Analytique étendue : la donnée crée de la valeur au-delà des frontières de l’entreprise

Étendue, mais comment ?

Par définition, la Business Intelligence manipule des données, le plus souvent confidentielles, qui n’ont pas vocation à sortir des frontières de l’entreprise. C’était tout au moins le cas des EIS (Executive Information Systems), qui ont fait découvrir l’analyse de données dans les années 90. Mais aujourd’hui, plus de données, plus d’analyses, et plus d’utilisateurs, permettent d’envisager une nouvelle dimension à cette capacité d’analyse. D’où une évolution logique de la notion de Business Intelligence vers celle d’Analytique Etendue.
Du point de vue technique, le passage des outils d’analyse en mode Web, a permis d’en banaliser l’utilisation à partir d’un simple navigateur. Et l’évolution des architectures vers le “Cloud BI”, a permis de simplifier l’accès à certaines données, conservées au-delà des frontières de sécurité définies par le firewall de l’entreprise.
D’un point de vue très concret, mettre en place un système d’analytique étendue, c’est ouvrir son système d’information décisionnel à son écosystème, mettre en place les règles de sécurité, les droits d’accès et les rôles de chacun. Il faut donc ouvrir un accès externe au système d’information décisionnel (dans où à l’intérieur du firewall) et définir les droits d’accès de chacun.

Mettre en place cette analytique étendue

Les cas d’usage de l’analytique étendue sont nombreux. Citons en quelques-uns qui peuvent vous servir d’exemples.

• Comptabilité et Finance : Il s’agit sans doute d’un des plus anciens cas de BI étendue. Les PME ont l’habitude d’ouvrir un accès à leur système de comptabilité, à leur expert-comptable. Cela lui permet de consulter les états de gestion, saisir des écritures de correction, et de s’assurer que tout fonctionne dans les règles, sans avoir ni à se déplacer, ni à s’envoyer des fichiers par email - sans doute d’ailleurs la solution la moins sécurisée. La BI étendue permet d’ouvrir un accès contrôlé aux personnes concernées par les états financiers. Il peut s’agir des banquiers, du conseil d’administration, d’une organisation professionnelle ou réglementaire de contrôle, de directeurs de départements, etc.

• Ventes de produits ou de services : les relations avec les clients B2B sont généralement basées sur la confiance, et dans ce contexte, l’ouverture de son système décisionnel pour collaborer autour de données partagées se répand de plus en plus. Omnicom Media Group France, agence de communication, a développé pour ses clients annonceurs des applications Qlik pour suivre la performance des campagnes opérées par l’agence. Un système qui remplace les reportings mensuels statiques et amène une forte valeur ajoutée aux services d’Omnicom grâce aux capacités d’analyse et d’exploration des données. A tout moment les clients du groupe peuvent consulter des tableaux de bord alimentés par différentes sources, suivre la performance de leurs campagnes et leur impact commercial grâce à la connexion avec leur logiciel de gestion de la relation client (CRM).

• Réseau de partenaires : De plus en plus d’entreprises, surtout en B2B, vendent au travers d’un réseau de distribution, de partenaires. Ce réseau doit être géré, les contacts sont attribués, les commandes affectées à la bonne personne dont la rémunération dépendra en partie de cette affectation. Les outils de gestion de force de vente, comme Salesforce, se sont ouverts aux partenaires de l’entreprise. Les outils de BI doivent faire de même. Un revendeur se connectera à la BI étendue de son partenaire pour y visualiser la progression du chiffre d’affaires apporté et de sa commission. L’analytique étendue est ici l’extension naturelle de la gestion étendue des ventes.

• Ressources humaines : même s’il s’agit d’un cas spécifique de l’analytique étendue, l’ouverture du système d’information et de ses données liées à la paie, aux congés, aux avantages, est particulier, car les données concernées sont sensibles. Mais il est possible aujourd’hui de donner accès au salarié aux informations synthétiques sur sa rémunération, ses éléments à déclarer aux impôts, les éléments variables de sa paie si nécessaire, etc.

