“Data driven culture”, “management visuel”, “agrégation de data”, “API”, “KPIs”… sont autant de termes que tout le monde connaît mais difficiles à définir. C’est la raison pour laquelle nous avons décidé de vous livrer des définitions compréhensibles par chacun d’entre nous.

Agrégation de données

L’agrégation des data permet de corréler plusieurs informations pour définir, entre autre, un KPI (ou indicateur de performance).

API (interface de programmation d’application)

culture dataElle permet à deux logiciels de communiquer ensemble et partager des informations de manière automatique et sécurisée. Elle peut être utilisée pour lancer des traitements ou échanger des données entre des outils différents. Il devient assez facile de sélectionner les données selon les besoins  déterminés par les équipes métiers.

Big Data

Le concept de Big Data s’est popularisé dans les années 2010. Il se définit comme étant un ensemble de données en vrac récoltées qui peuvent être  ensuite triées, stockées, analysées et diffusées.

Business Intelligence (BI)

Agrégation de données à des fins de reporting et de prise de décision. Il s’agit de rendre intelligibles les data, souvent à travers des tableaux de bord visuels sur une période donnée et non en temps réel. Les outils de BI peuvent agréger de nombreuses data, parfois très lourdes, ce qui nécessite une configuration parfaite, avec un développement parfois long. L’usage de ces tableaux de bord est davantage orienté pour les managers que pour les opérationnels.

Data driven

C’est une approche qui consiste à prendre des décisions stratégiques sur la base de l’analyse et l’interprétation des données. En d’autres termes, cela consiste à examiner et organiser la data pour faciliter la prise de décision avec un alignement entre la stratégie d’entreprise et les objectifs de chaque métiers, et renforce l’agilité nécessaire au bon fonctionnement des entreprises.

Données structurées

Aussi appelées informations structurées, ce sont les data organisées et identifiées suivant différents thèmes. Elles sont toujours renseignées de la même manière. Par exemple, une adresse email est une donnée structurée car elle aura toujours le même format.

Données non-structurées

Les données non-structurées sont des informations dont le format n’est pas défini de la même façon et peuvent contenir ou non certains champs. Par exemple, une API peut répondre au sujet d’une demande d’information sur un ticket 1 avec le champs titre et description tandis que pour le ticket 2, seul le champs titre sera disponible.

Entreprise data driven

Par définition, toutes les entreprises ont un caractère data driven, c’est à dire régies par les données. Mais aujourd’hui, une entreprise data driven est une organisation qui exploite la data pour créer de la valeur et se diriger vers l’excellence opérationnelle.

Excellence opérationnelle

L’excellence opérationnelle peut se définir par la bonne maîtrise et le suivi des processus pour atteindre les objectifs donnés. C’est avoir une organisation régie par la fluidité des processus : plus ils sont fluides (donc efficients), plus la performance est bonne. Au sens plus large du terme, l’excellence opérationnelle est la réunion des éléments clés de succès d’une entreprise :

  • combler le client en anticipant ses attentes,
  • avoir des équipes tournées vers une vision partagée,
  • placer l’humain au centre du dispositif en privilégiant la confiance, l’esprit de coopération et la formation,
  • améliorer ses produits et services, tout en diminuant les gaspillages,
  • impliquer ses partenaires dans sa stratégie.

Intelligence collective

Avoir une performance collective supérieure à la somme des capacités individuelles. Se rassembler autour de problèmes pour trouver une solution à plusieurs : plus rapidement, plus efficacement ou plus performantes. Le digital peut être une aide précieuse pour encourager l’intelligence collective.

KPI

data driven cultureKey Performance Indicator ou Indicateur clé de performance.  Le KPI est toujours défini afin de répondre à un objectif. Il est issu d’ensemble d’informations qui deviennent cohérentes une fois agrégées.

Management visuel

C’est le partage des KPIs et des informations clés liées à l’activité d’une équipe : voir où sont les éléments tout au long de la chaîne, du flux et du processus. Il existe plusieurs formes de management visuel :

  • Management visuel de la performance : pilotage visuel des KPIs, mise en évidence des résultats et affichage des problèmes
  • Management visuel des activités : management des tâches, partage des informations en open-space
  • Management visuel des projets : visibilité sur tous les projets de l’entreprise (pilotage, suivi, ressources…)
  • Management visuel des flux : visualisation de la chaîne de valeur, analyse du lead-time, pilotage des flux logistiques…

Bien évidemment, cette liste est non-exhaustive mais vous permet de mieux appréhender ces différents termes et de pouvoir les communiquer auprès des vos équipes pour les accompagner dans votre démarche de data-driven culture.

 

Alexandre Jolimont

Alexandre Jolimont

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