Automatisation des processus analytiques
 

Cas d'usage de l'APA

 

 

 

CAS D'USAGE DE L'AUTOMATISATION DES PROCESSUS ANALYTIQUES

POUR CHAQUE SECTEUR D'ACTIVITÉ ET SOLUTION VERTICALE

Il est plus facile de se demander ce que ne peut pas faire l'Automatisation des processus analytiques que de chercher à savoir quels problèmes elle permet de résoudre. L'APA ne se limite pas à un domaine ou à un secteur d'activité. La combinaison des données, des analyses et de la Data Science, des processus métier et de l'autonomisation des collaborateurs permet à terme de réussir sa transformation et d'obtenir des résultats sur les segments horizontaux et verticaux.

Ces cas d'usage débouchent sur des succès rapides qui témoignent de l'intérêt de l'APA et vous aident à obtenir l'adhésion des cadres et des dirigeants ainsi que des professionnels de toute l'entreprise. Et à mesure que vous évoluez, une plateforme d'Automatisation des processus analytiques répond à trois priorités fondamentales :
 

1. UNE GOUVERNANCE STABLE ET AGILE

2. UN DIMENSIONNEMENT EFFICACE ET RENTABLE

3. UNE SÉCURITÉ ET UN PARTAGE ROBUSTES


Ces caractéristiques devraient satisfaire les équipes et les personnes responsables de la gouvernance et de la sécurité, notamment parce que l'APA leur permet, ainsi qu'à tous les intervenants concernés, de s'investir plus facilement, non seulement lors de l'adoption initiale, mais aussi à mesure que les besoins augmentent et que davantage d'utilisateurs sont intégrés au processus d'analyse des données.

 

DU CAS D'USAGE UNIQUE À UNE CULTURE DE L'ANALYSE

La convergence des données, de l'analyse, de la Data Science et des processus métier dans une même plateforme permet l'Automatisation des processus analytiques. Mais la transformation numérique consiste essentiellement à instaurer une culture de l'analyse qui tire parti des données, des processus et des collaborateurs pour rendre votre entreprise plus agile et augmenter la productivité afin de résoudre des problèmes plus vastes et plus complexes.

 

Si les technologies deviennent plus faciles à utiliser, pourquoi les entreprises n'obtiennent-elles pas le ROI attendu ? Il faut développer une culture de l'analyse et se focaliser sur les collaborateurs et les processus pour optimiser et rentabiliser l'investissement analytique.

— NICK HAYLUND, Director, Tessellation EMEA

 

La mise en place d'une culture de l'analyse de données est l'étape finale du parcours analytique. Cela consiste à se lancer dans l'analyse en libre-service, à oser l'analyse avancée, à déployer l'analytique dans toute l'entreprise et à instaurer une culture de l'analyse qui mène à une véritable transformation numérique.

 

 

48%

Parmi les entreprises qui présentent le plus haut niveau de maturité analytique, près de la moitié (48 %) ont largement dépassé leurs objectifs au cours des 12 derniers mois.
─ “Analytics and Data-driven Culture Help Companies Outperform Business Goals in the ‘Age of With’

 

 

 

La culture de l'analyse se manifeste à la fois dans l'entreprise st à l'extérieur. Le partage des connaissances internes contribue à l'amélioration des compétences du personnel, mais aucune société ne détient toutes les réponses. Il est parfois nécessaire de puiser dans les ressources d'une communauté extérieure qui apporte des réponses et de la créativité.

 

AVEC UNE CULTURE ANALYTIQUE INTERNE
  • Les insights sont à la portée de tous dans l'entreprise
  • Chaque collaborateur peut recourir à la Data Science et au machine learning sans code pour savoir ce qui s'est passé, mais surtout déterminer ce qui va suivre
  • Les processus analytiques automatisés sont déployés dans tous les services
  • Tous les membres de l'équipe, jusqu'au sommet de la hiérarchie, peuvent tirer parti des insights pour obtenir des résultats exploitables

 

Stratasys compte des collaborateurs incroyablement ingénieux et talentueux. L'équipe transverse peut désormais abandonner les anciens processus et réfléchir de façon plus créative à la manière de générer de la valeur ajoutée. Elle passe ainsi d'une approche réactive à une approche proactive.

— JASON CHENUG, Customer Advocacy Business Analytics Team Member

AVEC UNE CULTURE ANALYTIQUE EXTERNE
  • Chacun peut se tourner vers d'autres entreprises pour obtenir des résultats et favoriser le changement
  • Une bonne communauté permet de partager les résultats et les meilleures pratiques
  • Un effet de réseau rassemble des milliers de professionnels qualifiés et impliqués qui échangent des idées et permettent un apprentissage plus rapide

 

Une communauté d'analystes et d'experts en Data Science permet d'apprendre tout en aidant les autres à trouver des solutions à leurs problèmes. Par la suite, plus la communauté se renforce, plus les analystes s'investissent et plus les technologies se développent.

— SEAN ADAMS, Alteryx ACE

 

 

VOTRE TRANSFORMATION NUMÉRIQUE COMMENCE ICI

Personne ne remet en question l'importance des données dans la prise de décision, mais passer à la pratique et aux résultats est le point faible des entreprises. Les professionnels qui ont adopté l'Automatisation des processus analytiques ont pu constater son impact sur leur transformation et la concrétisation de la convergence des données, des processus et des collaborateurs.

Si vos outils ne font pas converger les données, les processus et les collaborateurs pour entraîner des gains d'efficacité, une croissance du chiffre d'affaires, une bonne rentabilité et une amélioration rapide des compétences de votre personnel, ils ne permettront pas d'obtenir des résultats disruptifs. 

L'Automatisation des processus analytiques vous aide à combler le fossé entre les données qui se trouvent actuellement dans des lacs et des silos et un futur où elles seront démocratisées afin que chacun puisse les utiliser, optimisées et automatisées par des workflows et diffusées sur une plateforme qui améliore ce que peuvent produire vos collaborateurs. 
 

 

 

 

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