• « The Economist Intelligence Unit, l’entité de recherche du magazine The Exonomist a publié récemment un rapport d’étude à  propos des Big Data (commandité par Wipro) et la manière dont les entreprises appréhendent ce virage. Avantages certains, obstacles et difficultés identifiées, types d’applications€¦ plusieurs dirigeants se sont prononcés pour donner leur vision ainsi que pour témoigner de leur expérience passée. »

    tags: bigdata profits

      • Il existe une réelle corrélation entre la croissance des profits et l’usage stratégique des données
      • Si la majorité des métiers de l’entreprise trouvent des usages autour des données, c’est surtout auprès du Marketing que la valeur ajoutée de ces données est la plus importante
      • Les secteurs de la finance et de la technologie sont les mieux préparés et les plus en avance dans l’exploitation des données, avec notamment la mise en place d’une « data management strategy »
      • Savoir quel type de données exploiter et importe le plus pour l’entreprise, reste l’un des défis les plus importants, et s’ajoute à  d’autres freins comme le fonctionnement en silos, le manque de compétences, ou encore la qualité des données collectées.
      • A la surprise générale, les entreprises les plus en pointe dans l’exploitation des données n’ont pas attendu l’appui et le lead de leur CEO pour mettre en place une telle démarche.
  • « In our survey, conducted in partnership with WomenCorporateDirectors and Heidrick & Struggles, we asked over 1,000 board members across the globe to rate their companies’ performance in each of nine dimensions of talent management: attracting top talent; hiring top talent; assessing talent; developing talent; rewarding talent; retaining talent; firing; aligning talent strategy with business strategy; and leveraging diversity in company’s workforce. « 

    tags: humanresources talents talentmananagement

  • « Social business has the potential to change the way we work, but for the most part it has not. The social enterprise is not yet here, though many talk about it, and confuse it with using social tools. For that, we can blame management. »

    tags: socialbusiness management compensation democracy hierarchy networks

    • If compensation was really linked to value, then salaries, job models, and other ways of calculating worth would have to be jettisoned.
    • The other elephant in the room is democracy. For management to work in the network era, it needs to embrace democracy, but we are so accustomed to existing structures that many executives would say it is impossible to run a business as a democracy. But hierarchy is a prosthesis for trust,
    • In an economy based on trusted knowledge networks of individuals, the organization should revert to merely a supporting role.
    • A stated commitment to democratic principles is often lacking in descriptions of social business practices.
  • « Feedback is a crucial mechanism in managing performance. Failing to provide helpful feedback to employees about how well they’re doing their jobs is one of the seven major mistakes of performance management. And the impact could be significant; in the infograph below, employee engagement falls 45 percentage points when managers make this mistake.

    Yet 41 percent of employees report their manager is making this mistake. [1] How hard could it be to give feedback? First, you set performance goals with your employees, and then you provide them feedback about their progress towards these goals. Easy as pie, right?

    Wrong. Giving feedback sounds easy; doing it well is actually pretty hard. But fear not, like any other skill, it can be honed. There’s some excellent strategic advice in this white paper [hyperlink], but here are my three top tips for giving good feedback. »

    tags: humaresources feedback engagement

  • « Comment les Big Data ont transformé Qantas Airlines »

    tags: bigdata qantas casestudies customerrelationship

  • « Les entreprises du CAC40 sont bien gérées : leurs résultats en témoignent. Toutes ou presque ont réussi leur internationalisation et sont en expansion, même si elles ne créent plus beaucoup d’emplois en France. Il y a pourtant un motif de s’inquiéter : nos grandes entreprises ne sont pas prêtes à  affronter les conséquences de la révolution numérique. »

    tags: strategy digital CAC40 tourism energy retail data economy

    • Le secteur de la distribution a été parmi les premiers bouleversés. Les distributeurs spécialisés, en particulier la FNAC, et dans une moindre mesure les Carrefour et autres, ont pris les premiers coups.
    • En faisant levier de ces données pour ajuster leur offre d’assurance domestique ou automobile au plus juste, les géants industriels du numérique pourraient invalider les méthodes traditionnelles de calcul des actuaires.
    • La récente mise à  l’écart du PDG du groupe Accor,  auquel il a été reproché de ne pas avoir de stratégie numérique, est emblématique des tensions qui s’annoncent : dans le tourisme, on considère que 10 à  25 points de marge sont généralement abandonnés à   quelques acteurs américains (Hotels, Trip Advisor ou Expedia) qui se sont imposés comme des intermédiaires incontournables
    • Des acteurs de nouvelle génération, d’autant plus agressifs qu’ils pratiquent des innovations de rupture, vont progressivement enfermer les acteurs plus traditionnels dans l’apathie et l’impuissance.
    • L’essentiel des enjeux réside dans l’économie des données. Connaître précisément les clients et consommateurs, pouvoir s’adresser à  eux directement au bon moment et de la bonne manière, diversifier à  l’infini leur offre de services grâce à  des communautés de développeurs : voilà  ce qu’accomplissent les géants industriels qui ont appris à  faire levier des données.
    • Dans les services collectifs (Veolia ou GDF Suez), nous savons déjà  qu’IBM est en mesure de remporter des marchés de gestion de grands réseaux urbains, grâce à  un avantage compétitif qui fait toute la différence : la maîtrise de la donnée et la capacité à  en faire levier pour optimiser le fonctionnement d’un réseau complexe de distribution d’eau ou d’énergie. Aux yeux des clients, le numérique sera tôt ou tard perçu comme créant plus de valeur que l’expertise technique d’entreprises séculaires, mais dépassées.
  • « As I was getting ready for a panel discussion on big data a little while ago I tried to think of a concise (i.e. panel-friendly) way to explain why I thought the current data explosion was such a big deal for business world. I realized that were were two separate-but-related points I was trying to make. »

