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Data driven

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Construisez une stratégie ou un projet data driven

Depuis plus de 30 ans, Alcimed accompagne ses clients dans leurs approches Data Driven, de la stratégie d’acquisition de données avec l’identification et la collecte de données, à la valorisation de ces données ou de données internes via le data mining, jusqu’à la mise en place d’algorithmes de machine learning et la data visualisation.

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    Les enjeux liés aux stratégies data driven

    Les entreprises génèrent, récupèrent et stockent de plus en plus d’informations numériques. Le Data Driven permet de mettre en place des méthodes de prise de décision sur la base de ces informations numériques.

    La mise en œuvre d’une stratégie Data Driven en entreprise recouvre des enjeux à la fois dans la gestion du changement pour implémenter cette stratégie et dans l’exécution opérationnelle :

    Le premier défi est d’identifier quelles sont les données pertinentes sur lesquelles l’entreprise Data Driven veut baser sa prise de décision, qu’il s’agisse d’un domaine spécifique ou d’un pan entier de son activité. Par exemple, mettre en œuvre une stratégie marketing Data Driven nécessite des données à la granularité fine sur les clients potentiels, à l’échelle d’un consommateur par exemple, tandis que l’optimisation de la gestion de stocks nécessite des données sur la logistique.

    Quelles sont les données critiques à considérer selon les décisions à prendre ? En quoi ces informations numériques pourraient servir les objectifs de mon entreprise ?

    Il peut s’agir de capitaliser sur des informations numériques déjà générées, à récupérer en interne ou en externe. Du point de vue des données internes, leur identification peut être un enjeu lorsque l’organisation est grande, c’est pourquoi les entreprises tendent à structurer autant que possible cette ressource digitale pour la rendre visible et accessible. Des approches spécifiques peuvent devoir être mis en œuvre pour permettre de générer la donnée stratégique qui permettra une prise de décision Data Driven. Les sources de données externes sont variées et leur usage peut être soumis à certaines restrictions (accès restreint avec montage de dossier, coût, etc.) liées à leur détenteur et aux réglementations en vigueur dans différents pays, en particulier dans le cas d’informations personnelles et a fortiori lorsqu’elles concernent la santé.

    Où récupérer la donnée pertinente ou comment la générer ? Quelles sont les étapes à suivre pour récupérer et être autorisé à traiter la donnée ?

    Selon le projet, et l’utilisation des données identifiées, il est important d’adapter la forme des données récupérées au projet pour lequel elles ont été collectées. Par exemple, une étude ponctuelle de la performance de campagnes marketing n’entraine pas d’enjeu spécifique au stockage ou à l’accessibilité de ces informations; un stockage en local est suffisant. En revanche, la création d’un outil de prédiction de stock doit s’intégrer dans le flux des données entrantes afin que l’outil puisse mesurer le risque en temps réel. L’intégration des données pour des prises de décisions en temps réel, le plus souvent au niveau opérationnel comme dans l’industrie 4.0, est lié au concept de Smart Data.

    Quels sont les process à mettre en place pour valoriser au maximum les données ?

    Lorsque les données sont récupérées, stockées, valorisées, un enjeu majeur est de les étudier afin d’en tirer les informations les plus pertinentes ou de créer des algorithmes de machine learning qui permettront la prédiction, l’automatisation ou l’analyse poussée. Un autre enjeu consiste à créer des cadres analytiques pertinents, afin que les recommandations soient d’autant plus percutantes et que les modèles utilisés soient les plus adaptés.

    Quels enseignements tirer des données ? Quels risques ou opportunités business les données possédées peuvent-elles permettre d’anticiper ?

    Enfin, l’intégration de la donnée brute, analysée ou modélisée pour mener une stratégie Data Driven doit s’accompagner de la mise en œuvre de process de travail en interne et d’une acculturation des équipes pour pérenniser l’approche et continuer de donner du sens à la prise de décision et aux actions menées.

