Analyse des données : qu’est-ce que c’est et comment aide-t-elle à la prise de décision dans les achats ?

Avec l’essor du web, des nouvelles technologies et des réseaux sociaux, le volume mondial de production de données continue d’exploser, formant ce qu’on appelle le Big Data.

Aujourd'hui, les organisations génèrent et collectent constamment des données, avec l'enjeu de transformer cet «?or noir?» en informations exploitables pour prendre de meilleures décisions. C’est ainsi que l’analyse de données s’est développée au sein des organisations, démocratisant cette science qui consiste à examiner des données brutes pour en tirer des conclusions, et ce, dans toutes les fonctions de l’entreprise, notamment dans les directions achats.

Qu’est-ce que l’analyse des données??

L’analyse des données, ou data analysis, consiste à examiner des données brutes via différentes techniques pour en extraire des informations pertinentes. Ce processus inclut la collecte, l’organisation et l’interprétation de grands volumes de données, en s'appuyant sur une gamme d’outils, de technologies et de processus. En amont, la modélisation des données prépare ces dernières à l’analyse, créant une représentation visuelle pour définir les systèmes de collecte et de gestion de l’information au sein de l’organisation.

Grâce à l’analyse de données, les organisations peuvent non seulement mieux comprendre des événements passés mais aussi anticiper et orienter l’avenir, permettant ainsi de tirer des conclusions, résoudre des problèmes ou identifier des tendances. Cela facilite des décisions plus éclairées, garantissant la pérennité des activités.

L’analyse des données s’applique à de nombreux domaines de l’entreprise : marketing, expérience client, finance, production, ressources humaines, et achats, avec pour objectif de contribuer à la compétitivité de l’entreprise.

Quelles sont les caractéristiques d’une bonne donnée??

La qualité des données est cruciale pour une analyse efficace. Les données doivent être exactes, exhaustives, cohérentes, valides, actuelles, intègres, claires et sécurisées pour être véritablement exploitables.

Les différents types d’analyse de données

Les organisations peuvent adopter plusieurs types d’analyse de données, chacune offrant différents niveaux de complexité et de valeur ajoutée :

L’analyse descriptive

L’analyse descriptive offre une vue d’ensemble de ce qui s’est passé en répondant à la question clé : que s’est-il passé?? Utilisant des méthodes basiques comme les moyennes et les pourcentages, elle délivre des résultats factuels, essentiels pour évaluer la performance de l’entreprise. Dans les achats, cela peut inclure des rapports sur les dépenses mensuelles.

L’analyse diagnostique

L’analyse diagnostique cherche à comprendre les raisons d’un événement, répondant à la question : pourquoi est-ce arrivé?? Elle explore les corrélations entre les données. Dans les achats, cela peut aider à identifier les causes des variations de coûts ou des retards dans la chaîne d’approvisionnement.

L’analyse prédictive

L’analyse prédictive prévoit des résultats futurs et leur probabilité sur la base de données historiques et d’autres informations, répondant à la question : qu’est-il susceptible d’arriver?? En utilisant le data mining, elle anticipe les tendances futures, aidant par exemple à prédire les variations de prix et les changements de demande dans les achats.

L’analyse prescriptive

L’analyse prescriptive identifie les actions à mettre en place à partir des prédictions, répondant à la question : que faut-il faire?? Elle repose sur des méthodes statistiques avancées et des technologies comme l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Dans les achats, elle peut suggérer des ajustements dans la chaîne d’approvisionnement ou des alternatives de fournisseurs.

Types vs. méthodes d’analyse

Les types d’analyse de données définissent l’objectif de l’analyse, tandis que les méthodes sont les outils pour atteindre cet objectif. Plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour chaque type d’analyse, telles que les statistiques descriptives, la visualisation des données, l’exploration de données et l’analyse en composantes principales (ACP).

L’analyse de données au service des achats

Optimiser les dépenses

L’analyse des dépenses, stratégique pour les directions achats, implique de suivre et de classer les dépenses par fournisseur et par catégorie de produits et services pour identifier des axes d’optimisation et de réduction des coûts.

Booster les processus

L’analyse de données permet aussi d’optimiser et de rationaliser les processus d’achat en examinant les ressources utilisées, le parcours d’achat et le comportement des clients internes.

Piloter la performance fournisseurs

L’évaluation des performances des fournisseurs se fonde sur des critères clés tels que la qualité, la fiabilité et la conformité, permettant de mieux ajuster la sélection des fournisseurs et de renégocier les contrats.

Évaluer la performance achats

Mesurer la performance des achats à travers des indicateurs clés de performance (KPI) se concentre sur la réduction des coûts, le respect des budgets et la satisfaction des demandes internes, contribuant ainsi à la stratégie globale de l’entreprise.

L’analyse de données est devenue indispensable pour les entreprises. Dans les directions achats, elle permet de prendre des décisions plus éclairées et proactives, de réduire les dépenses inutiles, d’améliorer la gestion des risques et d’identifier de nouvelles opportunités d’économies. C’est un outil précieux pour renforcer la compétitivité et la différenciation des entreprises, contribuant à leur développement à long terme.

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