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Convaincre votre entreprise d’adopter une stratégie analytique

Posté le par La rédaction dans Innovations sectorielles

Comment les entreprises prospères s'y prennent-elles pour surmonter ces difficultés et développer une stratégie appropriée afin d'instaurer une culture de l'excellence analytique ?

Beaucoup d’entreprises attendent trop longtemps avant d’analyser les données qu’elles collectent. Peut-être est-ce dû au fait qu’elles investissent dans de gros projets de données, souvent chronophages et gourmands en ressources, qui se basent sur des sources de données disparates. Ou bien peut-être existe-t-il un manque de communication entre les experts métier (qui génèrent et comprennent les données) et les spécialistes des données (qui vont les analyser), ce qui est source de retards et d’inefficacités dans la génération d’informations.

Comment les entreprises prospères s’y prennent-elles pour surmonter ces difficultés et développer une stratégie appropriée afin d’instaurer une culture de l’excellence analytique ?

Elles prennent simplement les choses en main. En mettant les fonctionnalités d’analyse des données entre les mains des spécialistes du domaine, vous permettez aux ingénieurs et experts R&D de trouver plus rapidement des solutions robustes aux problèmes. Équipés d’outils pour communiquer de manière convaincante ces solutions à leurs collègues, ils accélèrent la prise de décision et l’innovation.

Les avantages de l’analyse des données

D’après Per Vase, consultant en gestion chez NNE, nombre d’entreprises repoussent le moment de tirer parti de leurs données parce qu’elles concentrent leurs efforts sur leur collecte et leur combinaison. Il encourage ses clients à analyser les données parallèlement à leur collecte et à les rendre accessibles : « Pour créer de la valeur ajoutée, vous devez commencer à analyser vos données, à les visualiser et à vous appuyer sur les résultats pour prendre des décisions. »[1]

L’apprentissage basé sur l’analyse des données et la modélisation statistique est un cycle continu. L’analyse des données met souvent en évidence les données à collecter. Plus vous la démarrez tôt, plus vous évitez la paralysie de la surplanification, et plus votre entreprise tire rapidement profit des informations ainsi obtenues. L’analyse fournit des informations précieuses sur la façon dont les données doivent être collectées, combinées et contextualisées. Elle permet de déterminer si les variables pertinentes sont mesurées ou si certaines définitions de variable ont changé au fil du temps, révélant certaines incohérences.

L’analyse des données étant effectuée par des experts métier, l’apprentissage est incrémentiel : les collaborateurs démarrent rapidement, obtiennent des résultats et sont encouragés à poursuivre leurs efforts. Cette approche est propice à l’instauration d’une culture de « l’apprentissage par la pratique » et incite les scientifiques et ingénieurs à explorer de nouvelles possibilités.

Convaincre votre entreprise d’adopter une stratégie analytique

Pour obtenir des résultats concrets, mieux vaut prendre les choses en main. Dotés des outils appropriés, les experts métier peuvent dégager des informations plus rapidement et être plus productifs avec les mêmes ressources. Pour nombre d’équipes de R&D, la charge de travail est plus importante que le temps disponible, les ressources s’amenuisent, et les résultats et délais peuvent être imprévisibles. Dans le cas de nouveaux projets, les données antérieures peuvent fournir des informations limitées, auquel cas les plans d’expériences (DOE, Design of experiments) sont indispensables pour récolter rapidement les fruits de l’analyse des données. Ils aident les entreprises à prendre plus vite de meilleures décisions et à mieux anticiper les échéances clés d’un projet. Au final, les collaborateurs sont moins stressés et donc plus productifs.

 

 

 

 

 

 

 

 

Julia O’Neill possède plus de 30 ans d’expérience en statistiques et ingénierie chimique et s’appuie sur ces deux spécialités pour résoudre des problèmes dans les domaines de la chimie, des vaccins, de la biologie et des produits pharmaceutiques. Pour elle, la réduction du coût des médicaments repose en grande partie sur les statistiques. Elle a pu constater à quel point l’utilisation de plans d’expériences peut transformer l’approche d’une entreprise : « Les collaborateurs n’osent pas se lancer car ils pensent que tout doit être parfait. Or il faut y aller. Commencer petit, avec des choses simples… Ils ont le sentiment que la planification initiale demande plus de travail et d’efforts, mais, au final, elle fait gagner beaucoup de temps. »[2]

