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26/01/2017

Les grandes tendances Data & Analytics 2017 de Deloitte

Dans son étude sur les tendances 2017 dans la Data Analytics, Deloitte a décrypté les défis et perspectives dans 5 fonctions clés de l’entreprise (finance, marketing, achats & supply chain, RH, risques & audit interne). « Le développement et l’acquisition des compétences d’analystes des données et de data scientists deviennent primordiales pour les organisations soucieuses de les intégrer au cœur de leurs directions métiers. En outre, elles semblent de plus en plus convaincues de l’intérêt des modèles collaboratifs sur les sujets Data, favorisant l’émergence de communautés de pratiques et d’écosystèmes ouverts sur des partenariats externes », estime Reda Gomery, Associé responsable Data Analytics chez Deloitte.
 
Les défis Data Analytics pour 5 fonctions clés de l’entreprise :
1. Finance : l'enjeu de transformation lié à la data
Après plusieurs années consacrées à la mise en place de multiples applications et outils (ERP, consolidation, budget…), les directions financières semblent désormais résolument tournées vers une meilleure valorisation de la Data. 
2. Marketing : l'évolution des pratiques à l'heure du digital
Innover dans le développement de nouveaux services, étendre la connaissance Client ou encore personnaliser la relation, tels sont les enjeux structurants du marketing.
3. Achats et supply chain : la montée en puissance des usages Data
Dans un contexte de globalisation des marchés, de pressions sur les prix et de complexification des process logistiques, les directions achats et supply chain perçoivent plus que jamais le potentiel levier lié à l’usage de la Data. 
4. Ressources humaines : l'évolution vers le «People Analytics»
Les usages analytiques sont en expansion parmi lesquels l’industrialisation et la fiabilisation de la production des indicateurs de pilotage RH, la connaissance de l’employé à travers une meilleure gestion des données associées (« Master Data ») ainsi que l’émergence de l’approche « People Analytics » à travers l’expérimentation de modèles d’analyses avancées (adéquation des canaux de sourcing selon les profils recherchés, facteurs de réussite de l’intégration…).
5. Risques et audit interne : l'adoption des usages Data pour renforcer les dispositifs de contrôle et d'anticipation
Développer une approche Data Analytics en investissant dans la mise en place de moyens adéquats devient un véritable levier de performance pour les directions. L’efficience et la pertinence de la gestion des risques reposent notamment sur l’automatisation et la rationalisation des contrôles, l’anticipation et l’identification de nouveaux « patterns » des risques.
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