{"id":16249425,"date":"2023-02-17T09:41:28","date_gmt":"2023-02-17T07:41:28","guid":{"rendered":"https:\/\/insights.mtd.info\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/"},"modified":"2023-02-17T09:41:28","modified_gmt":"2023-02-17T07:41:28","slug":"la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/","title":{"rendered":"La prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es expliqu\u00e9e &#8211; Introduction, signification, exemples et processus de Data-Driven Decision-Making (DDDM)"},"content":{"rendered":"<p>L&rsquo;essor des donn\u00e9es et la capacit\u00e9 de les stocker, de les traiter et de les analyser ont r\u00e9volutionn\u00e9 le mode de fonctionnement des entreprises. Gr\u00e2ce \u00e0 des options de stockage moins co\u00fbteuses, \u00e0 des ordinateurs plus rapides et \u00e0 une collecte de donn\u00e9es plus importante que jamais, les entreprises peuvent d\u00e9sormais prendre des d\u00e9cisions plus avis\u00e9es, fond\u00e9es sur des preuves tangibles plut\u00f4t que sur des intuitions ou des suppositions. Plusieurs \u00e9tudes ont soulign\u00e9 que les entreprises qui utilisent la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es ont tendance \u00e0 mieux atteindre leurs objectifs que celles qui s&rsquo;appuient uniquement sur des m\u00e9thodes traditionnelles. La prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es peut aider les organisations \u00e0 identifier rapidement et pr\u00e9cis\u00e9ment les tendances et \u00e0 adapter leurs strat\u00e9gies en cons\u00e9quence. Elle les aide \u00e9galement \u00e0 mieux comprendre le comportement des clients pour cr\u00e9er des produits ou des services qui leur sont adapt\u00e9s.<\/p>\n<p>En outre, ce type de prise de d\u00e9cision permet aux entreprises de suivre les mesures de performance dans le temps, ce qui fournit des informations essentielles sur l&rsquo;efficacit\u00e9 des diff\u00e9rentes initiatives organisationnelles. En fin de compte, l&rsquo;utilisation d&rsquo;approches fond\u00e9es sur les donn\u00e9es pour les d\u00e9cisions commerciales conduit \u00e0 une am\u00e9lioration des r\u00e9sultats dans tous les domaines d&rsquo;activit\u00e9 &#8211; des campagnes de marketing aux lancements de produits &#8211; permettant aux organisations de maximiser leur taux de r\u00e9ussite potentiel dans un environnement de march\u00e9 concurrentiel.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_76 ez-toc-wrap-right-text counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Quest-ce_que_la_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees_DDDM\" >Qu&rsquo;est-ce que la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es (DDDM) ?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Avantages_de_la_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees\" >Avantages de la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Importance_de_la_prise_de_decision_fondee_sur_les_donnees\" >Importance de la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Comment_surmonter_les_biais_cognitifs_dans_la_prise_de_decision\" >Comment surmonter les biais cognitifs dans la prise de d\u00e9cision ?<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Exemples_de_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees_DDDM\" >Exemples de prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es (DDDM)<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Soins_de_sante\" >Soins de sant\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Commerce_de_detail_et_commerce_electronique\" >Commerce de d\u00e9tail et commerce \u00e9lectronique<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Finance\" >Finance<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Fabrication\" >Fabrication<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Gouvernement_et_politiques_publiques\" >Gouvernement et politiques publiques<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Le_role_de_lIA_dans_la_prise_de_decision_fondee_sur_les_donnees\" >Le r\u00f4le de l&rsquo;IA dans la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Processus_de_demarrage_de_la_prise_de_decision_fondee_sur_les_donnees\" >Processus de d\u00e9marrage de la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#1_Definir_le_probleme\" >1. D\u00e9finir le probl\u00e8me<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#2_La_collecte_des_donnees\" >2. La collecte des donn\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#3_Preparation_des_donnees\" >3. Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-16\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#4_Lanalyse_des_donnees\" >4. L&rsquo;analyse des donn\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-17\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#5_Modelisation_et_validation\" >5. Mod\u00e9lisation et validation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-18\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#6_La_prise_de_decision\" >6. La prise de d\u00e9cision<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-19\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#7_Mise_en_oeuvre_et_surveillance_continue\" >7. Mise en \u0153uvre et surveillance continue<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-20\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#8_Communication_partage_et_collaboration\" >8. Communication, partage et collaboration<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-21\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#9_Recueillir_les_commentaires\" >9. Recueillir les commentaires<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-22\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#10_Amelioration_continue_et_iterations\" >10. Am\u00e9lioration continue et it\u00e9rations<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-23\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Outils_pour_une_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees\" >Outils pour une prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-24\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Outils_pour_generer_des_donnees\" >Outils pour g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-25\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Outils_danalyse_des_donnees\" >Outils d&rsquo;analyse des donn\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-26\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Plateformes_pour_la_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees\" >Plateformes pour la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-27\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Defis_et_considerations\" >D\u00e9fis et consid\u00e9rations<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-28\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Creer_une_culture_dentreprise_basee_sur_les_donnees\" >Cr\u00e9er une culture d&rsquo;entreprise