Construire une stratégie d'analyse des données pour une amélioration continue

Depuis des siècles, les gens exploitent la puissance de l'analyse pour prendre de meilleures décisions. En fait, le processus remonte aux travaux du philosophe grec Aristote sur la logique.

En termes simples, l'analytique est l'examen systématique des données et des statistiques utilisées pour prendre des décisions commerciales éclairées. Mais alors qu'à l'époque d'Aristote, les gens n'avaient que du papier et un stylo pour travailler, les organisations modernes peuvent tirer parti de l'Internet industriel des objets (IIoT), de l'industrie 4.0, de l'intelligence artificielle et de la technologie de l'information pour prendre des décisions éclairées. apprentissage automatique pour de meilleures applications analytiques et des données encore plus précieuses.

Malgré ces progrès, les organisations de tous les secteurs doivent constamment être à l'affût des possibilités d'amélioration, compte tenu du manque de contexte dans la plupart des données et de la quantité et des types de points de données. Une stratégie d'analyse des données axée sur l'amélioration continue peut stimuler l'efficacité, maximiser la production et améliorer les résultats. Ainsi, les organisations qui développent une stratégie d'analyse de données mature peuvent connaître une augmentation continue de la qualité et des performances des processus.

Comme nous l'avons constaté ces dernières années, les entreprises qui se concentrent sur l'utilisation des dernières technologies pour répondre aux exigences de la chaîne d'approvisionnement sont plus performantes que celles qui ne le font pas. 

En effet, Renwood Mills a produit des bénéfices immédiats en réduisant les temps d'arrêt de ses lignes de production. En un an seulement, ils ont économisé près de $100 000 sur une seule ligne grâce à la solution d'analyse de données et d'analyse des causes profondes de Sightline EDM.

L'objectif de votre entreprise devrait être de ne jamais cesser de s'améliorer. Une stratégie d'analyse des données peut rendre cela possible.

L'importance des stratégies d'analyse des données pour une amélioration continue

Il existe un vaste potentiel d'amélioration continue dans les opérations courantes d'aujourd'hui. Issue de l'industrie manufacturière, l'amélioration continue permet aux entreprises d'identifier en permanence les possibilités d'amélioration de l'efficacité. Cela profite non seulement aux employés et aux clients, mais aussi aux investisseurs et aux parties prenantes. 

Lorsque vous envisagez les avantages de l'analyse des données dans vos processus opérationnels, prenez en compte toutes les pièces mobiles de la production. Du point de vue de la fabrication, de l'industrie et de l'aquaculture, il existe des centaines, voire des milliers de processus qui peuvent être rendus plus efficaces. Qu'il s'agisse de réduire la pression dans l'ensemble de l'usine de la pénurie actuelle de main-d'œuvre et de créer des prévisions plus précises pour la prévention de la propagation des maladies dans l'ensemble des pêcheries et surveillance de la qualité de l'eau pour éviter le "kill off", il est prouvé que l'analyse des données permet de réduire les dépenses de 47% et améliorer les processus opérationnels de 54%.

Si toutes les organisations s'efforcent d'améliorer continuellement la qualité, nombre d'entre elles ne parviennent pas à le faire par le biais de processus manuels. L'amélioration continue n'est pas une affaire ponctuelle. Le processus n'a pas de fin précise.

C'est aussi un parcours semé d'embûches, notamment des obstacles à la communication qui entravent la collaboration, des budgets limités et un manque de capacités de résolution des problèmes. Les progrès numériques, notamment les outils de gestion du big data et les logiciels d'analyse de données, peuvent aider les organisations à favoriser une culture de l'amélioration continue en moins de temps.

Le secret de la réussite pourrait se trouver dans l'avalanche de données que votre entreprise a déjà recueillies. Toutefois, il est essentiel que les organisations sachent comment exploiter correctement ces énormes quantités de données. L'élaboration d'une stratégie d'analyse des données appropriée contribuera à mettre le feu aux poudres.

