Les mégadonnées dans l’industrie automobile

Les progrès et les ressources technologiques ont permis aux entreprises du monde entier d’améliorer leurs activités et les interactions avec leurs clients et de simplifier leurs processus pour les rendre plus rentables et prendre de meilleures décisions.

Depuis les cinq dernières années, de nombreuses entreprises ont réalisé de grandes avancées visant à combler le fossé entre l’exploitation des données et les opérations commerciales. Par exemple, les mégadonnées fournissent des informations précieuses concernant les produits et les fournisseurs. Les entreprises peuvent analyser ces mégadonnées pour s’assurer que l’emplacement des fournisseurs est économiquement viable, que les fournisseurs fournissent les composants et matériaux requis et peuvent livrer dans les délais impartis et que leurs prix sont conformes aux normes de l’industrie.

Les mégadonnées fournissent aux acteurs clés de l’industrie automobile une énorme quantité de renseignements qui leur permettent de faire preuve d’une plus grande transparence et de hausser leur marge de manœuvre afin de gérer les éléments de risques propres à l’industrie automobile concurrentielle. Par conséquent, les concessionnaires, constructeurs et entreprises qui composent la chaîne d’approvisionnement automobile peuvent créer des stratégies exploitables et prendre des mesures préventives pour rester évolutifs et réactifs, même en présence de pressions mondiales.

Pour citer un excellent exemple de l’efficacité des mégadonnées dans l’industrie automobile, mentionnons la façon dont les acteurs clés ont réagi et répondu aux défis de la chaîne d’approvisionnement provoqués par la pandémie. Les fermetures d’entreprises partout dans le monde ont considérablement perturbé les chaînes d’approvisionnement et la disponibilité de nombreux composants et matériaux requis par l’industrie. Les clients ont aussi modifié leurs mentalités et leurs comportements d’achat.

Grâce aux mégadonnées, les constructeurs peuvent mieux anticiper les changements dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement et les attentes des consommateurs afin de s’adapter à ces défis mondiaux. Par exemple, les retards dans la chaîne d’approvisionnement ont entraîné des pénuries de composants pour de nombreux constructeurs automobiles dans le monde. En conséquence, les principaux acteurs de l’industrie ont dû analyser les données des clients pour anticiper les retards de production et la demande des consommateurs. Ils ont aussi dû modifier certains processus afin d’optimiser les opérations autant que possible pendant ces délais.

Un autre exemple est l’importance croissante du développement durable et des véhicules à émission zéro. Les consommateurs étant de plus en plus conscients de l’impact de leurs achats sur l’environnement, le gouvernement adopte des réglementations visant à créer une industrie automobile à émissions nulles. Les constructeurs analysent les mégadonnées pour comprendre les attentes des consommateurs au chapitre du développement durable et ainsi créer des initiatives qui cadrent avec les valeurs des clients. Ils exploitent aussi les mégadonnées pour améliorer les processus de conception et de construction afin d’augmenter la fiabilité des véhicules et les rendre plus respectueux de l’environnement.

Les mégadonnées servent à plusieurs chapitres dans l’industrie automobile et sont de plus en plus pertinentes dans les activités quotidiennes des constructeurs. De plus en plus guidée par les données et dépendante de la technologie, l’industrie analyse de vastes ensembles de données complexes avant de prendre certaines décisions d’affaires stratégiques qui contribueront à leur croissance.

Les mégadonnées, c’est quoi au juste?

Le terme « mégadonnées » désigne des ensembles de données volumineux, rapides et complexes très difficiles à traiter avec des méthodes d’analyse traditionnelles. Si les données sont connues et utilisées depuis longtemps par les ingénieurs, les analystes et de nombreuses autres professions, le concept de « mégadonnées » a gagné en pertinence ces 20 dernières années.

Les mégadonnées peuvent être classées en cinq dimensions : le volume, la vélocité, la variété, la variabilité et la véracité.

Les constructeurs automobiles et les entreprises de tout secteur d’activités collectent en permanence de grandes quantités d’informations qui portent sur de nombreux sujets : clients, processus opérationnels, relations avec les fournisseurs, calendriers de production et d’expédition, finances, etc. Ces gigantesques ensembles de données issues de diverses sources sont stockés dans des zones sécurisées, comme le nuage, afin de garantir la sécurité des données et d’autoriser l’accès uniquement à qui de droit.

La vélocité fait référence à la vitesse à laquelle les entreprises collectent et traitent les mégadonnées. Étant donné que les données arrivent à grande vitesse de multiples sources, comme les médias sociaux, les voitures connectées, les outils de gestion de la clientèle, les fournisseurs, les processus de gestion de la chaîne d’approvisionnement, etc., les constructeurs doivent disposer des ressources et des outils nécessaires à leur traitement rapide. Les constructeurs développent des éléments tels que des capteurs pour collecter, traiter et recevoir des données en temps réel.

Les concessionnaires automobiles, les constructeurs et d’autres acteurs clés de l’industrie reçoivent des données sous différents formats, notamment des listes de coordonnées des clients, de courriels, de prix ou de fournisseurs ou encore des documents concernant le transport, les coûts de fabrication et la production. Les mégadonnées peuvent être structurées et présentées sous forme de bases de données classiques, comme les informations sur les stocks, ou sous forme non structurée, comme des documents, des vidéos et des transactions financières.