bas\u00e9e sur les donn\u00e9es<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-29\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/la-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-expliquee-introduction-signification-exemples-et-processus-de-data-driven-decision-making-dddm\/#Conclusion\" >Conclusion<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quest-ce_que_la_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees_DDDM\"><\/span>Qu&rsquo;est-ce que la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es (DDDM) ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es (Data-Driven Decision-Making, DDDM) s&rsquo;appuie sur les donn\u00e9es et les <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/what-is-business-analytics-definitions-uses-and-more\/\">analyses<\/a> pour \u00e9clairer les d\u00e9cisions de <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/what-is-data-driven-strategic-management-ddsm-explanation-and-introduction\/\">gestion ou strat\u00e9giques<\/a>. Elle aide les organisations \u00e0 \u00e9valuer et \u00e0 comprendre les tendances, les comportements des clients et les mesures de performance afin d&rsquo;optimiser leurs op\u00e9rations, de d\u00e9celer leurs faiblesses potentielles et de maximiser leur potentiel de r\u00e9ussite. La prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es est devenue de plus en plus importante en raison de l&rsquo;essor des technologies qui capturent et analysent les donn\u00e9es en grande quantit\u00e9 et \u00e0 faible co\u00fbt. Ces implications font de la capacit\u00e9 \u00e0 collecter, stocker et analyser les donn\u00e9es un objectif strat\u00e9gique pour chaque entreprise et organisation.<\/p>\n<p>Le c\u0153ur de la GDD est le processus d&rsquo;analyse des donn\u00e9es, qui consiste \u00e0 examiner les donn\u00e9es pour identifier des mod\u00e8les et des tendances. Une fois ces mod\u00e8les identifi\u00e9s, les entreprises peuvent utiliser ces informations pour prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es sur les mesures \u00e0 prendre. La GDDD est souvent utilis\u00e9e pour prendre des d\u00e9cisions sur des sujets comme la tarification des produits, les campagnes de marketing, l&rsquo;optimisation des co\u00fbts, la <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/what-is-strategic-planning-explanation-process-and-data-driven-strategic-planning\/\">planification strat\u00e9gique<\/a> ou m\u00eame des \u00e9l\u00e9ments comme les niveaux de personnel.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Avantages_de_la_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees\"><\/span>Avantages de la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La prise de d\u00e9cision pilot\u00e9e par les donn\u00e9es (Data-Driven Decision-Making, DDDM) pr\u00e9sente de nombreux avantages car elle fournit des informations que les humains ne voient ou ne ressentent g\u00e9n\u00e9ralement pas lorsqu&rsquo;ils prennent des d\u00e9cisions. La prise de d\u00e9cision pilot\u00e9e par les donn\u00e9es aide les organisations \u00e0 prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es sur les personnes, les mod\u00e8les \u00e9conomiques et les strat\u00e9gies, \u00e0 am\u00e9liorer l&rsquo;exp\u00e9rience client et \u00e0 obtenir de meilleurs r\u00e9sultats.<\/p>\n<p>Voici une liste de certains des avantages les plus notables de la prise de d\u00e9cision guid\u00e9e par les donn\u00e9es (DDDM) :<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Am\u00e9lioration de l&rsquo;exactitude et de la pr\u00e9cision<\/strong> : La GDD permet de prendre des d\u00e9cisions plus exactes et plus pr\u00e9cises en utilisant les donn\u00e9es pour identifier des mod\u00e8les, des tendances et des relations qui pourraient ne pas \u00eatre apparents par l&rsquo;intuition ou les m\u00e9thodes traditionnelles.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9cisions fond\u00e9es sur des donn\u00e9es probantes<\/strong> : La GDD permet aux d\u00e9cideurs de fonder leurs d\u00e9cisions sur des donn\u00e9es objectives plut\u00f4t que sur des hypoth\u00e8ses, des opinions ou des avis subjectifs. Elles remplacent le \u00ab\u00a0Gut-Feeling\u00a0\u00bb pour les managers et les d\u00e9cideurs.<\/li>\n<li><strong>Une plus grande transparence<\/strong> : La GDDM accro\u00eet la transparence en fournissant un registre transparent et v\u00e9rifiable des donn\u00e9es et des analyses qui \u00e9clairent la prise de d\u00e9cision &#8211; cela peut \u00e9galement conduire \u00e0 un meilleur soutien des d\u00e9cisions.<\/li>\n<li><strong>Meilleures pr\u00e9visions<\/strong> : La GDDM peut aider \u00e0 identifier des mod\u00e8les et des tendances qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour faire de meilleures pr\u00e9visions sur les r\u00e9sultats futurs. Sur la base de ces pr\u00e9visions, il est possible de trouver de nouvelles id\u00e9es d&rsquo;optimisation, voire de cr\u00e9er des mod\u00e8les commerciaux.<\/li>\n<li><strong>Un meilleur suivi et une meilleure mesure<\/strong> : La GDDM permet aux organisations de suivre et de mesurer les r\u00e9sultats de leurs d\u00e9cisions et de les ajuster si n\u00e9cessaire.<\/li>\n<li><strong>Am\u00e9lioration de l&rsquo;efficacit\u00e9 :<\/strong> La GDD peut aider les organisations \u00e0 mieux utiliser les ressources, \u00e0 automatiser les processus et \u00e0 mieux les exploiter.<\/li>\n<li><strong>Am\u00e9lioration de l&rsquo;agilit\u00e9<\/strong> : La GDD peut aider les organisations \u00e0 r\u00e9agir rapidement aux changements de l&rsquo;environnement, comme les pr\u00e9f\u00e9rences des consommateurs ou les conditions du march\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Meilleure identification des opportunit\u00e9s<\/strong> : La GDD peut aider les organisations \u00e0 identifier de nouvelles opportunit\u00e9s et des domaines de croissance en identifiant des mod\u00e8les et des tendances qui pourraient ne pas \u00eatre \u00e9vidents sans analyse de donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Meilleure gestion des risques<\/strong> : La GDD permet aux organisations d&rsquo;identifier et d&rsquo;att\u00e9nuer les risques en tenant compte de toutes les donn\u00e9es et informations qui peuvent affecter la d\u00e9cision.<\/li>\n<li><strong>Identification de nouveaux produits ou services :<\/strong> La GDDD peut aider les organisations \u00e0 d\u00e9terminer quels nouveaux produits ou services elles devraient offrir en fonction des donn\u00e9es sur les clients et des \u00e9tudes de march\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Augmentation de la satisfaction des clients<\/strong> : La GDDM permet aux organisations de mieux comprendre les besoins et les pr\u00e9f\u00e9rences de leurs clients et de fournir des produits ou des services sur mesure qui r\u00e9pondent \u00e0 ces exigences.