Certains exemples ci-dessus relèvent plus de l’extranet sur lequel sont mis à disposition des données transactionnelles. Mais l’analytique étendue consiste, de mon point de vue, à combiner données de base et outils, pour les analyser et les mettre en perspective. Fournir la donnée brute est un premier pas, mais insuffisant. Un commercial pourrait ainsi accéder aux données de la part variable de sa rémunération, mais également à des graphiques permettant de la mettre en perspective dans le temps, de faire du prévisionnel, de se comparer à ses collègues, etc.
Ainsi on pourrait mettre cela en équation : données transactionnelles + analyse et mise en perspective = analytique étendue.

Valoriser ses données

Partager ses données pour améliorer la fluidité des relations d’affaires, c’est bien. Mais il est possible d’aller plus loin, de donner une valeur aux données, et donc de les “monétiser” sous une forme ou sous une autre. Si l’on s’accorde sur la valeur potentielle des données, il faut maintenant trouver le modèle économique qui permet d’en tirer profit.

• Modèle gain indirect : une entreprise peut tout simplement considérer que la mise à disposition des données auprès de son écosystème fluidifiera les relations d’affaires, et sera en cela créatrice de valeur.
C’est ce que fait Parexlanko : ce fournisseur de matériaux de construction permet à ses clients de consulter leurs statistiques de « consommation » (ventes pour l’un, achats pour l’autre) ce qui permet de collaborer plus facilement lors des négociations de contrats en ayant une vision unique (et fiable) de la donnée.
• Fourniture de la donnée brute : les données collectées peuvent être revendues. Mais comme dans tout modèle d’affaires, la donnée brute aura moins de valeur qu’une donnée déjà raffinée.

Abonnement à un service : tout comme l’entreprise vend des services et des produits, elle peut proposer à son écosystème d’acheter le service d’accès aux données à valeur ajoutée produite. Cela fonctionne déjà dans des secteurs comme la pharmacie et la grande distribution, où les fournisseurs de l’agro-alimentaire par exemple, ont l’habitude d’acheter des données sur les ventes aux chaînes d’hypermarché.
Dans un domaine différent, Intergros, l’organisme collecteur de la formation professionnelle du secteur du commerce de gros, a lui aussi vu l’intérêt de marketer ce service d’accès à la donnée. Il propose ainsi à ses adhérents d’accéder à une application Qlik qui leur donne toute liberté pour analyser l’ensemble de leurs données administratives, sociales et financières et suivre en temps réel leur plan de formation. Ainsi, ils n’ont plus à gérer certaines tâches fastidieuses en interne.
Dans le domaine de l’externalisation logistique, Arvato a également proposé à un de ses nouveaux clients d’accéder au pilotage des activités confiées, à travers une application Qlik Sense qui leur laisse toute liberté d’explorer l’information.

• Vente d’analyses et de prévision : plus la donnée est raffinée et analysée, plus elle prend de la valeur. Certaines entreprises font même évoluer l’ensemble de leur modèle d’affaires vers la valorisation des données. Peut-être découvrirez-vous que les données analysées vous permettent de générer plus de revenu que le service qui en est à l’origine. Pourquoi alors ne pas évoluer jusqu’à un modèle économique qui remplacerait un service payant par un service gratuit, mais tirerait profit des données analysées ?

Dans ces trois derniers cas, la donnée devient source de valeur commerciale. Et c’est bien le sens de l’économie orientée données dans laquelle nous sommes entrés. Qu’il s’agisse de Big Data ou pas, la donnée a de la valeur. Et plus la donnée est analysée, plus elle est prolongée par des prévisions, plus cette valeur est significative. L’analytique étendue est donc :
• un outil de gestion de la relation d’une entreprise avec son écosystème,
• un outil de création de valeur autour de la donnée,
• un outil de transformation de la donnée en valeur pour les entreprises les plus avancées.

Qlik accompagne des nombreuses entreprises dans la transformation de leur BI traditionnelle en analytique avancée et étendue.