Dans le contexte d'un environnement commercial de plus en plus concurrentiel et exigeant, les entreprises doivent trouver des solutions et des systèmes pour générer des avantages concurrentiels à partir de la collecte, de l'analyse et de la transformation des données en décisions stratégiques qui leur permettent de concevoir des plans efficaces et de gérer correctement les différents domaines et départements.
Amélioration de l'intelligence économique
Le concept de l'analyse et de la transformation des données en décisions stratégiques est également connu sous le nom d'intelligence économique ou d'analyse commerciale avancée et il couvre la compréhension du fonctionnement des différents circuits et processus de l'entreprise : passé, présent et futur, pour former la base de connaissances nécessaire pour soutenir les décisions et les actions prises. Dans chaque schéma de processus, vous devrez vous conformer à des cadres stratégiques, opérationnels et de soutien. Une fois que le flux de communication, les routines de travail et les données sont corrects, il est temps d'extraire l'intelligence des données grâce à des outils de BI. Ce type d'outils permet d'obtenir des données réelles extraites de vos données d'entreprise d'une manière rapide, agiles et fiables. De là vient ce que l'on appelle. En d'autres termes, à partir des données obtenues, il est possible de mieux cerner les forces et les faiblesses de l'entreprise. À partir de là, il est plus facile d'avancer dans l'amélioration des stratégies pour réaliser des profits, des économies, un meilleur service à la clientèle ou un meilleur produit/service.
L'intelligence économique peut être comprise comme une stratégie commerciale qui cherche à accroître les performances ou la compétitivité de l'entreprise en organisant intelligemment ses données historiques. Les transactions ou opérations quotidiennes sont stockées dans les bases de données de l'entreprise ou l'entrepôt de données de l'entreprise ou datamarts des départements et les données en temps réel qui se trouvent normalement sur les disques durs virtuels appelés "nuages". L'évolutivité des données dans le nuage a conquis le cœur de l'entreprise qui y voit un outil de base pour que les données soient sauvegardées, en ordre et disponibles. D'autre part, l'Internet des objets (IdC) se renforce. En fait, son avenir immédiat réside dans la manière de saisir les données sur les expériences des utilisateurs avec les produits et les services, puis de les gérer et de les partager en toute sécurité. Ce sont donc deux exemples de l'importance de l'évolution de la génération de données et de la nécessité de disposer d'outils de veille stratégique dans un avenir proche.
Le concept de veille stratégique n'est pas nouveau puisqu'il est connu depuis les années 60. Ce qui se passe, c'est qu'elle a connu une évolution constante et marquée vers des modèles beaucoup plus efficaces et adaptés au nouvel environnement technologique. Ces derniers temps, le terme de macrodonnées ou de grandes données est largement utilisé pour désigner la prise de décision des entreprises basée sur l'analyse et la gestion de grandes bases de données et l'automatisation des processus.outils d'intelligence économique. Aujourd'hui, les entreprises génèrent une telle quantité de données qu'il n'est pas possible de les ordonner, les classer et les gérer efficacement afin qu'elles puissent servir de base à la prise de décisions stratégiques optimales si les outils appropriés ne sont pas utilisés. Ces outils sont divisés en deux grands groupes : les logiciels spécialisés : différents modules de SAP, Weka, Orange, Kmine, Captio (pour l'analyse et la gestion des données), etc.
- Outils méthodologiques : les points forts sont le brainstorming, pour générer des idées créatives dans un groupe
- Diagramme de Pareto (ou diagramme de cause à effet, très utile pour identifier les problèmes et les domaines à améliorer) et l'organigramme (pour représenter les processus).
- Traitement des données dans l'intelligence économique.
- Les logiciels et, en général, les outils de l'intelligence économique reposent sur l'utilisation de systèmes d'information complexes qui utilisent des données extraites de trois sources différentes : les systèmes de production, les informations relatives à l'entreprise ou à ses domaines, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'organisation, et les données économiques.
- Les processus d'extraction et processus de transformation. Le processus ETL ou processus de chargement. Les principales caractéristiques que doivent présenter les données sont, entre autres : l'exactitude, la fiabilité, la cohérence, la pertinence et la précision. Toutefois, le plus important est de connaître les objectifs à atteindre et de les analyser correctement.