<\/li>\n<li><strong>Comp\u00e9titivit\u00e9 accrue<\/strong> : La GDDD peut donner aux organisations un avantage concurrentiel en leur permettant de prendre des d\u00e9cisions plus rapides et plus \u00e9clair\u00e9es et de s&rsquo;adapter rapidement aux changements du march\u00e9.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Importance_de_la_prise_de_decision_fondee_sur_les_donnees\"><\/span>Importance de la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nous avons beaucoup appris sur ce qu&rsquo;est la GDD et sur ses avantages. Mais pourquoi est-elle importante ? Pourquoi une entreprise devrait-elle se pr\u00e9occuper des donn\u00e9es ? Pourquoi tout le monde parle-t-il des \u00ab\u00a0donn\u00e9es comme du nouveau p\u00e9trole\u00a0\u00bb ?<\/p>\n<p>La GDDD joue d\u00e9j\u00e0 un r\u00f4le essentiel dans la r\u00e9ussite d&rsquo;une organisation, car elle permet aux entreprises de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es adapt\u00e9es \u00e0 leurs besoins sp\u00e9cifiques. En exploitant les donn\u00e9es et les analyses, les organisations peuvent mieux comprendre les comportements des clients, optimiser les op\u00e9rations, mesurer la performance et identifier les possibilit\u00e9s de croissance ou d&rsquo;am\u00e9lioration. Des termes tels que <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/data-driven-management-ddm-everything-you-need-to-know-about-ddm\/\">\u00ab\u00a0Data-Driven Management\u00a0\u00bb (DDM)<\/a> ou <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/what-is-data-driven-strategic-management-ddsm-explanation-and-introduction\/\">\u00ab\u00a0Data-Driven Strategic Management\u00a0\u00bb (DDSM)<\/a> gagnent en importance gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;exploitation des informations et des donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Le terme \u00ab\u00a0fracture num\u00e9rique\u00a0\u00bb sera un aspect essentiel ici. Le foss\u00e9 entre les entreprises qui surpassent les autres en utilisant les donn\u00e9es et les analyses sera important, et celles qui n&rsquo;exploitent pas le pouvoir des donn\u00e9es seront laiss\u00e9es pour compte. La GDD est un outil essentiel pour toute organisation qui souhaite r\u00e9ussir dans un monde num\u00e9rique, car elle lui permet de prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur les donn\u00e9es qui maximisent son potentiel et g\u00e9n\u00e8rent des r\u00e9sultats r\u00e9els.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comment_surmonter_les_biais_cognitifs_dans_la_prise_de_decision\"><\/span>Comment surmonter les biais cognitifs dans la prise de d\u00e9cision ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Les entreprises et les particuliers sont constamment victimes de biais cognitifs, qui peuvent conduire \u00e0 de mauvaises d\u00e9cisions. Ces pr\u00e9jug\u00e9s peuvent \u00eatre surmont\u00e9s en utilisant la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es, qui s&rsquo;appuie sur des faits plut\u00f4t que sur des pr\u00e9f\u00e9rences ou des hypoth\u00e8ses personnelles. La prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es peut aider les entreprises \u00e0 prendre de meilleures d\u00e9cisions, \u00e0 \u00e9viter les biais cognitifs et \u00e0 surmonter les anciens sch\u00e9mas.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Exemples_de_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees_DDDM\"><\/span>Exemples de prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es (DDDM)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Vous ne trouverez ci-dessous que quelques exemples, mais les avantages de la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es s&rsquo;appliquent \u00e0 de nombreux secteurs et organisations. Parmi les avantages classiques que les organisations qui adoptent la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es constatent, citons l&rsquo;am\u00e9lioration des performances, l&rsquo;augmentation de l&rsquo;efficacit\u00e9, l&rsquo;am\u00e9lioration des pr\u00e9visions et du processus de prise de d\u00e9cision, ce qui conduit \u00e0 de meilleurs r\u00e9sultats \u00e0 long terme.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Soins_de_sante\"><\/span>Soins de sant\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Dans le secteur des soins de sant\u00e9, la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es am\u00e9liore les r\u00e9sultats pour les patients en analysant les donn\u00e9es provenant des dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques, des diagnostics pr\u00e9dictifs, de l&rsquo;imagerie m\u00e9dicale et des essais cliniques. Par exemple, les m\u00e9decins et les chercheurs peuvent utiliser l&rsquo;analyse des donn\u00e9es pour identifier les facteurs de risque de certaines maladies et \u00e9laborer des plans de traitement plus efficaces.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Commerce_de_detail_et_commerce_electronique\"><\/span>Commerce de d\u00e9tail et commerce \u00e9lectronique<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Les entreprises de vente au d\u00e9tail et de commerce \u00e9lectronique utilisent la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es pour mieux comprendre le comportement des consommateurs, am\u00e9liorer les ventes et les niveaux de stock, identifier les nouvelles tendances et \u00e9viter les rayons vides. Par exemple, en analysant les donn\u00e9es sur les achats des clients, le trafic sur les sites web et l&rsquo;activit\u00e9 des m\u00e9dias sociaux, les entreprises peuvent identifier les tendances dans les pr\u00e9f\u00e9rences des consommateurs et prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es sur les produits \u00e0 stocker et la fa\u00e7on de les commercialiser. Cela peut contribuer \u00e0 augmenter les ventes, \u00e0 am\u00e9liorer la satisfaction des clients et \u00e0 ouvrir de nouvelles possibilit\u00e9s de vente et de promotion.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Finance\"><\/span>Finance<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Dans le domaine de la finance, la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es est largement utilis\u00e9e pour \u00e9valuer les risques et prendre des d\u00e9cisions d&rsquo;investissement plus \u00e9clair\u00e9es. Par exemple, les institutions financi\u00e8res peuvent utiliser l&rsquo;analyse des donn\u00e9es pour identifier les tendances et les mod\u00e8les dans les prix des actions, les taux d&rsquo;int\u00e9r\u00eat et les indicateurs \u00e9conomiques afin de prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es sur les actifs \u00e0 acheter et \u00e0 vendre. Les syst\u00e8mes financiers sont m\u00eame si avanc\u00e9s qu&rsquo;ils n\u00e9gocient en quelques millisecondes sur la base de donn\u00e9es, de pr\u00e9dictions et d&rsquo;algorithmes, surpassant ainsi les performances humaines.