4/7/18

Les 3 tâches centrales de la transformation pilotée par les données

L'approche en trois étapes de BCG, économique et manifestement efficace, propose un calendrier de transformation numérique pour les entreprises de tous secteurs. Elle commence par des projets pilotes de numérisation rapide jusqu'à un système final de gouvernance des données menant à une transformation numérique aboutie.

Analyses
Industrie 4.0
Les 3 tâches centrales de la transformation pilotée par les données

 

 

La transformation pilotée par les données s'est imposée pour mener le changement dans les secteurs public et social. Un tel changement a motivé la plupart des dirigeants à trouver des moyens fiables de propulser leur entreprise vers un avenir basé sur les données. À côté de la motivation, la peur de rester compétitif et d'assurer la survie de leurs activités pousse les PDG à mettre en œuvre une approche ciblée, pragmatique et agile de la transformation par les données. En collaboration avec différentes industries, BCG a relevé ce défi et développé une approche en trois phases, économique, durable et progressive :

 

Worximity - Transformation pilotée par les données avec les technologies d'usine intelligente

1. Financer le parcours 

Cela suppose de poser les fondations par des efforts de numérisation rapide répondant aux bases d'une transformation plus large et générant des retours pour financer les phases suivantes. Les bénéfices de ces projets pilotes aident à montrer comment une entreprise type peut tirer parti de la numérisation à long terme.

2. Concevoir une transformation à l'échelle de l'entreprise 

Cela vise à optimiser la performance par la numérisation. Dans cette phase, les entreprises doivent s'appuyer sur les gains de la première phase et créer une feuille de route détaillée pour étendre la transformation à d'autres secteurs. De plus, identifier des balises pour numériser les fonctions et les opérations permet de préparer une transformation numérique aboutie. Dans cette phase, il est également utile pour l'organisation de commencer à « industrialiser » l'analyse de données — utiliser l'analytique comme ressource pour chaque opération.

3. Organiser pour une performance durable 

Cela implique de bâtir des systèmes à long terme et de progresser vers l'utilisation de nouvelles stratégies pilotées par les données. À mesure que l'entreprise continue d'esquisser sa feuille de route, elle doit standardiser des systèmes basés sur les données pour obtenir un résultat efficace. Enfin, pour assurer la pérennité de l'adoption des procédés numériques, les entreprises doivent constamment encourager de nouvelles façons d'utiliser les données.

 

Data-Driven Transformation_ex02_tcm-156856

 

SOURCE :  https://www.bcg.com/fr-ca/publications/2017/digital-transformation-transformation-data-driven-transformation.aspx?linkId=52354074&redir=true

En savoir plus?
télécharger le ebook
Articles connexes

Articles connexes

Retour au blogue
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
29
Oct 2021

La feuille de route numérique de votre usine : une liste de plus de 5 points

French
11
Jul 2018

TileBoard de Worximity : suivre les KPI typiques de la transformation de la viande

French
6
May 2019

Wx en Australie: Retour sur un séjour à la rencontre de nos clients

French

Related articles

Back to the blog
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
6
Jan 2025

Pourquoi le contrôle du poids dans l’industrie manufacturière est important et cinq étapes clés pour le gérer

Dans certains secteurs manufacturiers, le contrôle du poids est un élément crucial de la qualité qui a un impact sur la rentabilité, la conformité et la confiance des clients.

French
1
Oct 2021

Pourquoi l'industrie agroalimentaire ne peut pas se permettre des données incomplètes

Disposer de données fiables sur vos lignes de transformation agroalimentaire augmentera votre TRG et votre avantage concurrentiel.

French
15
Sep 2020

Pourquoi il est temps de prioriser la collecte de données manufacturières

La collecte de données manufacturières est un élément essentiel de la productivité et de l'amélioration en usine. Découvrez pourquoi vous devriez la prioriser.

French