Smart data : la démarche clé pour tirer parti de la donnée

Des données de piètre qualité engendreraient des coûts s’élevant à 25 % du revenu total d’une société, selon une étude publiée par MIT Sloan. À l’inverse, d’après les chiffres de Sirius Group, améliorer la fiabilité des données pourrait contribuer à une augmentation de 70 % du chiffre d’affaires.

Si les mégadonnées donnent lieu à des opportunités de croissance, c’est donc à condition d’adopter une approche intelligente : le smart data. La capacité des organisations à transformer des volumes massifs de données en leviers décisionnels est en effet devenue un facteur clé de réussite. Contrairement au Big Data, axé sur la quantité d’informations récoltées, le smart data propose de préférer la fiabilité, la pertinence et l’exploitabilité des données à leur simple accumulation.

En quoi consiste le smart data ? Comment diffère-t-il du Big Data ? Quels sont ses avantages et comment l’adopter ? Freelance-Informatique vous livre l’essentiel, pour vous faire entrer dans les coulisses des entreprises data-driven.

Qu’est-ce que le smart data ?

Smart data : la définition

Le smart data, qui signifie “donnée intelligente”, désigne des informations filtrées, contextualisées et prêtes à être exploitées pour la prise de décision. Contrairement au Big Data, qui se caractérise par des volumes massifs de données souvent brutes et non structurées, cette approche se concentre sur la fiabilité et l'utilisabilité de la donnée dans un contexte précis.

Les informations sont triées et corrigées grâce à des processus de nettoyage, de structuration et d'analyse des données brutes, souvent à l'aide de technologies avancées telles que l'Intelligence Artificielle (IA) et le machine learning. L'objectif est de transformer de gigantesques actifs de mégadonnées en informations précieuses et directement exploitables.

Une démarche smart data peut être adoptée au service de nombreux champs d’expertise :

• Marketing et vente : personnalisation des campagnes marketing, optimisation de la prospection commerciale, anticipation des besoins des clients et des prospects ;
• Industrie et logistique : maintenance prédictive des équipements, optimisation de la chaîne d’approvisionnement ;
• Ressources humaines : analyse des performances, prévention des risques psychosociaux ;
• Finance : évaluation du risque client, détection des fraudes ;
• Villes intelligentes : gestion optimisée des ressources urbaines, adaptation des services publics en temps réel.

Applicable à tous les domaines professionnels, ce procédé a pour objectif de décupler l’efficacité et la réactivité de la prise de décision, en se basant sur une donnée fiable, menant à des recommandations précises et activables.

Quelle est la différence entre smart data et Big Data ?

La distinction principale entre le smart data et le Big Data réside dans l'approche et dans l'utilisation des actifs de données :

• Le Big Data se réfère à des ensembles de données volumineux, variés et générés à grande vitesse selon le principe des “6 V” : volume, variété, vitesse, valeur, véracité et variabilité. Ces informations, souvent non structurées, nécessitent des outils spécifiques employés pour le traitement et le stockage des données ;
• Le smart data consiste à filtrer et à analyser l’information pour en extraire des rapports utiles, grâce à des algorithmes qui détectent les variables pertinentes. Au lieu de stocker des données inutiles, le tri est effectué à la source pour éviter toute lenteur ou perte financière dues à la manipulation de mégadonnées.

Le smart data répond ainsi à la règle des “2 V”, en réduisant la masse d’informations disponibles à un précieux noyau dur :

• La véracité : la qualité et la fiabilité de la donnée sont les objectifs premiers de cette approche ;
• La valeur : chaque data stockée et manipulée doit apporter une forte valeur ajoutée à l’organisation.

Toute donnée numérique ne remplissant pas ces critères doit être écartée.

Le Big Data est donc en quelque sorte la matière première sur laquelle s’appuie le smart data, véritable produit raffiné, prêt à être utilisé pour des analyses approfondiesde la part des ingénieurs data et des Data Analysts.

Qui intervient dans l’approche smart data ?

Le smart data fait intervenir de nombreux métiers de la data, mais pas que ! En effet, les directions métiers sont également impliquées dans cette démarche, étant plus proches du terrain, ainsi que des besoins et des enjeux opérationnels.