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fabrication\"><\/span>Fabrication<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Dans le secteur manufacturier, la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es am\u00e9liore l&rsquo;efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle, r\u00e9duit les temps d&rsquo;arr\u00eat et augmente la productivit\u00e9. Par exemple, en analysant les donn\u00e9es des capteurs des machines et des \u00e9quipements, les fabricants peuvent identifier les sch\u00e9mas d&rsquo;usure et pr\u00e9dire le moment o\u00f9 la maintenance est n\u00e9cessaire &#8211; \u00e9galement appel\u00e9e \u00ab\u00a0maintenance pr\u00e9dictive\u00a0\u00bb.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gouvernement_et_politiques_publiques\"><\/span>Gouvernement et politiques publiques<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>M\u00eame les gouvernements utilisent le processus d\u00e9cisionnel fond\u00e9 sur les donn\u00e9es pour \u00e9laborer des politiques en comprenant les besoins et les pr\u00e9occupations de la population. Par exemple, en analysant les donn\u00e9es relatives \u00e0 la criminalit\u00e9, \u00e0 la pauvret\u00e9 et \u00e0 l&rsquo;\u00e9ducation, les responsables gouvernementaux peuvent identifier les domaines o\u00f9 les ressources publiques sont le plus n\u00e9cessaires et \u00e9laborer des politiques pour r\u00e9pondre \u00e0 ces besoins. Le processus d\u00e9cisionnel fond\u00e9 sur les donn\u00e9es peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 pour \u00e9valuer l&rsquo;efficacit\u00e9 des politiques et des programmes existants et les adapter en cons\u00e9quence &#8211; \u00ab\u00a0\u00e9laboration de politiques fond\u00e9es sur les donn\u00e9es\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0mesure de l&rsquo;impact\u00a0\u00bb sont deux termes essentiels dans ce contexte.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Le_role_de_lIA_dans_la_prise_de_decision_fondee_sur_les_donnees\"><\/span>Le r\u00f4le de l&rsquo;IA dans la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dans l&rsquo;environnement commercial actuel, comp\u00e9titif et en constante \u00e9volution, les algorithmes intelligents, ou \u00ab\u00a0intelligence artificielle (IA)\u00a0\u00bb, jouent un r\u00f4le de plus en plus important pour aider les organisations \u00e0 prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur les donn\u00e9es. Les algorithmes intelligents utilisent diff\u00e9rents types d&rsquo;intelligence artificielle (IA), tels que le Machine Learning et le Deep Learning, pour analyser de grands ensembles de donn\u00e9es, identifier des tendances et des mod\u00e8les, faire des pr\u00e9dictions et sugg\u00e9rer le meilleur plan d&rsquo;action pour toute situation donn\u00e9e. En exploitant la puissance de l&rsquo;IA, les entreprises peuvent obtenir des informations pr\u00e9cieuses sur le comportement des clients, qui peuvent les aider \u00e0 optimiser leurs op\u00e9rations et \u00e0 maximiser leur potentiel. En outre, les algorithmes intelligents nous permettent d&rsquo;automatiser des t\u00e2ches banales qui, si elles \u00e9taient effectu\u00e9es manuellement, prendraient du temps et des ressources. \u00c0 ce titre, l&rsquo;importance des algorithmes intelligents ne peut \u00eatre sous-estim\u00e9e, car ils sont devenus des outils essentiels pour toute organisation qui cherche \u00e0 r\u00e9ussir dans un monde num\u00e9rique.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Processus_de_demarrage_de_la_prise_de_decision_fondee_sur_les_donnees\"><\/span>Processus de d\u00e9marrage de la prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur les donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Definir_le_probleme\"><\/span>1. D\u00e9finir le probl\u00e8me<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La premi\u00e8re \u00e9tape de la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es consiste \u00e0 d\u00e9finir le probl\u00e8me. Il faut pour cela bien comprendre le probl\u00e8me ou la d\u00e9cision \u00e0 prendre et les r\u00e9sultats souhait\u00e9s. Cela implique \u00e9galement d&rsquo;analyser les facteurs essentiels au probl\u00e8me ou \u00e0 la d\u00e9cision, tels que les pr\u00e9f\u00e9rences des clients, le trafic sur le site Web, les niveaux de stock, les indicateurs \u00e9conomiques, l&rsquo;utilisation des machines ou les <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/ultimate-guide-on-kpis-incl-list-of-200-kpis-for-businesses\/\">indicateurs cl\u00e9s de performance<\/a>.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_La_collecte_des_donnees\"><\/span>2. La collecte des donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La deuxi\u00e8me \u00e9tape du processus de prise de d\u00e9cision ax\u00e9e sur les donn\u00e9es est la collecte des donn\u00e9es. La phase de collecte consiste \u00e0 rassembler des donn\u00e9es provenant de sources internes et externes et \u00e0 d\u00e9terminer la taille de l&rsquo;\u00e9chantillon et la m\u00e9thode d&rsquo;\u00e9chantillonnage afin de s&rsquo;assurer que les donn\u00e9es collect\u00e9es sont de haute qualit\u00e9 et pertinentes. Pour identifier et trouver efficacement des ensembles de donn\u00e9es appropri\u00e9s qui soutiennent les objectifs d&rsquo;une organisation, les analystes de donn\u00e9es doivent avoir une compr\u00e9hension approfondie de l&rsquo;entreprise et de ses objectifs, car les r\u00e9sultats deviennent probl\u00e9matiques ou trompeurs avec des ensembles de donn\u00e9es erron\u00e9s.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Preparation_des_donnees\"><\/span>3. Pr\u00e9paration des donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La pr\u00e9paration des donn\u00e9es est une \u00e9tape essentielle du processus de prise de d\u00e9cision ax\u00e9 sur les donn\u00e9es. Elle implique le nettoyage et le formatage des donn\u00e9es, le traitement des donn\u00e9es manquantes ou dupliqu\u00e9es, l&rsquo;identification et le traitement des valeurs aberrantes ou des erreurs, et la transformation des donn\u00e9es dans un format utilisable. Les organisations ne peuvent pas tirer parti de leurs ensembles de donn\u00e9es sans une pr\u00e9paration ad\u00e9quate des donn\u00e9es pour obtenir des informations ou des d\u00e9cisions exploitables.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Lanalyse_des_donnees\"><\/span>4. L&rsquo;analyse des donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L&rsquo;analyse des donn\u00e9es est probablement l'\u00a0\u00bbessence\u00a0\u00bb du processus et est essentielle pour identifier les mod\u00e8les, les tendances et les corr\u00e9lations \u00e0 partir des ensembles de donn\u00e9es collect\u00e9es et pour donner un sens \u00e0 toutes les donn\u00e9es collect\u00e9es. Les organisations peuvent obtenir des informations pr\u00e9cieuses \u00e0 partir des donn\u00e9es collect\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 des techniques d&rsquo;analyse des donn\u00e9es telles que les statistiques descriptives, les outils de visualisation, les statistiques d\u00e9ductives et les algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique.<\/p>\n<p>Plusieurs m\u00e9thodes et outils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s dans la phase d&rsquo;analyse :<\/p>\n<ol>\n<li>Statistiques descriptives<\/li>\n<li>Visualisation des donn\u00e9es<\/li>\n<li>Statistiques inf\u00e9rentielles<\/li>\n<li>Algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique<\/li>\n<li>Analyse pr\u00e9dictive et outils de mod\u00e9lisation<\/li>\n<li>Ma\u00eetrise statistique des processus (MSP) et cartes de contr\u00f4le de la qualit\u00e9<\/li>\n<li>Traitement du langage naturel (NLP)<\/li>\n<li>Exploration de texte<\/li>\n<li>Techniques de reconnaissance des formes<\/li>\n<li>Analyse des s\u00e9ries chronologiques<\/li>\n<\/ol>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Modelisation_et_validation\"><\/span>5. Mod\u00e9lisation et validation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La mod\u00e9lisation et la validation sont essentielles dans la prise de d\u00e9cision pilot\u00e9e par les donn\u00e9es, car elles permettent aux organisations de tirer parti de leurs ensembles de donn\u00e9es collect\u00e9es pour en tirer des enseignements et prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. La mod\u00e9lisation consiste \u00e0 construire des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs \u00e0 l&rsquo;aide de divers algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique, tels que la r\u00e9gression, la r\u00e9gression lin\u00e9aire, les k-voisins les plus proches, les arbres de d\u00e9cision, les machines \u00e0 vecteurs de support, les for\u00eats al\u00e9atoires et l&rsquo;apprentissage profond. Ces mod\u00e8les peuvent pr\u00e9dire le comportement des clients, les performances des sites Web, les tendances des ventes, les d\u00e9faillances des machines, etc.<\/p>\n<p>La validation est l&rsquo;\u00e9tape suivante du processus qui consiste \u00e0 \u00e9valuer et \u00e0 comparer diff\u00e9rents mod\u00e8les pour d\u00e9terminer celui qui est le plus pr\u00e9cis. La pr\u00e9cision du mod\u00e8le peut \u00eatre d\u00e9termin\u00e9e \u00e0 l&rsquo;aide de donn\u00e9es du monde r\u00e9el et de techniques statistiques telles que la validation crois\u00e9e, le bootstrapping et les tests A\/B.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_La_prise_de_decision\"><\/span>6. La prise de d\u00e9cision<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La prise de d\u00e9cision est peut-\u00eatre la partie la plus pratique pour les managers et les employ\u00e9s de l&rsquo;entreprise. Elle consiste \u00e0 utiliser les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs g\u00e9n\u00e9r\u00e9s lors des \u00e9tapes pr\u00e9c\u00e9dentes pour prendre des d\u00e9cisions ou faire des pr\u00e9visions en connaissance de cause. Les entreprises peuvent utiliser leurs mod\u00e8les pour pr\u00e9dire le comportement des clients, les performances des sites Web, les tendances des ventes, les pannes de machines, etc., et les combiner avec leurs buts et objectifs commerciaux pour prendre des d\u00e9cisions bien inform\u00e9es.<\/p>\n<p>Cependant, la prise de d\u00e9cision implique \u00e9galement de reconna\u00eetre et de comprendre les limites des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs g\u00e9n\u00e9r\u00e9s. C&rsquo;est pourquoi les organisations doivent collaborer avec leurs parties prenantes pour s&rsquo;assurer que leurs d\u00e9cisions sont align\u00e9es sur les objectifs de l&rsquo;entreprise. Lorsqu&rsquo;elles prennent des d\u00e9cisions, les organisations doivent \u00e9galement tenir compte des risques et incertitudes potentiels associ\u00e9s aux pr\u00e9dictions de leurs mod\u00e8les.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Mise_en_oeuvre_et_surveillance_continue\"><\/span>7. Mise en \u0153uvre et surveillance continue<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La mise en \u0153uvre des d\u00e9cisions et des mesures prises dans le cadre du processus d\u00e9cisionnel fond\u00e9 sur les donn\u00e9es est peut-\u00eatre l&rsquo;une des \u00e9tapes les plus critiques. Il est essentiel de s&rsquo;assurer que toutes les parties prenantes sont d&rsquo;accord avec les d\u00e9cisions prises et leurs impacts respectifs sur l&rsquo;entreprise. Apr\u00e8s avoir mis en \u0153uvre les d\u00e9cisions, les organisations doivent collecter de nouvelles donn\u00e9es pour suivre et mesurer les r\u00e9sultats et les r\u00e9actions des parties prenantes.<\/p>\n<p>En outre, les organisations doivent surveiller en permanence les r\u00e9sultats de leurs d\u00e9cisions et apporter des am\u00e9liorations si n\u00e9cessaire. En effet, de nouvelles donn\u00e9es peuvent r\u00e9v\u00e9ler des id\u00e9es diff\u00e9rentes susceptibles de conduire \u00e0 une meilleure prise de d\u00e9cision \u00e0 l&rsquo;avenir ou de conduire \u00e0 de nouvelles conclusions pour lesquelles de nouvelles donn\u00e9es doivent \u00eatre obtenues et analys\u00e9es. Par cons\u00e9quent, les organisations doivent adopter les donn\u00e9es, et le retour d&rsquo;information continu des employ\u00e9s et de la direction est crucial.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Communication_partage_et_collaboration\"><\/span>8. Communication, partage et collaboration<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La communication des r\u00e9sultats et des id\u00e9es aux parties prenantes est essentielle \u00e0 la r\u00e9ussite. Les parties prenantes telles que les employ\u00e9s, les gestionnaires ou les cadres sup\u00e9rieurs doivent comprendre les r\u00e9sultats, comment ils ont \u00e9t\u00e9 obtenus et comment leurs d\u00e9cisions peuvent affecter l&rsquo;entreprise. Il est \u00e9galement crucial que les parties prenantes soient conscientes des risques potentiels associ\u00e9s \u00e0 leurs choix, tels que la partialit\u00e9 des donn\u00e9es ou les probl\u00e8mes de performance potentiels.<\/p>\n<p>En outre, les organisations doivent collaborer et partager les donn\u00e9es avec d&rsquo;autres d\u00e9partements afin que chacun puisse b\u00e9n\u00e9ficier des informations issues des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs. Un acc\u00e8s facile aux donn\u00e9es et aux informations exploitables aidera les employ\u00e9s \u00e0 prendre de meilleures d\u00e9cisions, \u00e0 am\u00e9liorer l&rsquo;exp\u00e9rience client et, en fin de compte, \u00e0 favoriser le succ\u00e8s de l&rsquo;entreprise. Enfin, les organisations doivent normaliser l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es en veillant \u00e0 ce que chacun re\u00e7oive les informations dont il a besoin sans \u00eatre bombard\u00e9 par trop d&rsquo;informations.