Trop longtemps, la datavisualisation a été considérée comme un gadget en entreprise – et non comme un facteur d’innovation. Désormais, son pouvoir d’information et ses possibilités en termes d’innovation sont reconnues par un nombre croissant d’acteurs. Découvrez pourquoi la datavisualisation est une alliée majeure pour l’innovation en entreprise.
Pourquoi l’innovation est devenue un facteur de compétitivité en entreprise
Jusqu’à une date récente, les budgets liés à l’innovation étaient les premiers à s’étioler en cas de coupe budgétaire. Cette stratégie a démontré son inefficience… Et notamment en cas de crise. Ainsi, selon une étude du cabinet américain Mc Kinsey, les entreprises ayant investi dans l’innovation lors des crises financières passées ont enregistré une croissance et des performances supérieures après la crise.
Les organisations qui ont continué à mettre l’accent sur l’innovation pendant la crise financière de 2009, par exemple, en sont sorties plus fortes, dépassant la moyenne du marché de plus de 30 % et continuant à afficher une croissance accélérée pendant les trois à cinq années suivantes. « Notre enquête et les entretiens que nous avons menés par la suite avec des chefs d’entreprise nous indiquent que de nombreuses sociétés négligent l’innovation pour se concentrer sur quatre points. Consolider leur activité principale, saisir les opportunités connues, conserver les liquidités… et minimiser les risques, et attendre que « les choses soient plus claires », détaillent ainsi les auteurs de cette étude.
Se concentrer sur l’innovation en temps de crise : un calcul gagnant
Une stratégie risquée, à leurs yeux, car elle ne prend pas en compte les incertitudes inhérentes à chaque crise. « Ce qui a fait le succès d’une entreprise dans le passé peut ne plus être possible pendant ou après la crise. Les clients peuvent avoir du mal à payer. Les canaux de distribution peuvent avoir radicalement changé pour répondre à de nouveaux besoins ou contourner de nouvelles contraintes. Un contexte réglementaire stable peut avoir changé, créant potentiellement des opportunités qui n’existaient pas auparavant. Les hypothèses qui ont soutenu des années de croissance stable et prévisible peuvent ne plus être valables », énumère l’étude. Autant de raisons de se concentrer sur l’innovation en temps de crise, pour tout contre-intuitif que cela puisse paraître.
Comment gagner en innovation grâce à la datavisualisation
Grâce à la dataviz, les entreprises ont désormais la possibilité de tirer une valeur significative de leurs données. Mais si ces dernières sont noyées dans une masse de données et ne peuvent pas être comprises, elles n’ont aucune valeur. L’élément le plus précieux des données d’une entreprise est la capacité de ses employés à les comprendre. Et la dataviz est le moyen le plus efficace d’y parvenir. Grâce à elle, les entreprises peuvent comparer des périodes spécifiques et se concentrer sur des domaines particuliers pour mieux comprendre ce qui se passe en coulisses et pourquoi. Cela signifie que les organisations peuvent choisir de se concentrer et d’innover dans les domaines qui présentent un potentiel de croissance.
Datavisualisation : de l’innovation à la prise de décision
Désormais, la communication visuelle est une compétence indispensable pour tous les managers. Pour la Harvard Business Revue, « la prise de décision repose de plus en plus sur les données, qui nous parviennent à une vitesse et dans un volume tels que nous ne pouvons pas les comprendre sans une certaine abstraction, par exemple visuelle », détaille la prestigieuse revue.
Cette dernière insiste sur l’importance de la datavisualisation dans la prise de décision en prenant l’exemple de la firme Boeing. Au sein de cette dernière, les responsables du programme Osprey doivent améliorer l’efficacité des décollages et des atterrissages de l’avion. « Mais chaque fois que l’Osprey décolle ou atterrit, ses capteurs créent un téraoctet de données. Dix décollages et atterrissages produisent autant de données que la Bibliothèque du Congrès. Sans visualisation, la détection des inefficacités cachées dans les modèles et les anomalies de ces données serait un travail impossible », conclut la HBR. Un raisonnement qui n’est naturellement pas circonscrit au secteur aéronautique.