Sa mise en œuvre mobilise ainsi :

• Le Chief Data Officer (CDO) : responsable de la stratégie globale de data management, il supervise la gouvernance data, veille à la qualité de l’information, à sa conformité réglementaire et à son alignement avec les objectifs business de l'organisation ;
• Le Data Analyst ou analyste Big Data : il traite et interprète les données pour en tirer des informations permettant la prise de décision par les dirigeants. Dans le cadre du smart data, il se concentre sur l'analyse d’une information pertinente et filtrée, afin d’obtenir des recommandations rapidement exploitables. Le Data Analyst Marketing se concentre quant à lui sur l’évaluation des campagnes commerciales, afin d’optimiser les techniques de vente ;
• Le Data Scientist ou le Lead Data Scientist : il développe des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour anticiper les futures tendances. En exploitant la data, il crée des solutions avancées pour automatiser la prise de décision et améliorer la performance opérationnelle ;
• Le Data Engineer : il conçoit et maintient l'infrastructure nécessaire au traitement et au stockage de la donnée. Il met en place des pipelines de données efficaces, assurant la disponibilité et l’exactitude des informations utilisées ;
• Les départements métiers : la réussite du smart data dépend également de la collaboration entre les équipes techniques et les experts métiers, issus des services relatifs au marketing, à la finance ou encore aux ressources humaines. L’objectif de cette synergie de compétences ? Aligner les analyses de données sur les besoins spécifiques de chaque département, pour assurer une utilisation optimale des ressources fournies par les techniciens.

Quels sont les avantages du smart data ?

Pourquoi passer du Big Data au smart data ? Trier efficacement les données pour réduire le nombre d’informations stockées et traitées comporte de multiples atouts en matière de performance, de réduction des coûts et de compétitivité sur le marché.

Des données plus exploitables

Le smart data se distingue par sa capacité à transformer d’importants volumes de mégadonnées brutes en informations précises et contextualisées. Grâce à des algorithmes spécifiques permettant un tri intelligent des données, l’information qui parvient à l’équipe data est nettoyée, fiable et utilisable.

C’est le socle sur lequel se basent les spécialistes pour élaborer des rapports à destination des décideurs ou des supports de data visualisation pour les directions métiers, qui bénéficient ainsi d’une vue d’ensemble, actualisée en temps réel, de leur secteur d’activité et des actions à prendre pour optimiser leurs processus.

Une prise de décision rapide et éclairée

En fournissant des recommandations immédiates, le smart data accélère le processus décisionnel. Les dirigeants, managers et chefs de service peuvent réagir plus rapidement aux évolutions du marché, anticiper les tendances et adapter leurs stratégies en conséquence.

Cette réactivité accrue permet de réduire les risques d'erreurs coûteuses et d'améliorer la performance globale de la société, avec notamment :

• La priorisation de certains canaux de communication, pour améliorer le taux de conversion et la popularité en ligne de l’entreprise, notamment sur les réseaux sociaux ;
• L’anticipation des fluctuations de la demande, permettant d’ajuster les niveaux de stocks et de réduire les coûts tout en évitant les ruptures ;
• L’évaluation de la solvabilité des partenaires commerciaux, afin de réduire les risques financiers ;
• L’identification des besoins en formation ou des risques de départs, pour gérer intelligemment les ressources humaines.

Une réduction des coûts

En filtrant et en analysant uniquement les données utiles, le smart data permet de diminuer la quantité d’informations à stocker, mais aussi à nettoyer et à traiter à l’aide de solutions dédiées.

Cette optimisation se traduit par une réduction significative des coûts liés aux infrastructures informatiques et à la gestion des données. En outre, en évitant le traitement d’informations inutiles ou erronées, les entreprises peuvent allouer leurs ressources de manière plus efficace et plus rentable.

Comment adopter une démarche smart data ?

Étape 1 : identifier les sources pertinentes

La première étape consiste à recenser et à sélectionner les sources de données internes et externes les plus pertinentes pour optimiser le fonctionnement de l’organisation. Cela inclut les systèmes CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning), les sites web, les réseaux sociaux, les capteurs d’objets connectés ou encore les études de marché.

