Où les données ne collectent pas de poussière

Le concept d '«entreprise intelligente» change la donne pour le secteur des biens de consommation. Les entreprises peuvent de plus en plus prendre des décisions plus intelligentes en temps réel que leurs homologues humains. Et cette capacité ne fait que se renforcer à mesure que les données que nous capturons et utilisons deviennent plus pertinentes.

La plupart des dirigeants aiment penser que leurs sociétés fonctionnent avec des données épurées et un accès «à tout moment, n'importe où» à analytics . Mais je me demande souvent si leur perception reflète réellement leur réalité.

Une nouvelle ère de l'intelligence appelle une perspective différente sur les actifs de données

Recueillez-vous et utilisez-vous des données de médias sociaux, des données météorologiques, des données géospatiales et des données machine? Mieux encore, exploitez-vous les données stockées dans votre entreprise pour vous aider à prendre des décisions stratégiques?

Si votre réponse est «probablement pas» ou «non», vous n’êtes pas seul. Mais cela ne signifie pas que vous pouvez rester immobile et rester complaisant. Au contraire, vous devez recentrer la gestion et l’analyse des données pour doter le personnel des éléments suivants:

• Données stockées également accessibles
• Définitions et étiquettes de données uniformes dans l’entreprise
• Possibilité de manipuler et d’échanger des données entre applications
• Scénarios innovants optimisant la valeur de vos actifs de données

En répondant à ces besoins critiques, l'analyse fournit une image détaillée qui permet aux décideurs de comprendre ce qui se passe en temps réel. Ils pourront également regarder l’horizon émergent sans l’influence de préjugés inconscients et conscients.

Examinons des scénarios d’affaires courants dans lesquels une meilleure gestion des données peut être incroyablement avantageuse.

1. Répondre au sentiment des médias sociaux

Considérez une entreprise du secteur de l’alimentation et des boissons qui reçoit des commentaires négatifs sur un produit. Si l'entreprise ne collecte pas ou ne détecte pas ses flux de médias sociaux, elle ne saura jamais le problème sous-jacent. Pire, il ne sera pas en mesure de régler le problème avant que la nouvelle ne soit rapportée par Le Wall Street Journal .

En s'appuyant sur tout le sentiment des médias sociaux, les sociétés de produits de consommation peuvent prendre des mesures immédiates, ciblées et délibérées. action visant à créer une expérience positive pour tous les consommateurs.

2. Protéger la chaîne d'approvisionnement

Pendant deux années consécutives, les côtes sud et est des États-Unis ont été frappées par une série de puissants ouragans. Pour les entreprises du secteur des produits alimentaires et des boissons, de tels événements naturels peuvent empêcher les cadres de rester debout toute la nuit à regarder The Weather Channel.

Comment la société peut-elle expédier des produits à des endroits en prévision d'une tempête? Les distributeurs, les détaillants et les clients seront-ils bien approvisionnés? Les points de vente connaîtront-ils des ruptures de stock en quelques heures? Si tel est le cas, existe-t-il un centre de distribution à proximité capable de les reconstituer en temps quasi réel?

Plutôt que de laisser ces questions tourbillonner dans l’esprit des dirigeants, les analyses combinant des données météorologiques et géospatiales peuvent s'avérer très judicieuses. Ces informations permettent aux décideurs d'expérimenter différents scénarios pour déterminer comment ajuster au bon moment et au bon moment les flux de marchandises entrants et sortants – et agir en conséquence bien avant qu'un ouragan n'atterrisse.

3. Réaliser tout le potentiel des données machine

Depuis des années, les usines de fabrication collectent des données sur la technologie opérationnelle . Ils savent quand la machine est active ou inactive, si le niveau de température et de vibration est trop élevé ou trop bas, et si sa maintenance est prévue.

Mais que se passe-t-il si l'entreprise prend ces données et les fait converger avec son ERP data? L'image des besoins opérationnels au niveau de l'usine peut être très différente de ce que l'on pensait initialement. Par exemple, les actifs de la machine peuvent être mis hors ligne pour maintenance lors de la prévision d'un dysfonctionnement imminent, par opposition à la planification d'une date sans risque de panne imminente.

Grâce à cette approche, les entreprises peuvent économiser des millions de dollars en maintenance d'actifs. frais. À présent, le responsable des opérations peut prédire quand un actif va échouer, commander la bonne pièce et planifier la maintenance. Plus important encore, la disponibilité et la productivité de la production sont considérablement améliorées.

Les enjeux sont trop importants pour que les données restent «poussiéreuses»

Tant que les données ne sont pas stockées de manière cloisonnée, les sociétés de produits de consommation ont tout à gagner capacités qui les aideront à devenir plus compétitifs. Je vous exhorte à regarder au sein de votre organisation pour éliminer les données collectées et commencer à les utiliser pour prendre de meilleures décisions commerciales et découvrir de nouvelles informations jamais imaginées auparavant.

Cet article a paru à l'origine sur Technologie des biens de consommation.

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