Données opérationnelles

Types de données opérationnelles

Il existe trois types de données opérationnelles :

1. Business operational data : ce sont les données qui décrivent les processus organisationnels et l'expérience utilisateur.

2. Les donnéesopérationnelles IT : ce sont les données liées à la technologie et aux services numériques qui facilitent le regard des responsables sur les insights de leur entreprise.

3. Données opérationnelles business-IT intégrées : il s'agit d'un mélange de données opérationnelles business et IT. Ce type de données offre des perspectives et aide à prendre des décisions commerciales sur l'endroit où investir les ressources de l'organisation.

Données transactionnelles et données opérationnelles

Une organisation dispose d'une énorme quantité de données transactionnelles. Certaines activités typiques qui produisent des données transactionnelles sont l'achat de produits auprès de fournisseurs, la vente de produits, le lieu de vente, la livraison d'articles sur les sites des clients, le recrutement d'employés, etc.

La connaissance et la compréhension de ces types de données opérationnelles peuvent améliorer les opérations et aider à l'identification des risques. Ainsi, afin d'utiliser pleinement les données opérationnelles, il est essentiel de s'assurer que les données sont fiables et de la meilleure qualité possible.

Processus opérationnels d'entreprise axés sur les données

Lorsqu'une entreprise met en œuvre une approche axée sur les données, cela signifie qu'elle prend des décisions stratégiques sur la base de l'analyse des données et de leur interprétation. Cette approche permet aux entreprises d'évaluer et de systématiser leurs données dans le but de mieux servir leurs clients. En utilisant les données pour orienter ses actions, une entreprise peut personnaliser ses relations avec ses clients afin d'avoir une approche plus centrée sur le client.

Pour la réussite des opérations basées sur les données, l'organisation aura besoin de données. Elle aura notamment besoin d'un large éventail d'indicateurs de performance principaux.

Calcul des données d'exploitation

Voyons maintenant quelques exemples de données d'exploitation importantes que les entreprises doivent prendre en considération.

productivité du laboratoire

La productivité du travail est une mesure de la production par employé au cours d'une certaine période. Elle se calcule comme suit :

$LaborProductivity=\frac{Outputperperiod}{Numberofemployeesworkingduringtheperiod}$

L'augmentation de la productivité du travail peut profiter à une organisation en lui permettant de :

• Augmente la production sans modifier les coûts. Avec l'exemple mentionné ci-dessus, si la productivité du travail par semaine passe de 40 unités/travailleur à 50 unités/travailleur, alors les 10 travailleurs pourraient faire passer la production totale de 400 unités/semaine à 500 unités (10x50) par semaine.

• Diminuer les coûts sans modifier la production. En se basant sur l'augmentation de la productivité du travail mentionnée ci-dessus, l'organisation pourrait avoir moins de main-d'œuvre et continuer à produire 400 unités par semaine. Avec une productivité du travail de 50 unités par semaine, seuls 8 travailleurs seront nécessaires pour atteindre 400 unités de production.

L'augmentation de la productivité du travail peut être obtenue de différentes manières. En voici quelques exemples :

• Introduction d'une nouvelle technologie qui accélérera le processus de production.

• Ajustement du système de production pour qu'il fonctionne plus efficacement.

• Recrutement de nouveaux travailleurs plus compétents, plus expérimentés et plus qualifiés.

• Formation et motivation des travailleurs.

Bien que les améliorations de la productivité du travail soient attrayantes, une organisation doit être prudente pour les raisons suivantes :

• Coûts associés à l'augmentation de la productivité du travail : les moyens mentionnés ci-dessus entraînent des dépenses supplémentaires, de sorte que l'organisation ne doit les appliquer que si l'amélioration de la productivité du travail produit des revenus suffisants pour payer les modifications.

• Conflit avec d'autres objectifs : si les travailleurs se concentrent uniquement sur l'augmentation de la production, d'autres questions opérationnelles risquent de ne pas être abordées. Par exemple, la qualité de la production.

