Analyser pour réussir

Publié à l'origine par Logistics Business, septembre 2024

Mark Holmes, conseiller principal pour la chaîne d'approvisionnement chez InterSystems, explique comment jeter les bases de la réussite de l'analyse dans les secteurs de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement

Pour les organisations de logistique et de chaîne d'approvisionnement, l'analyse est une proposition convaincante. L'analyse, associée à de puissants outils d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique et de veille stratégique, a un énorme potentiel pour aider les entreprises non seulement à comprendre les données historiques, mais aussi à prédire les tendances futures, à automatiser les processus décisionnels et à obtenir des informations exploitables.

Dans les secteurs de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement, où les perturbations sont monnaie courante, ces capacités se traduisent par de nombreux éléments, notamment la possibilité de prédire les perturbations et les opportunités en temps réel, ce qui permet aux entreprises de réacheminer ou de réapprovisionner les stocks en un clin d'œil. Ces capacités avancées, qui transforment les données en informations exploitables, peuvent également aider les entreprises à accroître leur efficacité et leur précision, et à adopter des stratégies plus sophistiquées basées sur les données pour faire progresser leur entreprise.

Cependant, en ce qui concerne l'analyse, les entreprises se lancent souvent tête baissée dans des tactiques sans avoir mis en place une stratégie claire. Cela se traduit souvent par un succès limité et un retour sur investissement (ROI) décevant.

Pour exploiter efficacement l'analytique, les responsables de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement doivent adopter une approche plus stratégique. La première étape devrait consister à élaborer une stratégie de données intelligente qui jettera les bases de la réussite future de l'analyse à l'échelle de l'entreprise.

Les données sont indispensables à toute initiative d'analyse, et les organisations de logistique et de chaîne d'approvisionnement ne manquent pas de données dispersées dans leur vaste réseau d'entrepôts, de transporteurs et de divers fournisseurs. C'est pourquoi une stratégie de données intelligentes et la technologie permettant d'acquérir des données propres, saines et en temps réel sont essentielles.

Une stratégie de données intelligentes doit tenir compte de trois éléments : la collecte, l'analyse et l'intégration des données dans les opérations de l'organisation. Une technologie telle que le "smart data fabric" offre aux entreprises de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique une voie claire pour atteindre ces trois objectifs et donner vie à leur stratégie en matière de données.

Fondé sur une technologie de plate-forme de données moderne, le "smart data fabric" crée un tissu conjonctif en accédant à des données provenant de sources multiples, en les transformant et en les harmonisant, à la demande. Cela permet aux organisations de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique d'exploiter des données utilisables et fiables pour prendre des décisions plus rapides et plus précises.

Les capacités analytiques, y compris l'exploration des données, la veille stratégique, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, intégrées dans la structure, permettent aux entreprises d'obtenir plus rapidement et plus facilement de nouvelles informations et de mettre en œuvre des services et des applications prédictifs et prescriptifs intelligents. Une fois ces bases de données solides en place, les organisations de logistique et de chaîne d'approvisionnement peuvent commencer à identifier les cas d'utilisation les plus appropriés pour l'analyse afin de libérer son véritable potentiel et d'augmenter la prise de décision humaine.

Afin d'identifier les cas d'utilisation les plus significatifs et, par conséquent, le point de départ de leur parcours analytique, les chefs d'entreprise doivent se poser plusieurs questions clés. La première question à se poser est la suivante : à quel endroit de l'organisation les capacités d'analyse seraient-elles le plus utiles et comment la mise en œuvre de l'analyse dans ce cas d'utilisation soutiendrait-elle les objectifs stratégiques de l'entreprise ? Cela doit prendre en compte des éléments tels que la croissance future ou d'autres facteurs commerciaux, comme les exigences en matière de durabilité.

Les capacités de libre-service de la smart data fabric peuvent être extrêmement utiles ici, en permettant à chaque utilisateur professionnel d'interroger des données en direct pour prendre des décisions rapides et précises fondées sur des données, et de discerner les cas d'utilisation qui bénéficieraient le plus de l'analytique. Forts de ces connaissances, les responsables de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement seront en mesure de définir les cas d'utilisation et de les mettre en œuvre de manière stratégique.

Cette approche aidera les chefs d'entreprise à comprendre quels sont les cas d'utilisation les plus fondamentaux pour atteindre leurs objectifs commerciaux. En conséquence directe, les entreprises de logistique et de chaîne d'approvisionnement devraient constater que leurs applications analytiques produisent de meilleurs résultats, avec plus d'impact, à la fois à long et à court terme.

Cette approche stratégique permettra aux organisations de logistique et de chaîne d'approvisionnement de tirer parti de l'analyse pour prendre des décisions fondées sur des données. L'adoption d'une stratégie de données intelligentes, alimentée par un tissu de données intelligentes, qui va au-delà des processus manuels pour intégrer de manière transparente la collecte, l'analyse et l'application de données solides, est un élément essentiel de cette approche.

En dotant les entreprises de logistique et de chaîne d'approvisionnement des informations exploitables et de la visibilité de bout en bout que l'analyse peut fournir, elles seront mieux à même de voir, de comprendre, d'optimiser et d'agir. En fin de compte, cela les aidera à évoluer vers un modèle de chaîne d'approvisionnement plus souple et plus résilient, dans lequel ils seront en mesure d'améliorer les mesures de respect des délais de livraison, d'optimiser les décisions en matière de développement durable, par exemple en comprenant quels itinéraires emprunter pour accroître l'efficacité énergétique, et de mieux gérer les contraintes dans l'ensemble de l'entreprise et de l'écosystème mondial.

L'adoption d'un état d'esprit stratégique leur permettant de développer une stratégie de données intelligentes et d'identifier et de hiérarchiser les cas d'utilisation individuels qui s'alignent sur les objectifs stratégiques est la clé qui permettra aux responsables de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement de libérer tout le potentiel de l'analytique. Au-delà de l'amélioration du retour sur investissement, l'accès à l'analyse à la demande permettra aux organisations de s'adapter rapidement aux perturbations et d'anticiper les tendances futures - deux éléments essentiels pour une réussite à long terme dans l'environnement dynamique de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement d'aujourd'hui.

Les chefs d'entreprise de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement doivent toutefois se rappeler que le succès de l'analyse dépend de l'intégrité des données utilisées. Une qualité de données inférieure se traduit directement par des résultats analytiques médiocres. Il est donc impératif que les entreprises de logistique et de chaîne d'approvisionnement investissent dans la technologie "smart data fabric" nécessaire pour obtenir des données propres, harmonisées et en temps réel. En fin de compte, cet engagement en faveur de l'intégrité des données est essentiel pour que les organisations tirent le maximum de valeur de l'analyse et obtiennent les informations exploitables nécessaires à une prise de décision éclairée.