Comment acquérir un avantage concurrentiel en tirant parti de l'analyse des données

De nombreuses organisations utilisent l'analyse des données pour mieux comprendre les activités de distribution, de production ou de clientèle. Cependant, l'analyse peut être utilisée pour bien plus que cela. Elle peut :

• être utilisé pour prendre des décisions commerciales en toute confiance et en temps réel
• Permettre la planification et les prévisions financières et opérationnelles grâce à analyse prédictive
• Créer des données hiérarchiquement structurées utilisées pour la conformité réglementaire

Pour que vos big data soient plus efficaces, votre organisation doit disposer d'une stratégie d'analyse des données complète afin d'établir une source unique de vérité pour une meilleure collaboration et une amélioration continue des processus.

L'élaboration d'une source unique de vérité par le biais d'une stratégie d'analyse des données permet aux organisations de mieux comprendre et communiquer le contexte de chaque élément de données, y compris sa source, son origine, sa définition et son type.

Par exemple, les départements des ventes et des finances d'une entreprise manufacturière pourraient tous deux déclarer le bénéfice métrique au conseil d'administration. Malheureusement, leurs chiffres peuvent être différents. En effet, le service des ventes peut communiquer des données brutes sur le chiffre d'affaires de l'entreprise et des données sur le chiffre d'affaires de l'entreprise. bénéfice et la finance utilise bénéfice net. Il s'agit d'un problème lié à la fois à la lignée et à la définition des données. Cette solution peut sembler simple, mais nous avons constaté à maintes reprises que différents services d'une même organisation utilisent les mêmes termes pour désigner des points de données différents.

Une stratégie d'analyse des données peut éliminer ces obstacles à la communication et permettre à une entreprise de poser et de répondre efficacement à des questions commerciales essentielles fondées sur des données.

Comment développer une stratégie efficace d'analyse des données

Les organisations peuvent développer une stratégie d'analyse de données efficace pour l'amélioration continue en cinq étapes réalisables :

1. Identifier les acteurs clés: La mise en œuvre d'une stratégie d'analyse des données réussie nécessite une équipe interfonctionnelle de parties prenantes engagées et conscientes qui peuvent montrer l'exemple. Ils doivent avoir un intérêt direct pour les données de l'organisation et des objectifs à long terme sur la façon d'utiliser au mieux les informations.

2. Séances de découverte initiale: Comme pour toute nouvelle stratégie, une organisation doit mener plusieurs sessions initiales de découverte pour en savoir plus sur ses processus d'analyse de données actuels. Ces sessions doivent permettre d'examiner l'état actuel des ensembles de big data de l'entreprise, des technologies et des cas d'utilisation actuels. Cela permet à l'entreprise de mieux comprendre quelles données méritent d'être suivies en vue d'une amélioration continue.

3. Établir un modèle opérationnel d'analyse et choisir les bons outils: Bien qu'il existe de nombreux modèles opérationnels d'analyse à prendre en compte, tels que le modèle fonctionnel et le modèle CoE, il convient de réfléchir aux outils qui seront les plus efficaces pour l'utilisation de l'analyse. Les parties prenantes doivent tenir compte du coût, de la sécurité, de l'évolutivité et de la convivialité de chaque outil. Selon l'enquête mondiale de Deloitte sur les DSI, 69% des organisations améliorent leurs opérations commerciales grâce aux outils suivants des plateformes basées sur l'informatique en nuage qui intègrent la sécurité des données. 

4. Améliorer la maîtrise des données dans l'ensemble de l'entreprise: Chaque collaborateur d'une organisation doit comprendre les meilleures pratiques en matière de données. Bien qu'il s'agisse de l'élément le plus difficile de la mise en place d'une stratégie d'analyse des données, c'est aussi le plus crucial. Les parties prenantes doivent montrer l'exemple, l'entreprise doit former en interne et les données doivent être accessibles à tous. Disposer d'un tableau de bord unique, facile à comprendre, avec des zones d'exploration optionnelles dès le départ. aide les employés à comprendre plus rapidement les points de données importants et à voir leurs corrélations plus tôt.

5. Examiner et réviser: Aucune stratégie n'est couronnée de succès au départ. L'organisation doit continuellement revoir sa stratégie d'analyse des données afin d'identifier les possibilités d'amélioration.

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