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Recueillir_les_commentaires\"><\/span>9. Recueillir les commentaires<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Il est essentiel de recueillir les r\u00e9actions des parties prenantes pour s&rsquo;assurer que les d\u00e9cisions prises \u00e0 partir des m\u00e9thodes fond\u00e9es sur les donn\u00e9es correspondent \u00e0 leurs attentes et \u00e0 leurs objectifs. Cela aide \u00e9galement les organisations \u00e0 \u00e9valuer si leurs strat\u00e9gies ont \u00e9t\u00e9 efficaces et si elles peuvent \u00eatre am\u00e9lior\u00e9es. Pour recueillir efficacement les commentaires, les organisations doivent cr\u00e9er une atmosph\u00e8re de confiance, de compr\u00e9hension et d&rsquo;engagement entre les membres de l&rsquo;\u00e9quipe. Cela permet aux parties prenantes d&rsquo;exprimer librement leurs opinions et de tenir les organisations responsables de leurs d\u00e9cisions.<\/p>\n<p>Les organisations doivent \u00e9galement \u00eatre ouvertes \u00e0 la critique et au retour d&rsquo;information des employ\u00e9s, des partenaires, des clients et des autres parties prenantes concernant les d\u00e9cisions prises sur la base des faits. Cela garantit que les mod\u00e8les, les analyses, les indicateurs cl\u00e9s de performance ou la base de donn\u00e9es peuvent \u00eatre ajust\u00e9s si n\u00e9cessaire.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Amelioration_continue_et_iterations\"><\/span>10. Am\u00e9lioration continue et it\u00e9rations<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L&rsquo;am\u00e9lioration continue et les it\u00e9rations sont une partie essentielle de la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es. Les organisations doivent s&rsquo;assurer qu&rsquo;elles analysent constamment les nouvelles donn\u00e9es et qu&rsquo;elles affinent leurs mod\u00e8les pour am\u00e9liorer leurs d\u00e9cisions en fonction du retour d&rsquo;information que nous avons mentionn\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment. Pour ce faire, elles collectent et analysent en permanence de nouvelles donn\u00e9es afin d&rsquo;obtenir des informations suppl\u00e9mentaires susceptibles de faciliter la prise de d\u00e9cision. Les organisations doivent \u00e9galement s&rsquo;adapter aux changements r\u00e9cents de l&rsquo;environnement commercial et ajuster leurs mod\u00e8les en cons\u00e9quence.<\/p>\n<p>Les organisations peuvent accro\u00eetre la pr\u00e9cision et la confiance dans leurs d\u00e9cisions en affinant et en am\u00e9liorant continuellement leurs processus d\u00e9cisionnels fond\u00e9s sur les donn\u00e9es. Cela les aide \u00e9galement \u00e0 rester comp\u00e9titives dans un paysage commercial en constante \u00e9volution en s&rsquo;adaptant rapidement aux nouveaux changements. En outre, cela aidera les employ\u00e9s \u00e0 se sentir plus \u00e0 l&rsquo;aise dans l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es pour prendre de meilleures d\u00e9cisions, car ils ont \u00e9galement le sentiment d&rsquo;obtenir des donn\u00e9es et des informations pertinentes et actualis\u00e9es.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Outils_pour_une_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees\"><\/span>Outils pour une prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Outils_pour_generer_des_donnees\"><\/span>Outils pour g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Diff\u00e9rents outils commerciaux sont utilis\u00e9s pour recueillir des donn\u00e9es. Les syst\u00e8mes <a href=\"https:\/\/six.ms\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ERP<\/a> (Enterprise Resource Planning) sont utilis\u00e9s pour collecter des donn\u00e9es provenant de tous les secteurs de l&rsquo;entreprise. Les syst\u00e8mes de commerce \u00e9lectronique collectent des donn\u00e9es sur le comportement des clients. Les syst\u00e8mes de CRM (gestion de la relation client) suivent les interactions avec les clients. Les syst\u00e8mes IoT (Internet of Things) utilisent des capteurs pour collecter des donn\u00e9es sur les objets physiques.<\/p>\n<p>Mais aussi d&rsquo;autres sources comme les enqu\u00eates aupr\u00e8s des employ\u00e9s, les enqu\u00eates aupr\u00e8s des clients, les donn\u00e9es financi\u00e8res et les donn\u00e9es d&rsquo;analyse web peuvent donner des indications qui aident \u00e0 prendre de meilleures d\u00e9cisions.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Outils_danalyse_des_donnees\"><\/span>Outils d&rsquo;analyse des donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Une fois les donn\u00e9es collect\u00e9es, elles doivent \u00eatre analys\u00e9es. Il existe diff\u00e9rentes fa\u00e7ons d&rsquo;analyser les donn\u00e9es, mais certaines m\u00e9thodes courantes sont les suivantes :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Analyse descriptive<\/strong> : Cette m\u00e9thode r\u00e9pond \u00e0 la question de savoir ce qui s&rsquo;est pass\u00e9. Elle d\u00e9crit les donn\u00e9es et recherche des mod\u00e8les.<\/li>\n<li><strong>Analyse pr\u00e9dictive<\/strong> : Cette m\u00e9thode r\u00e9pond \u00e0 la question de savoir ce qui va se passer. Elle utilise les donn\u00e9es historiques pour construire des mod\u00e8les qui pr\u00e9disent les \u00e9v\u00e9nements futurs.<\/li>\n<li><strong>Analyse prescriptive<\/strong> : Cette m\u00e9thode r\u00e9pond \u00e0 la question de savoir ce qui devrait \u00eatre fait. Elle utilise l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive pour identifier le meilleur plan d&rsquo;action.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il existe une vari\u00e9t\u00e9 d&rsquo;outils qui soutiennent la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es, notamment l&rsquo;exploration de donn\u00e9es, l&rsquo;analyse pr\u00e9dictive et l&rsquo;analyse statistique. L&rsquo;exploration de donn\u00e9es est le processus d&rsquo;extraction d&rsquo;informations pr\u00e9cieuses \u00e0 partir de grands ensembles de donn\u00e9es. L&rsquo;analyse pr\u00e9dictive utilise des donn\u00e9es historiques pour identifier des mod\u00e8les et des tendances afin de pr\u00e9dire le comportement futur. L&rsquo;analyse statistique est utilis\u00e9e pour comprendre les relations entre les variables et pour faire des pr\u00e9dictions sur des \u00e9v\u00e9nements futurs.