La transformation digitale est dans tous les agendas.
Tous les feux sont au vert : l’augmentation des capacités de stockage et de calcul liée aux innovations technologiques (base de données en mémoire par exemple), et à la migration des infrastructures vers le cloud, mais également le développement de l’open data, de l’intelligence artificielle et la révolution des usages numériques (smartphones, tablettes...).
La crise de la COVID-19 a par ailleurs accéléré le processus en imposant l’accès à l’information à distance du fait du télétravail.
Au coeur de la transformation digitale, la donnée est devenue un actif déterminant favorisant le succès de toute organisation. Sans donnée, point de salut. Les processus informatisés se nourrissent effectivement de la donnée, qui doit être disponible immédiatement, actualisée et cohérente. Quelques années auparavant, les services métiers en entreprise se satisfaisaient d’un reporting à J+1, voire à J+n, pour obtenir de la visibilité sur leurs processus et prendre les décisions. C’était l’ère de la Business Intelligence. Ce besoin de reporting institutionnel n’a pas disparu et s’est renforcé avec le temps. Toutefois, il n’est plus suffisant et le métier a maintenant besoin d’analyses de données fraîches, donnant une nouvelle vision.
Avec la data science, le paradigme s’est renversé. La donnée est fournie à un algorithme qui en déduit des règles de gestion complexes non compréhensibles pour un humain. Avant, votre reporting vous fournissait le taux de reconduction de contrats clients par région, famille de services... Vous alliez voir votre directeur commercial et lui annonciez fièrement les résultats du mois précédent. Maintenant vous lui expliquez le ciblage publicitaire à effectuer le mois suivant pour augmenter la fi délité client !
N’est-ce pas plus performant ?
Sans doute, mais cela nécessite un effort massif sur l’acquisition de données relatives au comportement et aux caractéristiques de vos clients (tranche d’âge, sexe…), dans le respect bien évidemment du RGPD, Madame « CNIL ». Cet exemple illustre l’importance cruciale de la donnée et des algorithmes.
Le New Normal est l’accès à la donnée et l’utilisation de services dématérialisées en toute autonomie.
Les micro-services pour les particuliers se sont multipliés, notamment l’achat à distance via les « marketplace ». Les entreprises ne sont pas en reste, et Grant Thornton accompagne ce mouvement. Nous développons ainsi pour nos clients de multiples services de visualisation, traitement ou enrichissement de leurs données à distance. A titre d’exemple, nous avons développé un service de mise en qualité des données des tiers : clients, fournisseurs, partenaires.
Vous déposez simplement votre référentiel sur notre plateforme sécurisée, et nous vous restituons sous 48 heures les résultats, sous une interface web visuelle et interactive. Les tiers sont segmentés selon leur niveau de qualité : tiers conformes (vous êtes affranchis d’un nettoyage !), ou à l’inverse tiers obsolètes, tiers comportant des données inexactes ou incomplètes.
Vous bénéficiez en outre d’un enrichissement des données : numéro identification, secteur d’activité, date de création de l’établissement…