    Comment acculturer les équipes à une stratégie basée sur la donnée ? Quels processus de conduite de changement suivre pour créer une culture data au sein de l’entreprise ?

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      Comment nous vous accompagnons dans vos stratégies data driven

      Depuis plus de 25 ans, Alcimed accompagne ses clients dans leurs démarches d’innovation et de développement de nouveaux marchés. Avec l’évolution des technologies et des pratiques associées, la data est aujourd’hui au cœur des activités des entreprises, et son utilisation intelligente devient une nécessité. Dans ce contexte, la considération d’une réflexion Data Driven est souvent incontournable quel que soit le type de mission sur lequel nous intervenons avec nos clients.

      Au-delà de placer la donnée au cœur de nos réflexions et de nos modèles, notre équipe vous accompagne dans vos démarches Data Driven et dans la mise en œuvre de votre stratégie Data Driven.

      Selon votre projet, votre contexte et vos enjeux, nous vous accompagnons notamment dans :

      • L’identification de vos données stratégiques :

      Notre expérience des métiers de nos clients et notre capacité à animer des réunions de travail nous permettent de cerner les données critiques au service des enjeux business et impératifs stratégiques de nos clients. Si ces données critiques sont disponibles, elles doivent être récupérées ; en revanche si elles n’existent pas encore, nous pouvons imaginer avec nos clients des solutions pour créer cette donnée, la récupérer, et réfléchir aux moyens à mettre en œuvre pour y arriver.

      • L’identification des sources de données et la stratégie de collecte :

      En ce qui concerne les sources de données internes, nous accompagnons nos clients pour identifier et récupérer ces données en interne, et définissons comment elles peuvent être exploitées pour répondre à leurs questions. Concernant les données externes, nous vous aidons en nous appuyant sur notre connaissance des open data (données en libre accès), des différentes bases de données accessibles sur le marché, des procédures à suivre afin d’accéder à des bases de données publiques et des bases de données que nous utilisons.

      • L’analyse des données :

      Nos data scientists et consultants possèdent les outils analytiques et technologiques d’analyse des données de nos clients, permettant l’étude de données qualitatives et quantitatives.

      • L’implémentation d’algorithmes de machine learning :

      Certaines missions pour nos clients nécessitent de mettre en place des algorithmes de prédiction, ou d’analyse poussée. Nos data scientists développent des algorithmes de machine learning codés spécifiquement pour chaque projet, adaptés et ajustés aux enjeux de nos clients.

      • L’acculturation de vos équipes sur les sujets data :

      Nous participons à développer la culture interne de nos clients autour de la data par la formation, la discussion, l’organisation de séminaires ou de workshops, ou encore la co-construction des méthodes et process internes avec les équipes de nos clients.

      Exemples de projets récents menés pour nos clients dans le domaine du data driven

      • Refonte du modèle promotionnel d’un médicament par une approche d’analyse Data Driven

        Un de nos clients, leader industriel pharmaceutique, souhaitait repenser le modèle promotionnel d’un médicament de son portefeuille (quels médecins cibler, à quelle fréquence, par quels canaux) selon une approche Data Driven.

        Notre mission consistait à trouver, grâce à une étude quantitative, le modèle promotionnel qui permettrait d’avoir le meilleur ROI, en optimisant le ciblage des médecins et le mix promotionnel, le tout, à partir d’un mélange entre des données de vente, des données de budgets, des données sur la promotion réalisée et également des données de ciblage provenant de l’externe.

        Nos analyses quantitatives ayant été limitées (peu de données, parfois mal renseignées) ont été complétées par une étude qualitative afin de trouver le modèle idéal permettant le meilleur retour sur investissement pour notre client.

      • Évaluation de solutions numériques de collecte de données de vie réelle pour la création d’une nouvelle offre

        Nous avons accompagné un de nos clients, leader du secteur de la santé, qui souhaitait explorer l’opportunité de diversifier ses activités via l’intégration et l’utilisation de solutions numériques pour la génération et le recueil de données de vie réelle (Real-World Evidence – RWE).

