Comment mettre la science des données au service de votre chaîne d’approvisionnement ?

Par : Matt Harding, premier vice-président de la science des données, Transplace

La croissance opérationnelle et l’amélioration de l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement dans le monde des affaires en constante évolution d’aujourd’hui sont une priorité absolue pour de nombreuses entreprises. Pour se développer sur un marché qui évolue rapidement, les organisations doivent avoir la capacité d’utiliser des algorithmes et des analyses de données avancées pour générer la prochaine vague de valeur de la chaîne d’approvisionnement.

Compte tenu de l’abondance des données disponibles et des technologies avancées désormais accessibles pour les exploiter, les organisations doivent mettre en place des stratégies efficaces pour collecter les données, produire et valider des modèles et, en fin de compte, glaner des informations exploitables pour mieux gérer leurs activités.

Mais comment une entreprise peut-elle savoir si elle tire le meilleur parti de ses données ? Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des façons dont la science des données a un impact sur les opérations de la chaîne d’approvisionnement et comment une organisation devrait exploiter les informations pour créer une valeur commerciale plus importante et stratégique.

La science des données n’est qu’un processus – la valeur commerciale est l’objectif.

Lorsqu’il s’agit de « big data », il peut être facile pour une organisation de se concentrer sur la création de contenu avec un objectif limité, il est donc très important de déterminer d’abord les angles morts et les lacunes. En outre, il est important de comprendre quelles améliorations spécifiques peuvent être apportées pour améliorer votre activité, et comment les données peuvent vous aider à y parvenir. Lorsqu’elle entame un parcours de science des données, une organisation doit avoir en tête un objectif commercial final et comprendre les ressources dont elle dispose pour apporter des améliorations et, en fin de compte, stimuler la croissance opérationnelle.

La « hiérarchie » de la valeur de la science des données

Les bonnes hiérarchies définissent les niveaux fondamentaux qui doivent être atteints avant qu’une organisation puisse atteindre un niveau de valeur supérieur. La hiérarchie – du niveau le plus bas au plus haut – de la valeur de la science des données comprend :

• Des sources d’information établies et fiables: Chaque organisation crée d’énormes quantités de données. Toutefois, ce n’est qu’un point de départ. Les données doivent être traitées avant d’être acceptées comme un élément de décision.
• Suivi et communication des informations : Dans sa fonction la plus élémentaire, la science des données devrait être capable de déchiffrer les tendances au sein d’une organisation ainsi que les modèles entourant les facteurs sectoriels externes. Ces informations peuvent aider à identifier les moyens d’améliorer une entreprise à court et à long terme.
• Appels à l’action et actions correctives : La science des données doit être utilisée pour identifier les appels spécifiques à l’action liés aux processus nouveaux et existants. Par exemple, votre organisation comprend-elle comment votre équation de services et de coûts avec les fournisseurs permet d’obtenir de la valeur lorsque l’offre et la demande évoluent sur le marché ?
• Identifier les signes avant-coureurs : Les modèles de science des données joueront un rôle important pour anticiper les perturbations ou les obstacles potentiels avant qu’ils ne se produisent ; par exemple, la capacité de relier des mouvements continus ou de détecter des perturbations potentielles du service. La capacité de réagir à tout problème avant qu’il ne survienne peut aider votre entreprise à économiser du temps et des ressources.
• Intégrer l’automatisation et la prise de décision : Dans sa fonction la plus élevée, la science des données devrait aider à former des systèmes à l’échelle pour faciliter les décisions et intégrer les informations dans et entre les systèmes. De cette façon, ces systèmes de données peuvent continuellement fournir de nouvelles opportunités d’apprentissage et d’adaptation pour une organisation.

Attention ! Ne faites pas une confiance aveugle à l’IA et à l’apprentissage automatique

Lors de la mise en œuvre de technologies avancées telles que l’IA et l’apprentissage automatique dans un processus de science des données, il est important de reconnaître à la fois la valeur et les complications potentielles. Les organisations doivent toujours :

• Connaître la précision des modèles. 999% contre 90% a des conséquences énormes à l’échelle.
• Comprendre les implications et les coûts de l’échec d’un modèle. Le contraire de la précision est aussi la fréquence des échecs – et les échecs sont pénalisés – il faut donc en tenir compte.
• Reconnaître les avantages et les limites de la science des données. Ce n’est pas parce qu’un modèle est étiqueté « avancé » qu’il est toujours bon. La preuve de concept et le développement agile sont essentiels pour obtenir une réponse acceptable rapidement et à moindre coût.
• Comprendre la pertinence des données historiques de formation pour les systèmes actuels. Le passé doit avoir un lien avec l’état actuel ou futur. Tout changement significatif dans la représentation des données invalidera les efforts de modélisation antérieurs.

Se positionner pour un avenir de plus grande valeur commerciale

Le monde de la chaîne d’approvisionnement a un bel avenir, et les modèles de science des données peuvent être très efficaces s’ils sont mis en œuvre correctement. Mais si une organisation de la chaîne d’approvisionnement ne se concentre pas d’abord sur ses objectifs commerciaux fondamentaux et ne s’intéresse qu’à la prolifération du contenu, l’approche risque d’échouer.

Chez Transplace, nous utilisons la science des données pour obtenir à la fois une vision stratégique de notre marché et un aperçu des opportunités tactiques et réalisables pour réduire les coûts et créer de nouvelles façons pour nos clients d’améliorer leurs opérations de chaîne d’approvisionnement. Vous voulez en savoir plus ? Contactez-nous dès aujourd’hui.

Comment exploitez-vous la science des données au sein de votre chaîne d’approvisionnement ?