Relever le défi des données pour mieux planifier la demande

Des données précises et opportunes sont essentielles pour prendre des décisions commerciales éclairées, mais de nombreuses organisations peinent à obtenir les informations dont elles ont besoin pour une planification efficace. Ce défi peut sérieusement entraver la capacité d'une entreprise à faire des choix judicieux et à prévoir les tendances futures. Chez o9 Solutions, nous comprenons ce problème et proposons une approche stratégique pour vous aider à surmonter ces obstacles.

Notre récent webinaire, “ Préparation des données : Comment construire une base pour la planification de la demande pilotée par l'IA ”  a abordé un problème courant pour de nombreuses entreprises : être bloqué avec des systèmes obsolètes et des processus manuels. Nous avons souligné comment une approche stratégique de la préparation des données peut permettre des améliorations significatives, en particulier pour les entreprises de taille moyenne qui visent à améliorer leur précision de prévision et leur efficacité opérationnelle.

Comme exploré lors d'un récent webinaire “ Préparation des données : Comment construire une base pour la planification de la demande pilotée par l'IA ” Avec les experts en algorithmes Samuel Parker et Tom Bond, la construction d'une base de données solide n'est pas seulement importante, elle est non négociable pour une mise en œuvre réussie de l'IA. 

La racine du problème : pourquoi la planification de la demande échoue 

Selon Samuel Parker et Tom Bond d'Algo, la base de planification de la demande efficace s'effrite lorsqu'elle est confrontée à quelques défis clés liés aux données. De nombreuses entreprises sont piégées dans un réseau de systèmes disparates, avec des données dispersées entre les ERP comme NetSuite et SAP, les systèmes de point de vente (POS) et d'autres outils. Le temps et les efforts consacrés à l'assemblage manuel de ces informations constituent une dépense majeure en ressources et une source constante d'erreurs.

Sans visibilité en temps réel, les décisions sont basées sur des données obsolètes, forçant les équipes dans un cycle réactif qui augmente l'imprécision des prévisions.

De plus, une structure et une hiérarchie de données médiocres rendent impossible l'obtention d'informations de haut niveau. Au lieu d'une analyse stratégique, les équipes sont contraintes à une planification granulaire et chronophage. Le plus gros problème, cependant, est le manque de confiance. Lorsque les équipes n'ont pas confiance dans l'exactitude des données, elles s'appuient inévitablement sur des remplacements manuels et leur instinct, sapant complètement la valeur de tout modèle de prévision avancé. Ce principe “ garbage in, garbage out ” (déchets en entrée, déchets en sortie) est une dure réalité pour de nombreuses entreprises.

Les coûts cachés des données non préparées 

Ces défis liés aux données se traduisent directement par d'importantes inefficacités opérationnelles et des opportunités manquées : 

• Effort manuel excessif : Les équipes consacrent un temps considérable à la réconciliation, au nettoyage et à la préparation des données, détournant ainsi des ressources précieuses de la planification stratégique. Un client a même reconstruit ses prévisions chaque semaine à partir de zéro en raison de problèmes de synchronisation des données. 

• Prévisions inexactes : Sans une base de données fiable et complète, les moteurs d'IA (ou même les méthodes de prévision traditionnelles) produisent des résultats erronés, entraînant des surstocks, des ruptures de stock et une réduction de la rentabilité. 

• Vision stratégique limitée Lorsque les planificateurs sont englués dans la mécanique des données, ils ont peu de temps pour analyser les tendances du marché, comprendre le comportement des consommateurs ou identifier les causes profondes des écarts de prévision. 

• Lenteur du délai de mise en valeur des nouvelles technologies : Investir dans des outils avancés d'IA ou de planification sans résoudre les problèmes sous-jacents de données revient à construire un gratte-ciel sur du sable – il est voué à l'instabilité et à l'échec. 

La solution d'Algo : Étapes pratiques pour l'excellence des données 

Chez Algo, nous comprenons que les “ données parfaites ” sont un objectif difficile à atteindre. Nous nous concentrons sur des étapes pratiques et percutantes qui apportent rapidement une valeur tangible. Nous guidons nos clients à travers un parcours en trois phases : 

1. Découvrir et prioriser : Nous commençons par une compréhension approfondie de votre état actuel. Quelles données possédez-vous ? Où se situent leurs forces et leurs faiblesses ? Quels sont les plus grands “points de friction” pour votre équipe de planification ? Nous priorisons ensuite les éléments de données essentiels qui, une fois traités, apporteront les améliorations les plus immédiates en termes de précision des prévisions et d'efficacité des processus. Nos premières sessions impliquent souvent l'utilisation de modèles existants de cartographie des données pour accélérer ce processus. 

1. Normaliser les données : C'est là que nous mettons la main à la pâte. Nous travaillons activement avec votre équipe, souvent par le biais d'ateliers dédiés et de sessions collaboratives, pour nettoyer, transformer et structurer vos données. Cela comprend : 

1. Dédoublonnage Élimination des entrées redondantes ou contradictoires. 

1. Normalisation Garantir des formats et des définitions cohérents entre toutes les sources. 

1. Construction hiérarchique : Structuration des données de référence (comme les hiérarchies de produits et de lieux) pour permettre la planification agrégée et l'analyse détaillée. 

1. Validation des données : Mise en œuvre de règles pour garantir la qualité continue des données. 

1. Opérationnaliser et automatiser : La dernière étape consiste à intégrer vos données nettoyées et normalisées dans vos systèmes de prévision et de planification. Nous aidons à établir des pipelines de données robustes, en tirant souvent parti des API pour l'échange de données en temps réel, afin d'assurer un flux continu de données de haute qualité. Cette automatisation réduit non seulement les efforts manuels, mais alimente également votre moteur d'IA avec les entrées fiables dont il a besoin pour prospérer. 

L'impact transformateur 

Les résultats de ce parcours ciblé de préparation des données sont significatifs : 

• Amélioration de la précision des prévisions : Grâce à des données fiables, complètes et actualisées, vos modèles d'IA peuvent fournir des prévisions bien plus précises, avec souvent des gains de précision de 10 à 20 % rien qu'en harmonisant les données. 

• Effort manuel réduit : L'automatisation des processus de données libère du temps pour votre équipe de planification, lui permettant de passer de la manipulation des données à l'analyse stratégique et à la gestion des anomalies. 

• Fiducie d'affaires améliorée : Lorsque votre équipe constate des améliorations tangibles dans la qualité des données et la fiabilité des prévisions, sa confiance dans le processus de planification s'envole, favorisant ainsi une culture de prise de décision basée sur les données. 

• ROI accéléré grâce à l'IA : Une base de données solide garantit que votre investissement dans la planification de la demande pilotée par l'IA porte vraiment ses fruits, offrant une valeur constante et un avantage concurrentiel. 

Ne laissez pas des défis de données intimidants freiner votre planification de la demande. En commençant modestement, en vous concentrant sur les victoires clés et en vous associant à des experts qui comprennent les nuances de la préparation des données, vous pouvez jeter les bases d'un avenir plus précis, plus efficace et alimenté par l'IA.  

Prêt à bâtir vos fondations pour la planification de la demande basée sur l'IA ? Parlons de vos données.