Votre entreprise sera plus aisément convaincue de l’intérêt d’une approche analytique si vous lui montrez que l’adoption de nouvelles techniques se traduira par des gains de temps et des économies. Julia O’Neill cite en exemple la réduction de dimensionnalité dans le développement de produits biopharmaceutiques. « Lorsque nous travaillons avec un groupe de scientifiques, ils connaissent le contexte », explique-t-elle. « Ils savent ce que ces propriétés représentent et ils voient immédiatement des connexions. » Lorsque certains problèmes persistent, l’analyse des données aide à formuler une stratégie qui sera adoptée par tous : « L’analyse est un formidable outil de consensus. Elle permet aux collaborateurs de voir toutes leurs hypothèses classées par ordre de priorité. Si, par exemple, l’une d’entre elles apparaît au 15e rang, ils savent qu’il faut y réfléchir à nouveau. »

Sur le plan individuel, les plans d’expériences et l’analyse des données améliorent la planification, diminuent le stress et facilitent l’exécution du travail. Sur le plan organisationnel, ils accélèrent le rythme d’innovation et écourtent les délais de commercialisation.

Explorer, analyser et partager efficacement des données

Il est beaucoup plus efficace de mener des discussions dynamiques, étayées par la science, lorsque vous pouvez interagir avec les données et impliquer toutes les parties prenantes de l’entreprise. En analysant les données de manière dynamique, l’entreprise peut prendre des décisions plus rapidement.

Pour Dan Middleton, responsable de la fabrication numérique chez Rolls-Royce Turbines, il est essentiel de pouvoir interagir avec l’analyse des données : « C’est là que le potentiel commence à se faire sentir : le fait de pouvoir interagir avec les données permet aux ingénieurs de remettre en question leur raisonnement et d’identifier des éléments qu’ils n’auraient pas détectés dans un modèle statique. »[3] Dans le cas de Rolls Royce Turbines, le partage de l’analyse des données avec les fournisseurs a permis à l’entreprise d’obtenir un meilleur éclairage sur sa chaîne logistique et d’améliorer la collaboration.

En confiant l’analyse des données à des experts métier, les collaborateurs dégagent rapidement une valeur ajoutée et évitent à l’entreprise de prendre de mauvaises décisions susceptibles d’entraîner une augmentation des coûts et des retards.

D’après Cy Wegman, consultant et ancien ingénieur du secteur des biens de consommation, ne pas optimiser les expériences « revient à laisser beaucoup d’argent sur la table ». Il encourage les scientifiques et ingénieurs à ajouter des outils d’analyse des données à leur palette et à développer leurs compétences professionnelles : « En termes de souplesse et de possibilités, les gains sont considérables… Inutile d’être un génie de la statistiques pour y arriver. »[4]

En utilisant des outils d’analyse des données spécialement conçus pour les scientifiques et les ingénieurs, qui ne souhaitent pas se former à un nouveau langage ou être distraits par la syntaxe mais veulent rester concentrés sur le problème qu’ils tentent de résoudre, ils obtiennent plus rapidement des informations utiles.

Instaurer une culture de l’excellence analytique

Dotés des bons outils, les scientifiques et ingénieurs peuvent utiliser les données pour l’analyse et les plans d’expériences, permettant aux équipes R&D et de fabrication d’obtenir plus rapidement des informations utiles. La découverte du potentiel de l’analyse des données encourage les scientifiques et ingénieurs à développer leurs compétences professionnelles dans une démarche progressive, affinant peu à peu leurs techniques pour gagner en productivité et en efficacité.

En quelques minutes, les scientifiques et ingénieurs peuvent commencer et se former progressivement, résolvant les problèmes un par un et découvrant peu à peu le potentiel de leurs données. Qu’il s’agisse d’accéder facilement aux données de différentes sources à l’aide d’outils de préparation de données rapides et fiables, ou d’exécuter des analyses statistiques pour optimiser les expériences, l’analyse des données facilite la prise de décisions avisées et permet d’instaurer une culture de l’excellence analytique dans toute l’entreprise, en accélérant l’obtention d’informations exploitables.

Participez à notre débat pour savoir comment partager votre vision de l’analyse dans votre entreprise et instaurer une véritable culture orientée données.

>> Inscrivez-vous au prochain webinaire « Instaurer une culture de l’excellence analytique »

[1 et 3] https://www.jmp.com/en_gb/events/ondemand/non-series/gain-innovation-momentum-data-analytics.html

[2] https://www.jmp.com/en_gb/events/ondemand/analytically-speaking/bridging-statistics-and-chemical-engineering-for-biotech-and-pharma.html

[4] https://www.jmp.com/en_gb/events/ondemand/analytically-speaking/how-p-and-g-saved-millions-and-improved-quality-with-analytics.html

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