Les flottes d’entreprises à l’heure de la data

par 29 Nov 2019

“Il est impossible de gérer sans mesurer !”

Cette belle formule enseignée dans les grandes écoles est devenue beaucoup plus brutal à l’ère digital. Aujourd’hui c’est plutôt : “Mesure ou crève” !

La data c’est le point zéro de l’ère digitale. Elle provoque la curiosité, confirme ou pas une hypothèse, sépare les bonnes et les mauvaises idées et aide à prioriser les ressources.

Sans une stratégie data, le gestionnaire de flotte se prive d’une base solide, stable et partagée par l’ensemble des collaborateurs sur laquelle il peut s’appuyer pour comprendre les comportements de conduite des employés, prévoir la maintenance des véhicules, éclairer les problèmes de logistiques et, bien sûr, atteindre l’excellence opérationnelle.

Mais attention, il ne suffit pas de collecter et d’analyser la data, il faut surtout en extraire de la valeur pour impacter positivement les opérations et l’ensemble des investissements.

Une stratégie data commence quand on se pose la question : « comment traiter plus de données que ce que nous traitons aujourd’hui » ? Nul besoin d’être une multinationale pour se poser cette question, une simple PME qui met en place un CRM pour collecter et analyser plus de données sur ses clients à une stratégie Data. C’est aussi simple que ça…

Une étude réalisée en 2018 par Dresner Advisory déplore que seulement 12% des entreprises utilisent la data d’une manière efficace, c’est-à-dire pour renseigner leur stratégie, éclairer leurs actions et innover. La grande majorité des rapports ne passent que sous les yeux des analystes et de certains dirigeants. Seul un petit groupe d’initiés a le droit d’y accéder. Nous pensons qu’il faut changer radicalement cette approche.

Bonne nouvelle, l’ère digitale a multiplié les sources d’accès facile à la data : site web, réseaux sociaux, apps, smartphones, chatbots, capteurs télématiques installés dans les maisons, les voitures… Et en même temps amélioré les technologies relatives à sa collecte, son nettoyage, sa modélisation et l’interprétation visuelle des données.

Ce résultat est un paradoxe. Nous sommes en face de la plus grosse collecte d’information jamais entreprise dans l’histoire de l’humanité. Des données prêtes à l’exploitation, qui s’auto-analysent grâce aux technologies prédictives du machine learning et du deep learning… Mais qui ne sont pas suffisamment exploitées…

C’est un peu comme si l’on avait mis en place toute la technologie nécessaire pour extraire et raffiner le pétrole avant d’avoir inventé le moteur à explosion.

Le moteur à explosion de la data sera son accessibilité au-delà des cercles d’initiés et surtout sa diffusion et sa compréhension par les opérateurs de flottes. C’est la mission que nous nous sommes assignés à Drivata.

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