        Pour cela, nos équipes ont évalué les différents outils de capture de données existantes sur le marché, leurs caractéristiques, leurs avantages et leurs limites, ainsi que les approches existantes pour leur application en France en Real-World Evidence. À la suite de notre analyse, nous avons défini 4 approches permettant d’intégrer et de mettre œuvre ces nouveaux services de données numériques sélectionnés et avons établi un plan d’action opérationnel pour la réalisation de projets pilotes.

        In fine, un pilote a été concluant et a permis le lancement d’une nouvelle offre différenciante.

      • Détermination d’un indicateur de mesure de l’engagement client via une approche Data Driven

        Pour l’un de nos clients, nous avons mis au point un indicateur global d’engagement client. L’objectif de cet indicateur est d’utiliser l’ensemble des données clients disponibles, notamment en termes de réponses aux communications transmises, afin de piloter les activités de l’entreprise : comprendre quelles sont les actions qui ont déclenché de l’engagement afin de pouvoir prendre les meilleures décisions à venir.

        Notre méthodologie s’est décomposée en deux parties. La première consistait à créer une définition commune de ce qu’est l’« engagement client » chez notre client et visait à définir les données disponibles pour la création de cet indicateur. Cela s’est traduit par une investigation externe (recherche bibliographique et interviews auprès d’acteurs clés) et interne via des échanges avec les différentes parties prenantes chez notre client. La seconde partie consistait à récupérer ces données pour en faire ressortir, en temps réel, l’indicateur d’engagement à différents niveaux de granularité pour notre client.

      • Analyse du contexte règlementaire concernant la collecte et le traitement de données sensibles

        Un de nos clients, un acteur industriel, souhaitait mettre en œuvre un projet européen basé sur le recueil de données sensibles dans des bases externes.

        Après avoir mené un premier pilote ayant consisté à rassembler des données et mettre en place un algorithme de prédiction dans un pays européen, nous avons défriché le contexte réglementaire de l’Union Européenne et de plusieurs autres pays européens. Le but était de mieux comprendre comment collecter des données sensibles et les traiter dans ces autres pays en Europe.

        Nous nous sommes donc intéressés au RGPD et aux lois nationales afin d’apporter une vision globale de l’environnement réglementaire et des différentes étapes nécessaires afin de mettre en œuvre le projet que notre client avait l’ambition d’implémenter.

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        Pour aller plus loin

        Créée en 1993, Alcimed est une société de conseil en innovation et développement de nouveaux marchés spécialisée dans les secteurs innovants : sciences de la vie (santé, biotechnologie, agroalimentaire), énergie, environnement, mobilité, chimie, matériaux, cosmétiques, aéronautique, spatial et défense.

        Notre vocation ? Aider les décideurs privés et publics à explorer et développer leurs terres inconnues : les nouvelles technologies, les nouvelles offres, les nouveaux enjeux géographiques, les futurs possibles et les nouvelles manières d’innover.

        Répartie dans nos 8 bureaux dans le monde (en France, en Europe, à Singapour et aux Etats-Unis), notre équipe est composée de 220 explorateurs de haut niveau, multiculturels et passionnés, ayant une double culture scientifique/technologique et business.

        Notre rêve ? Être 1000, pour dessiner toujours plus avec nos clients le monde de demain.

        Le Data Driven désigne une approche de pilotage d’un projet ou d’une entreprise par la donnée, générant un environnement dans lequel les décisions sont soutenues par des analyses de données ou des algorithmes de machine learning, favorisant une gestion rationnelle et efficace.

        La Data Science désigne l’ensemble des techniques algorithmiques associées aux statistiques qui permettent de sélectionner les bonnes données, de les analyser, ou encore de créer des algorithmes de prédiction (on parle alors de machine learning).