<\/p>\n<p>Quelques outils couramment utilis\u00e9s pour l&rsquo;analyse des donn\u00e9es :<\/p>\n<ul>\n<li>SQL<\/li>\n<li>Excel<\/li>\n<li>Tableau<\/li>\n<li>R<\/li>\n<li>MATLAB<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Plateformes_pour_la_prise_de_decision_basee_sur_les_donnees\"><\/span>Plateformes pour la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Il existe toute une s\u00e9rie de plateformes qui aident les entreprises \u00e0 acheter des donn\u00e9es et \u00e0 se faire une id\u00e9e de la dynamique du secteur ou des donn\u00e9es externes. En voici quelques exemples :<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/\">MoreThanDigital Insights<\/a> : MoreThanDigital Insights est une plateforme d&rsquo;analyse commerciale qui g\u00e9n\u00e8re des donn\u00e9es du monde entier et permet aux entreprises de comparer et d&rsquo;analyser leurs performances avec celles d&rsquo;autres entreprises de leur secteur. Elle fournit \u00e9galement des informations sur tous les aspects qualitatifs et quantitatifs d&rsquo;une entreprise et permet m\u00eame de r\u00e9aliser des enqu\u00eates \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle de l&rsquo;entreprise.<\/li>\n<li>Socrata : Socrata est une plateforme qui aide les entreprises \u00e0 prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur les donn\u00e9es en leur donnant acc\u00e8s \u00e0 des sources de donn\u00e9es publiques. Elle offre une vari\u00e9t\u00e9 d&rsquo;outils pour aider les utilisateurs \u00e0 analyser et \u00e0 visualiser les donn\u00e9es.<\/li>\n<li>Factiva : Factiva est une plateforme qui donne acc\u00e8s \u00e0 des actualit\u00e9s et des informations commerciales du monde entier. Elle comprend une base de donn\u00e9es de plus de 32 millions d&rsquo;articles provenant de plus de 2 000 sources.<\/li>\n<li>Dunnhumby : Dunnhumby est une plateforme qui aide les entreprises \u00e0 comprendre le comportement des consommateurs. Elle offre des services pour aider les entreprises \u00e0 collecter et analyser les donn\u00e9es des clients, ainsi qu&rsquo;\u00e0 d\u00e9velopper des programmes de marketing bas\u00e9s sur les connaissances des clients.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Defis_et_considerations\"><\/span>D\u00e9fis et consid\u00e9rations<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les d\u00e9cisions fond\u00e9es sur les donn\u00e9es peuvent \u00eatre tr\u00e8s efficaces lorsqu&rsquo;elles sont mises en \u0153uvre correctement. Cependant, elles entra\u00eenent \u00e9galement de nombreux d\u00e9fis et probl\u00e8mes potentiels dont les organisations doivent \u00eatre conscientes pour garantir leur succ\u00e8s. Ces probl\u00e8mes peuvent inclure la qualit\u00e9 et l&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es, la partialit\u00e9 des donn\u00e9es et des algorithmes, des consid\u00e9rations \u00e9thiques, la fixation d&rsquo;objectifs erron\u00e9s et l&rsquo;absence d&rsquo;une <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/data-driven-culture-in-13-steps-build-a-culture-for-data-and-analytics\/\">culture d&rsquo;utilisation et de mise en \u0153uvre des donn\u00e9es<\/a> pour les d\u00e9cisions. Une \u00e9valuation approfondie d&rsquo;un syst\u00e8me guid\u00e9 par les donn\u00e9es est essentielle pour s&rsquo;assurer que toutes ces questions sont abord\u00e9es avant la mise en \u0153uvre. En outre, il convient d&rsquo;obtenir et d&rsquo;analyser les commentaires r\u00e9guliers des parties prenantes afin d&rsquo;identifier les domaines susceptibles d&rsquo;\u00eatre am\u00e9lior\u00e9s.<\/p>\n<p>Voici 10 des plus grands d\u00e9fis pour la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es :<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Qualit\u00e9 et int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong> : Garantir une qualit\u00e9 et une pr\u00e9cision suffisantes des donn\u00e9es peut s&rsquo;av\u00e9rer difficile lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de grands ensembles de donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Biais dans les donn\u00e9es et les algorithmes<\/strong> : L&rsquo;utilisation de donn\u00e9es ou d&rsquo;algorithmes biais\u00e9s peut conduire \u00e0 des d\u00e9cisions qui ne sont pas bas\u00e9es sur une analyse objective et impartiale.<\/li>\n<li><strong>Consid\u00e9rations \u00e9thiques<\/strong> : Les organisations doivent respecter des normes \u00e9thiques lors de la collecte, du stockage et de l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es pour la prise de d\u00e9cision.<\/li>\n<li><strong>Fixation d&rsquo;objectifs erron\u00e9s<\/strong> : Il est essentiel de fixer des objectifs r\u00e9alistes et r\u00e9alisables qui peuvent \u00eatre mesur\u00e9s avec pr\u00e9cision et suivis de mani\u00e8re coh\u00e9rente dans le temps.<\/li>\n<li><strong>Manque de culture pour utiliser et mettre en \u0153uvre les donn\u00e9es pour les d\u00e9cisions<\/strong> : De nombreuses organisations n&rsquo;ont pas la culture n\u00e9cessaire pour utiliser efficacement les donn\u00e9es dans leur processus d\u00e9cisionnel.<\/li>\n<li><strong>Difficult\u00e9 \u00e0 comprendre les r\u00e9sultats des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs<\/strong> : L&rsquo;interpr\u00e9tation pr\u00e9cise des r\u00e9sultats des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs n\u00e9cessite des connaissances statistiques avanc\u00e9es ou une expertise.<\/li>\n<li><strong>Pr\u00e9visions\/pr\u00e9dictions inexactes ou peu fiables<\/strong> : Selon la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, les r\u00e9sultats des pr\u00e9visions ou des pr\u00e9dictions peuvent \u00eatre incorrects ou peu fiables.<\/li>\n<li><strong>Probl\u00e8mes de confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es collect\u00e9es<\/strong> : La collecte des donn\u00e9es doit tenir compte de la vie priv\u00e9e des utilisateurs de mani\u00e8re appropri\u00e9e afin de se conformer aux lois et r\u00e8glements concernant la protection des informations personnelles.<\/li>\n<li><strong>La complexit\u00e9 du syst\u00e8me<\/strong> : Les syst\u00e8mes d\u00e9cisionnels bas\u00e9s sur les donn\u00e9es n\u00e9cessitent des architectures complexes qui comprennent des composants mat\u00e9riels et logiciels pour fonctionner correctement.<\/li>\n<li><strong>Les implications financi\u00e8res de la mise en \u0153uvre d&rsquo;un syst\u00e8me d\u00e9cisionnel pilot\u00e9 par les donn\u00e9es<\/strong> : Il est n\u00e9cessaire d&rsquo;investir \u00e0 la fois dans le mat\u00e9riel et dans la formation du personnel pour cr\u00e9er un syst\u00e8me d\u00e9cisionnel efficace bas\u00e9 sur les donn\u00e9es qui fournit r\u00e9guli\u00e8rement des informations pr\u00e9cises \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle.