Dans ce reportage spécial, Didi Gurfinkel, co-fondateur et PDG de DataRails, discute des avantages potentiels des données pour les informations prédictives des PME. Didi était auparavant directeur général chez Cisco et possède une vaste expérience de la haute direction axée sur la croissance et l'innovation. Did est titulaire d'un B.Sc en économie et en informatique, et d'un MBA. DataRails est une solution FP&A de premier plan pour les utilisateurs d'Excel. La plate-forme basée sur le cloud automatise le processus de consolidation et d'analyse des données financières, tout en permettant aux utilisateurs de rester dans Excel. Fondée en 2015, DataRails est basée à Tel Aviv, Israël.
D'une pandémie à des problèmes paralysants de la chaîne d'approvisionnement et à des turbulences économiques croissantes, les entreprises d'aujourd'hui sont aux prises avec plusieurs événements simultanés de cygne noir. Secoués par ces crises, les dirigeants de petites et moyennes entreprises sont naturellement inquiets quant à leur capacité à prédire ce que l'avenir leur réserve et à naviguer avec succès quelles que soient les conditions qui se présentent à eux.
Mais il n'est pas nécessaire qu'il en soit ainsi. Bien qu'il n'existe pas de solution claire et simple pour rendre le monde plus propre et plus simple, les technologies basées sur les données peuvent doter les PME de l'intelligence d'affaires, des capacités de prise de décision et de la rentabilité dont elles ont besoin pour survivre et prospérer, dans les bons comme dans les mauvais moments.
Équipées de plates-formes d'analyse prédictive et de consolidation des données, les PME peuvent rationaliser leur gestion des données et déverrouiller des informations vitales, ce qui permet aux chefs d'entreprise d'élaborer plus facilement des plans d'urgence en des temps anormaux comme ceux-ci - et rend plus difficile pour les événements indépendants de la volonté de l'entreprise de tout bouleverser.
Tout tourne autour des données
L'affirmation selon laquelle les données sont le nouveau pétrole, bien que clichée, est évidente pour tous les dirigeants de la finance. Les données sont la clé d'une meilleure compréhension des clients, d'un aperçu des problèmes de la chaîne d'approvisionnement et des tendances du marché, ainsi que d'une image claire de la dynamique interne du personnel et de la productivité. La maîtrise des données d'une entreprise est un bon prédicteur de sa position concurrentielle.
Selon une étude de McKinsey, les entreprises axées sur les données sont 23 fois plus susceptibles de surpasser considérablement leurs concurrents dans l'acquisition de nouveaux clients et 19 fois plus susceptibles d'atteindre une rentabilité supérieure à la moyenne. Pendant ce temps, PwC rapporte que chaque dollar investi dans l'analyse de données pour les RH d'une entreprise peut rapporter jusqu'à 13 dollars en retour. Ce retour sur investissement se présente sous diverses formes : une plus grande productivité, une allocation plus efficace des ressources et une intervention précoce dans les cas où un modèle d'analyse identifie des signes révélateurs de problèmes à venir.
L'analyse prédictive nous aide à mieux gérer les projets dans les entreprises et à prévenir les retards et les obstacles imprévus. Prenez le développement de produits logiciels : comme le note McKinsey, les modèles d'analyse, qui s'exécutent sur l'IA et l'apprentissage automatique et intègrent des données réelles de projets antérieurs, peuvent fusionner une compréhension des exigences système, des architectures, des intégrations matérielles et bien plus encore pour prendre en charge des prédictions précises sur le temps de réalisation d'un projet. Étant donné que 1 800 projets logiciels échantillonnés par McKinsey ont montré un dépassement de calendrier moyen de 25 %, il s'agit d'un avantage essentiel. Avec une compréhension plus réaliste et basée sur les données d'un projet donné, les équipes seront en mesure de prendre des décisions plus intelligentes sur le temps, les talents et les ressources qu'elles devraient y consacrer.
Alléger la charge
Fondamentalement, l'analyse fournit aux gestionnaires un contrôle plus centralisé des processus de prise de décision. Cela rejoint un besoin pressant que de nombreux dirigeants de PME ne comprennent que trop bien. Selon une enquête Deloitte, cinq cadres de type C-level représentent plus de la moitié du travail d'analyse dans les entreprises. Cela met une lourde charge sur leurs épaules. Avec l'analyse des données, la charge du traitement, de l'agrégation et de l'analyse des données peut incomber à la technologie, ce qui permet d'économiser des milliers d'heures de travail humain, laissant les talents d'une entreprise plus libres de se concentrer sur des questions stratégiques.
En donnant la priorité à une gestion efficace des données, les entreprises peuvent atteindre une plus grande résilience face à des chocs comme le COVID-19, et elles seront les premières à anticiper les changements des conditions du marché, les préférences des clients, les besoins des équipes internes, et bien plus encore.
À mesure que les solutions de données deviennent plus évolutives et que de plus en plus de chefs d'entreprise les intègrent dans leurs opérations, une nouvelle race de PME émergera : plus agiles, plus intelligentes, plus avisées et plus performantes que la concurrence.
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