Coûts unitaires (coûts moyens)

Les coûts unitaires peuvent être calculés à l'aide de la formule suivante :

$UnitCost=\frac{Total\cos t}{Unitsofoutput}$

Le coût unitaire est également appelé coût moyen.

Figure 1. Coûts mensuels et production d'un producteur de journaux

*Supposons que la capacité soit de 50 000 unités.

Dans cet exemple, le niveau de rendement le plus élevé est de 50 000 unités, car c'est à ce niveau que le coût unitaire est le plus faible (1,40 £ par unité).

Figure 2. Le coût unitaire de quatre organisations

Dans cet exemple, l'entreprise la plus efficace est B. Dans cette entreprise, les coûts unitaires sont de 7,50 £/unité, soit les plus bas des quatre entreprises. En revanche, l'entreprise la moins efficace est C, car les coûts unitaires sont de 9 £/unité, soit les plus élevés de toutes les entreprises.

Capacité

La capacité finale peut dépendre de différents facteurs :

• Le niveau de la demande pour le produit

• La flexibilité de la production

• La saisonnalité de la production et de la demande

• Possibilités d'externalisation de la production

Utilisation des capacités

L'utilisation de la capacité mesure le niveau auquel la production potentielle maximale est atteinte.

$CapacityUtilization=\frac{ActualOutput}{MaximumPossibleOutput}$

L'utilisation de la capacité peut être mesurée sur une base quotidienne, hebdomadaire, mensuelle, etc.

Le lien entre l'utilisation de la capacité et d'autres objectifs opérationnels

Même si l'utilisation de la capacité est en soi un objectif, elle est essentielle car elle a un effet sur d'autres objectifs opérationnels.

Utilisation des capacités et productivité du travail: dans le cas d'une faible utilisation des capacités, de nombreuses machines ne seront pas utilisées de manière productive dans l'entreprise. Cela se traduira par une diminution du travail effectué par les travailleurs puisqu'ils dépendent des machines. Par conséquent, la production par travailleur diminuera et la productivité du travail diminuera également. Pour plus de flexibilité, le nombre de travailleurs peut être réduit si les niveaux de production diminuent.

Utilisation de la capacité et coût unitaire : plus le niveau d'utilisation de la capacité est élevé, plus l'entreprise utilise efficacement ses ressources. Il est toutefois important de noter qu'une entreprise aura des coûts fixes quel que soit son niveau de production.

Le big data change la façon dont les entreprises sont compétitives et fonctionnent

Le big data se définit comme un volume dynamique, important et distinct de données générées par des personnes, des outils et des machines . Il nécessite des technologies modernes et innovantes pour rassembler, héberger et traiter activement l'énorme quantité de données collectées afin de générer des informations en temps réel pour l'organisation qui peuvent être liées aux clients, à la performance, au risque, à la productivité et à l'amélioration de la valeur pour les actionnaires.

Le Big Data a principalement changé la façon dont les entreprises sont compétitives et fonctionnent . Les entreprises qui investissent dans leurs données et en génèrent efficacement de la valeur auront un avantage certain sur leurs rivales. Un écart de performance se creusera constamment à mesure que des données plus significatives seront produites. L'évolution des technologies et des voies numériques offre de meilleurs mécanismes d'acquisition et de livraison. Voici quelques-unes des façons dont le big data a changé le mode de fonctionnement des entreprises :

Amélioration de la veille stratégique.

Des outils comme la veille stratégique ont été développés pour aider à l'analyse de l'entreprise. La veille stratégique et le big data fonctionnent ensemble lorsqu'il s'agit de gérer les opérations. Plus la portée de la BI est grande, plus les perspectives pour l'entreprise sont améliorées.

Amélioration du marketing ciblé

Le marketing ciblé a soutenu les entreprises dans l'accomplissement de leurs objectifs à long terme avec de grands résultats. Grâce à une précision accrue, résultant du Big Data, les entreprises sont en mesure de répondre aux demandes de leurs clients et de créer des stratégies de marketing plus efficacement.

Des clients satisfaits

Le Big Data permet d'anticiper les besoins des clients à l'avance et de travailler en conséquence pour améliorer le service à la clientèle et, à terme, la satisfaction des clients.