Quel est le bon choix pour une transformation collaborative des données ?

Le secteur de la construction en est actuellement aux premiers stades de la numérisation, du moins par rapport à d’autres secteurs de taille similaire. Pourtant, ces dernières années, le secteur a évolué rapidement et l’adoption de solutions numériques, qu’il s’agisse d’outils ou de plateformes, est désormais essentielle pour garantir l’efficacité des processus de construction et la transparence des projets. Prenons l’exemple d’équipements comme les machines lourdes : il est désormais possible de surveiller l’utilisation des machines et de repérer les équipements qui sont restés inutilisés. Cela peut paraître simple, mais il s’agit d’une évolution récente qui permet aux entreprises d’économiser des milliers de dollars en carburant et en main-d’œuvre.

C'est un exemple de la manière dont, si les données sont gérées efficacement, les informations qu'elles apportent peuvent générer d'énormes avantages en termes de coûts et de productivité.

L’un des principaux objectifs de la collecte de données est de garantir que les mêmes données ne sont pas stockées à plusieurs endroits (Photo : AdobeStock)

Voir la situation dans son ensemble

Malgré le potentiel des données, le secteur de la construction souffre actuellement d'un gaspillage considérable. Les entreprises ont tendance à se concentrer sur un élément spécifique de leur activité sans parvenir à voir la situation dans son ensemble. Ce n'est pas de leur faute, le secteur continue d'évoluer et de développer des moyens de mettre en valeur cette valeur, mais cela met en évidence un problème plus vaste : le manque de normalisation dans le secteur autour des données empêche les entreprises d'exploiter leur véritable potentiel.

Le plan en cinq points

Il existe cependant des moyens d'éviter ce qui précède. Les étapes suivantes vous montreront comment procéder. Il s'agit d'un système éprouvé qui devrait vous donner matière à réflexion quant à la manière dont vous pourriez améliorer la façon dont vous gérez les données :

Cartographier les flux de données pour automatiser les processus : cela signifie essentiellement traiter, organiser et structurer les données de manière à ce qu'elles soient utiles à tous. Votre entreprise dispose peut-être de données sur la consommation de carburant des machines : où se trouvent ces données, ont-elles un emplacement spécifique et qui doit les voir ? Une fois que vous disposez de ces informations, existe-t-il un moyen d'automatiser les tâches répétitives ou peu prioritaires, ce qui permet au personnel de se concentrer plus facilement sur des activités plus stratégiques et à valeur ajoutée ?

Collecte et ingestion des données : l'un des principaux objectifs de la collecte de données est de s'assurer que les mêmes données ne sont pas stockées à plusieurs endroits, ce qui peut entraîner des problèmes de communication, des erreurs et, en fin de compte, des inefficacités coûteuses. Pour éviter que cela ne se produise, les processus d'ingestion sont essentiels. En fait, comment allez-vous intégrer ces informations dans votre système de gestion des données ?

Création d'écosystèmes : il s'agit de l'« écosystème de données » d'une entreprise au sein de son organisation. Il est composé de différents éléments tels que le type de personnes que vous embauchez, la technologie dans laquelle vous investissez et les processus que vous avez mis en place. Si tous ces éléments fonctionnent ensemble de manière transparente, il est possible d'extraire des informations utiles qui, à leur tour, favorisent une meilleure prise de décision.

Sans méthodes structurées et efficaces pour analyser les données, les entreprises ne verront jamais les avantages latents (Photo : AdobeStock)

Analyse sur mesure : Sans méthodes structurées et efficaces pour analyser les données, les entreprises ne verront jamais les avantages cachés. Disposer de sorties de données flexibles qui répondent aux divers besoins de reporting d'une entreprise est l'épine dorsale de toute organisation experte en technologie. Si vous êtes en mesure d'adapter l'analyse à différentes exigences, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées qui peuvent éclairer les changements de comportement et augmenter la productivité. Plus vite cela se produit, plus vous êtes proche de prendre des décisions en temps réel, ce qui peut permettre de réagir rapidement au flux et au reflux des opérations quotidiennes. Plus la décision est prise au bon moment, plus elle peut avoir d'impact.

Changement culturel : ce point souligne la nécessité de développer les compétences et de créer un environnement favorable qui valorise et exploite les données. Il s’agit de reconnaître que disposer de données ne suffit pas, il faut les exploiter à tous les niveaux pour en tirer le meilleur parti. Cela peut nécessiter un changement culturel et une rééducation des employés, voire l’embauche de nouveaux collaborateurs capables d’apporter de nouvelles compétences. Les gains progressifs et la définition d’objectifs sont également essentiels, pour pousser l’ensemble de l’entreprise vers une prise de décision basée sur les données dans un délai souhaité. Cela s’applique également à la collaboration au sein de la chaîne d’approvisionnement, en veillant à ce que toutes les parties prenantes et les équipes de projet puissent accéder aux données vitales et comprendre comment elles peuvent influencer leurs activités pour améliorer les résultats.

En suivant les principes fondamentaux de ce plan en cinq points, les entreprises peuvent repenser leur façon de procéder à la transformation numérique. Les avantages des données sont considérables, et une transformation numérique réussie peut garantir le maintien des gains de productivité, ce qui, à terme, se traduira par un meilleur retour sur investissement à long terme.

Cela constitue une proposition attrayante, en particulier à une époque où les marges bénéficiaires sont extrêmement faibles. Le secteur a parcouru un long chemin, mais il est désormais temps de faire passer la collaboration sur les données à un niveau supérieur, en fusionnant les statistiques et les chiffres pour en faire de l'or.