Données travel, un trésor caché

Récolter, traiter, protéger, valoriser les données n'est pas tâche aisée tant il existe de données et de sources différentes. Pour aider l'ensemble des parties prenantes du secteur du voyage d'affaires, l'Aftm a conçu en collaboration avec le cabinet CBT Conseil un livre blanc complet et pratique sur le bon usage des données. Proposé sous la forme de fiches pratiques, l'ouvrage couvre l'ensemble des problématiques auxquelles peut être confronté un travel manager, un acheteur ou un contrôleur de gestion.

En dehors de la production, la mobilité est en général le deuxième ou le troisième poste de dépense d'une entreprise. Une exploitation utile de la donnée est donc essentielle. "La donnée, la data, l'information, quelle qu'en soit la dénomination ou la forme, elle est l'alpha et l'omega du travel manager, indique Michel Dielman, président de l'Aftm dans son édito. Elle constitue une véritable richesse pour l'entreprise qui souvent, ne la maîtrise pourtant que partiellement."

En effet, face à la multiplicité des sources d'information, le traitement de la donnée est consommateur de ressources. C'est pourquoi les entreprises s'en tiennent la plupart du temps aux deux premières phases du traitement de la donnée c'est-à-dire le diagnostique et l'analytique et ne travaillent pas les phases prescriptive (comment mieux dépenser) et prospective (combien je dépenserai demain).

Plutôt que big data, pensez smart data

Pour éviter d'être noyé par la masse d'informations, il est donc recommandé en premier lieu de s'assurer de la qualité des données, ensuite d'avoir une approche collaborative inter services et avec ses fournisseurs afin d'obtenir des données personnalisées et formatées de leur part. "Pour que la donnée soit de qualité il est nécessaire que toutes les parties prenantes, sans oublier l'IT, soient complètement impliquées dans le projet global travel", témoigne Jérôme Bonnepart, travel manager chez Arkema et administrateur Aftm dans le livre blanc.

De plus, travailler sur le panel le plus large n'est pas nécessairement la bonne approche. Mieux vaut avoir des objectif précis : finalité, périmètre, période d'analyse. "Des simulations sur des périmètres réduits permettent de démarrer une approche d'analyse prédictive de manière fiable" peut-on lire dans le précieux guide.

Or, c'est bien sur la phase prédictive que repose la valorisation de vos données. Et si l'exercice reste complexe, les champs d'application sont vastes : calcul d'économies potentielles, calcul de performance sur un contrat futur, aide à la négociation ou encore simulation d'impact de comportements voyageurs.