<\/li>\n<\/ol>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Creer_une_culture_dentreprise_basee_sur_les_donnees\"><\/span>Cr\u00e9er une culture d&rsquo;entreprise bas\u00e9e sur les donn\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Une <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/data-driven-culture-in-13-steps-build-a-culture-for-data-and-analytics\/\">culture d&rsquo;entreprise ax\u00e9e sur les donn\u00e9e<\/a>s est une culture o\u00f9 les d\u00e9cisions sont fond\u00e9es sur l&rsquo;analyse des donn\u00e9es plut\u00f4t que sur l&rsquo;intuition ou les suppositions. Cela peut \u00eatre un d\u00e9fi \u00e0 mettre en \u0153uvre, mais avec les bons outils et proc\u00e9dures en place, c&rsquo;est tout \u00e0 fait r\u00e9alisable. Voici quelques \u00e9tapes pour vous aider \u00e0 d\u00e9marrer :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>La direction doit devenir un mod\u00e8le \u00e0 suivre<\/strong> : La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 s&rsquo;assurer que la direction adh\u00e8re \u00e0 l&rsquo;id\u00e9e d&rsquo;un processus d\u00e9cisionnel fond\u00e9 sur les donn\u00e9es. Ils doivent \u00eatre des mod\u00e8les pour le reste de l&rsquo;entreprise, en utilisant les donn\u00e9es pour \u00e9clairer leurs propres d\u00e9cisions et en partageant ensuite ces informations avec les employ\u00e9s. Cela contribuera \u00e0 cr\u00e9er une culture o\u00f9 chacun est \u00e0 l&rsquo;aise avec les donn\u00e9es et les utilise pour<\/li>\n<li><strong>Rendez les donn\u00e9es et les id\u00e9es visibles<\/strong> : Essayez de mettre en \u0153uvre les donn\u00e9es dans les r\u00e9unions quotidiennes, les actualit\u00e9s internes, les rapports et les communications importantes. Un bon moyen est \u00e9galement de les inclure dans les outils que les employ\u00e9s utilisent tous les jours, par exemple les ERP, les CRM et les intranets.<\/li>\n<li><strong>Encouragez et mettez en place des ambassadeurs des donn\u00e9es<\/strong> : Il s&rsquo;agit de personnes au sein de l&rsquo;entreprise sur lesquelles on peut compter pour \u00eatre les champions des donn\u00e9es et de leurs utilisations potentielles. Elles peuvent servir de mod\u00e8le, mais aussi aider et encourager les employ\u00e9s.<\/li>\n<li><strong>Investissez dans des logiciels ax\u00e9s sur les donn\u00e9es<\/strong> : Cela vous permettra de prendre de meilleures d\u00e9cisions en vous donnant acc\u00e8s \u00e0 davantage d&rsquo;informations. Assurez-vous que tout le monde est form\u00e9 \u00e0 la ma\u00eetrise des donn\u00e9es. Cela signifie qu&rsquo;il faut comprendre comment lire, analyser et tirer des conclusions des donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Mettez en place un processus de prise de d\u00e9cision bas\u00e9 sur les donn\u00e9es<\/strong> : Il s&rsquo;agit notamment de d\u00e9finir des lignes directrices claires sur le moment o\u00f9 les donn\u00e9es doivent \u00eatre utilis\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions et de d\u00e9terminer qui a le pouvoir de prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur les donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Former les employ\u00e9s et la direction \u00e0 l&rsquo;analyse des donn\u00e9es<\/strong> : Il s&rsquo;agit notamment d&rsquo;enseigner comment utiliser les donn\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es et r\u00e9soudre les probl\u00e8mes.<\/li>\n<li><strong>Utiliser les donn\u00e9es pour am\u00e9liorer les op\u00e9rations<\/strong> : Il s&rsquo;agit d&rsquo;utiliser les donn\u00e9es pour optimiser les processus op\u00e9rationnels, identifier les domaines \u00e0 am\u00e9liorer et suivre les progr\u00e8s dans le temps.<\/li>\n<li><strong>C\u00e9l\u00e9brer les r\u00e9ussites<\/strong> :\u00a0Une culture ax\u00e9e sur les donn\u00e9es est en apprentissage et en \u00e9volution constants, il est donc important de c\u00e9l\u00e9brer les r\u00e9ussites en cours de route. Cela permet aux employ\u00e9s de rester motiv\u00e9s et de se concentrer sur l&rsquo;objectif de devenir une entreprise v\u00e9ritablement ax\u00e9e sur les donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es a le potentiel de r\u00e9volutionner la fa\u00e7on dont les organisations abordent les d\u00e9cisions commerciales. Les entreprises peuvent prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es et adapt\u00e9es \u00e0 leurs besoins en exploitant les donn\u00e9es, les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs et l&rsquo;IA. Toutefois, les organisations doivent \u00eatre conscientes des d\u00e9fis associ\u00e9s \u00e0 cette m\u00e9thode, tels que les probl\u00e8mes de qualit\u00e9 et d&rsquo;int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es, les biais dans les algorithmes, les consid\u00e9rations \u00e9thiques, la fixation de mauvais objectifs, etc. Il est \u00e9galement essentiel de recueillir les commentaires des parties prenantes pour s&rsquo;assurer que toutes les attentes sont satisfaites. Les organisations doivent s&rsquo;efforcer de s&rsquo;am\u00e9liorer en permanence en collectant continuellement de nouvelles donn\u00e9es et en affinant leurs mod\u00e8les pour garder une longueur d&rsquo;avance sur la concurrence.<\/p>\n<p>Avec une \u00e9valuation des risques et des strat\u00e9gies de mise en \u0153uvre appropri\u00e9es, les avantages de l&rsquo;utilisation d&rsquo;un syst\u00e8me pilot\u00e9 par les donn\u00e9es l&#8217;emportent largement sur ses risques &#8211; une meilleure exp\u00e9rience client conduisant \u00e0 une augmentation des ventes et des revenus n&rsquo;en sont que quelques exemples. La prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es continuera \u00e0 fa\u00e7onner le mode de fonctionnement des entreprises d&rsquo;aujourd&rsquo;hui et restera une partie int\u00e9grante de la strat\u00e9gie de toute organisation prosp\u00e8re \u00e0 l&rsquo;avenir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Apprenez \u00e0 prendre des d\u00e9cisions commerciales plus intelligentes gr\u00e2ce \u00e0 des informations fond\u00e9es sur des donn\u00e9es. Notre article couvre le processus et les avantages de la prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es. #Prise de d\u00e9cision pilot\u00e9e par les donn\u00e9es<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":235964,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[337,334],"tags":[514,511,509,443,368,510,515,512,474,513,508,507,442,506],"class_list":["post-16249425","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-explicatif","category-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees-dddm","tag-decisions-fr","tag-decisions-de-gestion","tag-decisions-fondees-sur-des-donnees","tag-donnees","tag-explicatif","tag-gestion-fr","tag-gestion-strategique","tag-how-to-fr","tag-insights-fr","tag-les-bases","tag-pilotage-par-les-donnees","tag-planification-strategique","tag-prise-de-decision-basee-sur-les-donnees","tag-strategie-fr"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16249425","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16249425"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16249425\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/235964"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16249425"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16249425"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/insights.mtd.info\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16249425"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}