De meilleures données au lieu de grosses données

Au LAPP, nous réfléchissons actuellement de manière intensive aux données dont nous avons réellement besoin et surtout à leur finalité. Il est facile de répondre à la question "pourquoi" : nous voulons offrir à nos clients des produits et des services spécifiques avec lesquels ils peuvent à leur tour fabriquer de meilleurs produits. De meilleures qualités, en moins de temps ou à moindre coût.

Nous travaillons actuellement sûr nombreux projets de numérisation, qui impliquent toujours une utilisation correcte des données. Outre la « condition based maintenance » et la « predictive maintenance », nous sommes en train de revoir notre système de gestion de contenu et de remanier notre catalogue de produits numériques. Nous sommes rapidement arrivés à la conclusion que ce n'est pas la quantité de données qui comptent pour le succès, mais leur qualité - de meilleures données plutôt que de gros volumes. C'est pourquoi nous ne nous contentons pas de collecter des données. Toutes les informations que nous recueillons sont pesées pour déterminer le cas d'utilisation exact et la valeur ajoutée pour le client. S'il est impossible de répondre à cette question, il n'y a aucune raison pour nous de collecter ces données. Il est particulièrement important pour nous que cela se fasse dans le respect des règles de protection des données. Je suis fondamentalement en faveur de cela, car ces règlements soulignent la valeur des données personnelles. Elle est exigeante dans sa mise en œuvre, c'est vrai, mais elle crée aussi de la clarté pour nous, les fournisseurs et redonne de contrôle de nos propres données aux clients. Conformément au RGPD (règlement général sur  la protection des données), nous revoyons notre gestion des relations avec les clients et nettoyons les  fichiers de données. Cela semble lourd, mais contribue à la propreté et à l'exactitude des informations et  donc à une meilleure qualité de la relation avec le client.

Ces chiffres montrent le type de travail monastique que nous devons accomplir : le catalogue du LAPP contient environ 40 000 produits, des câbles au mètre aux connecteurs et aux outils. Pour chacun de ces produits, nous vérifions toutes les caractéristiques du produit. Il s'agit d'une valeur estimée à six millions d'individus. Nous ajustons les fonctionnalités, nous en ajoutons de nouvelles, nous séparons les attributs et nous en supprimons même quelques-uns. Tout cela manuellement. Pour l'instant, seule une petite partie peut être automatisée. Nous nous appuyons avant tout sur les années d'expérience et d'expertise de nos services de gestion des produits et de vente.

Lorsque nous modifions les attributs, nous devons penser à les rendre non seulement lisibles et utilisables pour l'homme comme auparavant, mais aussi pour les machines à l'avenir. Un exemple : beaucoup de nos produits sont conçus pour une certaine plage de température, par exemple un câble marqué "-30 °C à +120 °C". Il serait également écrit de la même façon dans le catalogue imprimé et même les profanes en comprendraient la signification. Dans le catalogue en ligne, le défi est légèrement différent : un client peut avoir besoin d'un câble pouvant supporter au moins +80°C. Pour ce faire, il fixerait un filtre comme ">80" pour la recherche. D'une part, le logiciel de recherche doit maintenant comprendre que la spécification de la température pour la valeur inférieure et la valeur supérieure peut signifier différentes choses, mais que la valeur supérieure est la plus importante ici. Dans le même temps, il devrait également être exclu qu'un Américain ne signifie pas de degrés Fahrenheit ici. L'exemple montre qu'il ne suffit pas de numériser toutes les informations, mais qu'il faut aussi comprendre les liens. Nous avons numérisé notre catalogue imprimé il y a des années. Maintenant, il s'agit surtout d'adapter notre façon de penser et de supposer que nos clients utiliseront principalement la version numérique de toutes nos offres.

Ce n'est pas seulement un défi technique, il va plus loin. Par exemple, nous savons par le passé que deux chefs de produit peuvent évaluer différemment la même caractéristique de produit en termes de signification. Est-il par exemple particulier qu'un certain câble puisse résister à +120 °C et doive donc être mis en valeur ? Ou s'agit-il d'une propriété parmi d'autres et donc d'une importance mineure ? Cette décision doit encore être prise par une seule personne, car l'expertise ne peut pas être automatisée. La description significative d'un produit est une partie essentielle de notre création de valeur et est donc traitée avec le plus grand soin. Produire un câble capable de résister à +120 °C est aussi une chose que nos concurrents peuvent faire. Mais au LAPP, nous réussissons également à expliquer au client pourquoi ce produit spécifique lui convient et répond à ses besoins. Si, par exemple, il est utilisé dans la production alimentaire, il doit nettoyer le câble à la vapeur chaude et pouvoir compter sur sa résistance malgré les influences chimiques. Imaginez ce qui se passe si une telle description de produit n'est pas correcte et que le produit acheté ne tolère que +80 °C. Le nettoyage à la vapeur peut provoquer des fissures et donc même des courts-circuits. Cela peut entraîner un arrêt de la production ou même des dommages corporels. En bref : une catastrophe.

Le savoir-faire dont nous disposons sur nos produits et sur les défis auxquels sont confrontés nos clients ne doivent pas être perdus dans le processus de numérisation. Dans l'idéal, nos descriptions deviendront encore plus précises avec leur aide. L'implication d'un large éventail de spécialités et de l'expertise de nombreuses personnes est ici cruciale. Et parce que nous ne prenons pas la "gouvernance des données" à la légère, nous avons créé un comité spécial à cet effet. Il discute et décide des attributs que nous allons éventuellement introduire. Mais la prudence s'impose : si un attribut d'un produit change, cela peut également s'appliquer à des milliers d'autres produits et descriptions. Mais le comité n'est que la pointe de notre grand projet de gestion du changement pour la numérisation au LAPP. Nos responsables ont la responsabilité claire d'emmener les gens avec eux et de les libérer de la peur qu'ils n'aient plus qu'à faire tomber des chiffres et des valeurs dans la carrière de données. Nous devons faire apparaître plus clairement encore la valeur ajoutée que le client obtient et les avantages que nous en tirons.

Pour nous, il est très important que nous restions suffisamment flexibles malgré tous nos efforts. Avant de commencer, nous avons parlé à d'autres entreprises qui étaient déjà un peu plus avancées dans leurs projets. Dans certains cas, des règles très strictes leur avaient imposées pour la collecte et le traitement des données. Ils se plaignent maintenant de ne plus pouvoir sortir de la camisole de force. Nous voulons éviter cette erreur en conciliant rigueur et flexibilité. Pour ce faire, nous devons veiller à ce que les personnes ayant des compétences et des connaissances différentes communiquent entre elles. Cela permettra également de garantir que ce projet, qui est bien sûr lancé à un rythme rapide pour la première fois, soit toujours en vie des années plus tard.

J'ai déjà parlé du "pourquoi" : nous le faisons tous pour nos clients. Mais comment exactement peuvent-ils bénéficier d'une meilleure qualité de données à l'avenir ? Par exemple, nous pouvons imaginer de faire une offre à nos clients - et peut-être même de leur livrer le produit - avant qu'ils ne sachent qu'ils en ont besoin. Bien entendu, tous les clients ne souhaitent pas cela. Si certains savent déjà exactement ce dont ils ont besoin, d'autres ont un grand besoin de conseils et de prise de décision. Nous voulons soutenir ces deux groupes de clients de la meilleure façon possible. À mon avis, cela ne peut se faire qu'avec des données - de meilleures données.