élaboration des services. À des fins de planification et d’exécution, il convient de distinguer les différents types de CRM analytique, en particulier les délais et les objectifs envisagés. Quels sont les besoins du client ? Où cherche-t-il des solutions ? Comment puis-je rendre mon entreprise et mes services attrayants pour le client ? Quelles informations communiquer, à quel moment et par quel canal de contact pour influencer la décision d’achat ? Pourquoi plusieurs prospects n’ont pas été séduits ? C’est à ces questions parmi tant d’autres que tentent de répondre les responsables du marketing et des ventes. Pour pouvoir parvenir à des conclusions pertinentes sur le comportement des clients par le biais du CRM analytique,…

Quel est le potentiel du CRM analytique ? Comment utiliser la connaissance des clients ?

La collecte sans objectif des données client n’est pas seulement problématique d’un point de vue juridique. Au sein de l’organisation, les utilisateurs métier des départements Marketing, Ventes et Service client risquent de se noyer dans le flux de données. La collecte, l’évaluation et l’utilisation ciblées des informations sur les clients, le produit et le marché permettent d’améliorer les processus opérationnels et de prendre des décisions stratégiques. Tenir compte du chiffre d’affaires n’est pas suffisant. L’objectif fondamental du CRM analytique est de mieux comprendre les clients en vue de renforcer la prospection et la fidélisation. Cela vaut à tous les niveaux de l’activité commerciale : la stratégie globale de l’entreprise (concernant les produits, les services, les canaux de contact, l’approche client, etc.) peut être mieux orientée grâce à une meilleure compréhension des clients et de leur perception des produits et services. Les projets concrets peuvent être mieux planifiés d’un point de vue…

Comment garantir l’alignement entre stratégie et exécution ?

L’alignement stratégique est un des piliers de la gouvernance. Aligner les investissements, projets, activités et ressources sur la stratégie est un défi permanent, qui nécessite suffisamment d’agilité pour saisir les opportunités ou suivre les évolutions du marché et suffisamment de rigueur pour ne pas perdre la stratégie de vue, tout en ayant une vision globale de tout ce qui se passe dans l’entreprise. Impossible d’y parvenir sans outiller cette démarche essentielle. C’est la promesse d’éditeurs venus aussi bien du pilotage de projets que de la BI. Garantir l’alignement stratégique d’une entreprise est évidemment fondamental, mais pourtant très complexe à mettre en œuvre. Aligner les investissements, les projets, les activités et les ressources sur la stratégie est un défi permanent. Les processus qui s’y rattachent doivent être à la fois suffisamment agiles pour saisir les opportunités ou suivre les évolutions du marché et suffisamment rigoureux pour ne pas perdre la stratégie de…