    tags: decision decisionmaking hippo data

    • The first is, as a statistician will tell you, that more data is better. All other things being equal, you’d rather have 100 people respond to your poll than 50, and 1000 than 100.
    • The second point is that, as I’ve written a bunch of times before (see here and here, for example) data-driven decisions, predictions, and diagnoses are much better than those that come from human intuition and HiPPOs (the €˜Highest-Paid Person’s Opinions’).
  • « Trop de données tuent l’information. C’est le constat que font aujourd’hui les spécialistes de la data. Emportées dans le tourbillon du Big data et nourries en continu de données variées sur leur clientèle, les entreprises ne savent d’ailleurs plus où donner de la tête. L’enjeu est bien évidemment pour elles d’extraire de cet amas confus de l’information stratégique. Un processus qui nécessite certes de nouveaux et puissants outils techniques, mais aussi et surtout une stratégie marketing permettant de formuler des besoins précis, et des statisticiens capables de faire le lien entre les deux. « 

    tags: bigdata information data marketing segmentation datascientists

    • en 2011, le montant total d’informations créées et répliquées a dépassé les 1,8 zettabytes [1.8 x 1021 bytes, ndlr], une multiplication par 9 en seulement 5 ans”. Plus significatif encore€‰: 90€¯% des données disponibles aujourd’hui dans le monde ont été produites durant les deux dernières années.
    • Selon l’étude Big Data, Bigger Opportunities€‰: Investing in Information and Analytics menée par le Gartner, en 2013, près de 42€¯% des 1€‰000 plus grandes entreprises mondiales auraient déjà  pris en compte la problématique du Big data pour optimiser leurs pôles financier et marketing.
    • Aujourd’hui, partout sur Internet, les consommateurs donnent leur avis sans qu’on en fasse la demande, ce qui permet aux entreprises de s’adapter aux besoins de chaque client et de personnaliser l’expérience d’achat”.
    • La compréhension des attentes des clients, couplée à  l’anticipation de leurs besoins, devient donc un avantage concurrentiel indéniable, à  une époque où la rentabilité de l’entreprise dépend d’une part de la fidélité du consommateur, et d’autre part d’une maîtrise des risques via la connaissance la plus précise possible de l’avenir.
    • A l’image du pétrole, la data, particulièrement quand son volume est conséquent, ne représente une valeur pour l’entreprise qu’après un raffinage minutieux
    • Même si avec l’essor d’ordinateurs plus performants et l’augmentation des capacités de stockage, les statisticiens sont capables désormais d’utiliser des algorithmes jusqu’alors trop complexes, et d’obtenir des résultats plus précis beaucoup plus rapidement, la valorisation de la donnée nécessite, au-delà  des prouesses technologiques, un€¦ “Big judgement”.
    • “ce qui est pertinent n’est pas la donnée en elle-même, mais la donnée rapportée à  autre chose. Ce croisement signifiant est d’ailleurs très complexe et les meilleurs ordinateurs ne peuvent pas l’élaborer à  partir de rien.
    • il ne s’agit pas avec le Big data de cumuler de l’information sur tout le monde pour vendre à  tous, mais au contraire de mieux délimiter le cercle potentiel des futurs acquéreurs.
    • le travail d’analyse des données nécessite des outils adaptés et des experts capables de formater, d’utiliser et de comprendre les logiciels. Avant toute chose, le patrimoine informationnel de l’entreprise est indispensable et s’évalue en fonction des potentiels usages que voudra en faire cette dernière
    • à€ l’ère du Big data, les services marketing sont ainsi invités, pour rester pertinents, à  prendre en compte des données plus volatiles, évoluant en temps réel, comme la géolocalisation ou l’événementiel.
    • les consommateurs, quand ils évoluent sur les réseaux, n’ont absolument pas conscience de véhiculer de la donnée ou d’être observés, car les plateformes restent floues sur leur définition de ce qu’elles appellent €˜la donnée publique’ ”
    • es logiciels sont aujourd’hui utilisés pour leurs fonctions d’analyse descriptive qui permettent de fournir une image à  un temps T de ce qu’est la clientèle, et pour leurs fonctions d’analyse prédictive qui, elles, favorisent les choix plus rationnels en se basant sur des résultats factuels”.
    • En abandonnant ainsi un mode de décision instinctif pour un mode de décision basé sur des éléments tangibles, la période de prise en considération des informations en interne est réduite, et l’entreprise devient beaucoup plus réactive.
    • Les logiciels sont manipulés par des spécialistes du sujet, à  savoir les statisticiens. Ces praticiens doivent avoir une connaissance pointue du logiciel et une compréhension très précise des besoins de l’entreprise. Ils seront ainsi capables de reconstituer de la connaissance stratégique pour l’entreprise, que ce soit en gestion et prévision de risques, ou bien en opportunité”
  • « Qu’est-ce qu’apprendre à  l’ère du numérique ? Question qui passionne bien des pédagogues, enseignants, chercheurs et animateurs multimédia en EPN (espace public numérique). »

    tags: learning digital

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