Phases de projet d'intelligence économique
Pour mener à bien un projet d'intelligence économique, il est nécessaire de réaliser une série d'étapes ou de phases où le projet et les objectifs sont planifiés en détail, les équipes de travail sont configurées, les données sont analysées pour prendre des décisions et, une fois les mesures correctives mises en œuvre, le suivi et le contrôle sont effectués.
Phase 1 : la planification et définition des objectifs. La planification du projet comprend trois éléments à prendre en compte dans le processus de prise de décision : les objectifs concrets et détaillés à atteindre. Les ressources, tant personnelles que techniques, de l'entreprise, les coûts estimés et les délais de leur exécution.
Phase 2 : la formation des équipes. La sélection adéquate des équipes de travail et l'attribution des rôles ou des fonctions sont fondamentales pour le succès final du projet. Des critères d'aptitude, de motivation personnelle, de connaissances et d'expérience dans la gestion des processus d'amélioration et l'analyse des données doivent être utilisés. Mais, surtout, il est nécessaire de choisir les professionnels qui travaillent quotidiennement dans les services à améliorer et qui connaissent leurs habitudes de travail, les problèmes et les facteurs qui peuvent être améliorés.
Phase 3 : L'exécution et mise en œuvre du projet. Une fois que le cadre méthodologique a été choisi et que l'équipe a été formée, il est temps d'analyser les données afin de transformer les informations en décisions utiles. Cela permettra d'améliorer les processus et d'accroître la qualité et l'efficacité des différents départements de l'entreprise, et de l'entreprise dans son ensemble : Amélioration de la qualité d'un ou de plusieurs processus. Optimisation de la productivité et de l'efficacité de l'entreprise dans son ensemble. Outre les informations privilégiées qui permettent de prendre de meilleures décisions, l'analyse des données encourage également : la révision et l'optimisation des processus, l'amélioration de la répartition des tâches et l'optimisation des ressources.
Phase 4 : La mesure des résultats. La fin du projet n'est pas un point final, mais le début d'un nouveau cycle qui se concentrera sur le suivi et l'évaluation des améliorations apportées en prenant des décisions appropriées, basées sur l'analyse des données. Lors de l'évaluation des résultats, il convient d'accorder une attention particulière à la détection d'éventuels écarts par rapport aux objectifs définis, aux coûts économiques et en ressources humaines et à l'ampleur des améliorations.
Rôle de l'analyse en intelligence économique
L'analyste en intelligence économique est le professionnel chargé de collecter et d'analyser les informations et les données sur les ventes, les marchés, les consommateurs, etc. C'est un profil professionnel très demandé pour travailler comme analyste dans les unités de production de renseignements, les services d'étude, d'analyse et de prospective, les cabinets de planification stratégique et les unités de l'informatique décisionnelle des entreprises publiques et privées. La tâche quotidienne d'un analyste de l'intelligence économique est complexe et doit être effectuée de manière systématique et continue, car sa base de travail est l'information, qui est en constante évolution :
- Planifier et organiser la collecte systématique d'informations de qualité, utiles et pertinentes sur l'environnement de l'entreprise et la concurrence.
- Détecter les changements dans les ventes, les revenus, les dépenses et autres données importantes de l'entreprise ou de l'organisation. Identifier les changements dans le comportement ou les préférences des consommateurs par rapport à l'entreprise pour laquelle vous travaillez et à la concurrence.
- Transformer les données en rapports et conclusions qui servent à prendre les meilleures décisions pour l'entreprise dans différents domaines tels que financières, stratégiques, opérationnelles, etc.
- Détecter de nouvelles opportunités de marché et de nouvelles lignes d'affaires sur la base des données extraites.
- Conseiller la direction sur la prise de décision.
- Comparer les stratégies mises en place et vérifier si elles ont servi à atteindre les objectifs ou les résultats escomptés.
- Identifier les erreurs, les faiblesses et aussi les forces de l'entreprise. La formation académique idéale pour exercer cette profession est un diplôme en commerce ou en économie, de préférence complété par un diplôme de troisième cycle ou une maîtrise en intelligence économique ou en informatique décisionnelle
Un dernier aspect à prendre en compte est que l'utilisation de l'intelligence économique donne des résultats qui obligent souvent à prendre des décisions importantes de changement dans les circuits d'exploitation, les processus de production ou les aspects organisationnels et l'entreprise doit s'y préparer. Il y a parfois des réticences et des conflits avec les employés qui sont réticents à changer la dynamique du travail. Dans ce domaine, les politiques de communication et la motivation des travailleurs jouent un rôle majeur.