La variabilité fait référence à la volatilité et à l’imprévisibilité des mégadonnées. Puisque les données arrivent de toutes parts et rapidement, il peut être difficile de déterminer les changements exacts dans les informations. Les entreprises doivent savoir comment interpréter les mégadonnées, dégager des tendances dans la base de données et gérer les pics et les creux déclenchés par les changements saisonniers ou événementiels.

La véracité fait référence à la qualité des mégadonnées. Il peut être difficile de mesurer la pertinence des données de chaque système pour ensuite les colliger. Les analystes de données sont spécialisés dans la mise en relation des données et la recherche de relations et de tendances que les entreprises peuvent utiliser pour prendre des décisions stratégiques et faire des prévisions. Ils épurent régulièrement les données et les transforment en formats lisibles pour d’autres utilisateurs.

Collecte des mégadonnées

Les mégadonnées sont très complexes et proviennent de différentes sources. Des données transactionnelles, des chaînes d’approvisionnement, les médias sociaux, la géolocalisation, les cartes de fidélité et le marketing en ligne sont autant de moyens pour les acteurs de l’industrie automobile de collecter des mégadonnées auprès de leurs clients, fournisseurs et partenaires.

Les constructeurs automobiles peuvent collecter les mégadonnées directement des clients ou indirectement par l’intermédiaire de capteurs ou ils peuvent les acquérir auprès d’autres entreprises. Par exemple, les données des clients sur les cartes de fidélité, le comportement des consommateurs et l’emplacement des voitures peuvent être suivis en surveillant les informations sur les médias sociaux, en demandant des informations de contact, en surveillant les activités de navigation sur les sites Web et en utilisant les capteurs et les systèmes GPS sur les véhicules. La plupart des entreprises demandent directement aux clients certaines de leurs informations de base au début du processus d’achat d’un véhicule.

Les témoins, les applications et les traceurs d’entreprises indépendantes sont aussi des moyens pour les organisations d’obtenir des données importantes concernant leurs clients. Par exemple, les témoins suivent la manière dont les clients cibles recherchent des voitures et interagissent avec les différents concessionnaires et les sites Web auxquels ils accèdent.

L’imagerie par satellite permet aux entreprises de suivre la progression des colis entre la collecte et la livraison. Cet aspect est particulièrement utile pour garantir la livraison en temps voulu sur toute la chaîne d’approvisionnement et pour mieux cibler les ventes et le marketing.

Les différents types de mégadonnées

Il existe trois types de mégadonnées : les données structurées, les données non structurées et les données semi-structurées.

Les données structurées sont très organisées et ont des paramètres clairs; il peut s’agir d’informations pouvant être facilement saisies et regroupées en rangées et en colonnes sur une feuille de calcul. Les données se présentent déjà sous forme de chiffres tangibles, ce qui permet aux analystes de les compiler, de les trier et de les épurer facilement. Parmi les exemples de données structurées figurent l’âge du client, les informations relatives à la facturation, l’adresse, les dépenses, les numéros de carte, les heures de production et la paie.

Les données non structurées sont des ensembles de données qui manquent de structure. Il peut être difficile de traiter et d’analyser des données non structurées, car elles ne sont pas aussi faciles à comprendre et à organiser que des données structurées. La plupart des données que collectent les entreprises sont des données non structurées. Les courriels, appels téléphoniques, messages, factures et publications sur les médias sociaux tombent tous dans la catégorie des données non structurées. Les analystes doivent traiter les données non structurées pour les rendre lisibles et compréhensibles. Sinon, les autres équipes et services ne peuvent pas interpréter les données pour prendre des décisions commerciales stratégiques ou améliorer les opérations, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et le service à la clientèle.

Les données semi-structurées combinent des données structurées et non structurées et ne possèdent pas de structure de base de données relationnelle. Dans la plupart des cas, les données semi-structurées font référence à des données non structurées qui comprennent des métadonnées ou des balises sémantiques permettant l’analyse. Les métadonnées correspondent à la partie du fichier qui contient des informations sur son contenu, comme l’auteur, la taille, l’adresse et l’objectif. Elles aident à catégoriser les données semi-structurées pour permettre aux analystes de facilement rechercher et interpréter les informations. Parmi les exemples de données semi-structurées, citons les courriels, les fichiers HTML, les fichiers comprimés et les pages Web. Les analystes peuvent utiliser des données semi-structurées pour intégrer des informations provenant de sources multiples ou échanger des informations entre systèmes.

Comment les mégadonnées vont-elles améliorer l’industrie automobile?

Les constructeurs automobiles utilisent les mégadonnées pour fournir des voitures de meilleure qualité et un meilleur service à la clientèle. Les données sont importantes pour l’industrie automobile qui s’appuie sur la collecte, la transformation et l’analyse des informations qu’elles renferment pour garantir le bon déroulement de la chaîne d’approvisionnement. Les mégadonnées fournissent plus de possibilités aux constructeurs pour prendre des décisions éclairées sur les besoins opérationnels actuels et futurs.

De nombreux constructeurs investissent désormais dans la collecte et l’analyse des mégadonnées pour trouver de nouvelles occasions, surmonter les difficultés et devenir plus concurrentiels. Par exemple, la collecte et l’interprétation des mégadonnées aident les constructeurs automobiles à définir des segments de clientèle, ce qui les aide à mieux comprendre qui sont leurs clients et comment ils peuvent aligner leurs opérations sur les besoins des clients. Ils peuvent ainsi analyser l’efficacité des investissements en marketing et créer une approche plus efficace pour cibler le public.