Le but de cette étape est de collecter une information exacte, en lien direct avec les objectifs stratégiques de la société.

Étape 2 : centraliser la donnée dans un référentiel unique

Une fois les sources identifiées, les experts data centralisentles données dans un référentiel unique et accessible à toutes les parties prenantes, tel qu'un data warehouse ou un data lake.

Cette centralisation facilite l'accès, la gestion et l'étude des données, tout en assurant leur cohérence et leur intégrité. Elle permet également de réduire le cloisonnement de l’information en silos et d'assurer une vision unifiée des données à travers l'organisation, pour décupler sa transparence et son efficacité.

Étape 3 : nettoyer et enrichir les données

La donnée collectée peut contenir des erreurs, des doublons ou des informations manquantes. Élaborer un algorithme sur mesure pour effectuer un processus de nettoyage complet est donc l’une des clés pour garantir la fiabilité des analyses qui seront effectuées par les Data Scientists et les Data Analysts.

L’étape d’enrichissement consiste quant à elle à compléter les informations existantes avec des données externes ou complémentaires, afin d'obtenir une vision plus complète de l’activité.

Étape 4 : formuler des recommandations

L'analyse peut ensuite être menée à l'aide d'outils statistiques, de machine learning, d’IA ou de visualisation de données. Les équipes techniques identifient des tendances et des corrélations qui permettront de formuler des recommandations concrètes à destination des décisionnaires.

Cette étape peut également faire émerger des incohérences ou des erreurs dans les jeux de données, qui n’avaient pas été identifiées lors du processus de nettoyage.

Étape 5 : faire de l’entreprise une organisation data-driven

Les tendances et les corrélations obtenues doivent être traduites en actions concrètes et intégrées dans la stratégie business et opérationnelle globale à travers l’optimisation des processus, le développement de nouveaux produits ou services ou encore l’amélioration de l’expérience client.

Pour faire de l’organisation une société data-driven, une véritable culture de la donnée doit être instaurée dans l’entreprise, tant par les équipes IT que par les managers. Toutes les décisions sont alors fondées sur une information fiable et précise et non sur l’intuition des dirigeants.

Étape 6 : instaurer une gouvernance efficace

Une gouvernance des données solide est essentielle pour assurer l’utilisation d’informations fiables, sécurisées et conformes. Elle implique :

• La définition de rôles et de responsabilités clairs ;
• La mise en place d’une politique de gestion des données ;
• Le respect des réglementations en vigueur, telles que le RGPD (Règlement sur la Protection Générale des Données).

Au sein de chaque service, la gouvernance des données est assurée par un Data Owner, épaulé par un Data Steward.

FAQ

Comment le smart data s’intègre-t-il dans une stratégie de Business Intelligence (BI) ?

Alors que la BI se concentre sur la collecte et l'étude des données pour soutenir la prise de décision, le smart data affine ce processus en filtrant et en contextualisant l’information pour fournir des recommandations plus précises et actionnables.

Quels outils permettent la mise en place d’une démarche smart data ?

Plusieurs logiciels facilitent la transformation des données brutes en informations exploitables. Parmi eux, des solutions d'intégration comme Talend, Apache Kafka ou SAP Smart Data Integration permettent de collecter et de traiter efficacement la donnée.

Des plateformes BI telles que Microsoft Power BI ou Tableau aident à interpréter les ensembles en réalisant des diagrammes et autres supports visuels propices à la transmission et à la vulgarisation des données.

Peut-on faire appel à un freelance pour adopter le smart data ?

Oui, les entreprises peuvent faire appel à un indépendant spécialisé dans le domaine de la data si elles ne disposent pas de ressources internes pour élaborer une démarche smart data ou si elles souhaitent renforcer leurs équipes. L’expert intervient alors dans le cadre d’une mission freelance, par exemple pour la mise en place de solutions d’analyse ou pour la formation et la sensibilisation des collaborateurs.

Grâce à une plateforme freelance comme Freelance-Informatique, il est possible d’entrer en relation avec des spécialistes qualifiés bénéficiant de nombreuses années d’expérience, pour réaliser une intervention ponctuelle ou épauler les équipes à temps partiel.