Better Data instead of Big Data

Nouvel article de partage d'opinion d'Alexander Lapp

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Chez LAPP, nous réfléchissons actuellement de manière intensive à la question de savoir quelles données sont réellement nécessaires et, surtout, pourquoi ? Le "pourquoi" est facile à répondre : nous voulons offrir à nos clients des produits et des services spécifiques qui leur permettent de créer eux-mêmes de meilleurs produits et services. De meilleure qualité, en moins de temps ou à moindre coût. C'est pourquoi nous ne nous contentons pas de collecter des informations au hasard, mais nous nous interrogeons sur le cas d'utilisation exact et la valeur ajoutée pour le client dans toutes les informations que nous recueillons. S'il est impossible de répondre à cette question, il n'y a aucune raison pour nous de collecter de telles données.


LAPP mène actuellement de nombreux projets de numérisation qui portent toujours sur l'utilisation correcte des données. Outre la surveillance des conditions et la maintenance prédictive, nous révisons également notre système de gestion de contenu et remanions notre catalogue de produits numériques. Nous sommes arrivés très tôt à la conclusion que ce n'est pas la quantité de données qui est déterminante pour le succès, mais leur qualité - de meilleures données au lieu de grosses données. C'est pourquoi nous ne nous contentons pas de collecter des données au hasard, mais nous nous interrogeons sur le cas d'utilisation exact et la valeur ajoutée pour le client dans toutes les informations que nous recueillons. Si nous ne pouvons pas répondre à cette question, il n'y a aucune raison pour nous de collecter de telles données. Il est particulièrement important pour nous que cela se fasse dans le respect de la réglementation sur les données et la vie privée. Je suis un partisan fondamental de la RGPD, car elle souligne 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 le contrôle aux clients concernant leurs propres données. Conformément à la RGPD, nous révisons notre gestion des relations avec les clients et nous nettoyons les enregistrements de données. Cela semble beaucoup de travail, mais cela contribue à la clarté et à l'exactitude des informations et donc à une meilleure qualité des relations avec les clients.

Ces chiffres montrent à quel point la tâche qui nous attend est monumentale : Le catalogue LAPP contient environ 40 000 produits, des câbles, aux connecteurs et aux accessoires. Pour chacun de ces produits, nous vérifions toutes les caractéristiques des produits. Il s'agit probablement d'environ six millions de valeurs individuelles. Ensuite, nous les ajustons, nous en ajoutons de nouvelles, nous séparons les attributs et nous en éliminons même certains. À la main. Actuellement, seule une petite partie de ces opérations peut être automatisée. Nous nous appuyons principalement sur les nombreuses années d'expérience et d'expertise de nos services de gestion et de vente de produits pour y parvenir.

La bonne interprétation : savoir ce qui se cache derrière les données

Lorsque nous modifions les caractères, nous devons penser à les rendre à la fois lisibles et utilisables pour les personnes comme auparavant, mais aussi pour toutes sortes de systèmes à l'avenir. Voici un exemple : beaucoup de nos produits sont conçus pour une plage de température spécifique : par exemple un câble avec une spécification "-30°C à +120°C". Dans le catalogue imprimé, il serait également écrit exactement de la même manière et même les non-experts en comprendraient la signification. Dans le catalogue en ligne, le défi est quelque peu différent : un client peut avoir besoin d'un câble pouvant supporter au moins +80°C. Pour ce faire, il définirait un filtre tel que ">80" pour la recherche. Le logiciel de recherche doit comprendre que cela peut entraîner des valeurs de température différentes pour la plage inférieure et la plage supérieure, et deuxièmement que la plage supérieure est la plus importante. En même temps, il doit exclure la possibilité qu'un Américain ne signifie pas "Fahrenheit". L'exemple montre qu'il ne suffit pas de numériser toutes les informations, mais qu'il faut aussi comprendre les liens entre elles. Nous avons numérisé notre catalogue imprimé il y a des années, mais maintenant il s'agit surtout d'adapter notre façon de penser et de supposer que nos clients utiliseront en premier lieu toutes les offres sous forme numérique.

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Ce n'est pas seulement un défi technique, il nous emmène encore plus loin. Nous savons, par exemple, que deux chefs de produits peuvent pondérer différemment la même caractéristique d'un produit en fonction de son importance. Par exemple, est-ce quelque chose de spécial qu'un câble spécifique puisse résister à +120 °C et qu'il faille donc souligner ? Ou est-ce une propriété parmi d'autres et donc d'importance mineure ? Cette décision doit encore être prise par une 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. La production d'un câble pouvant résister à 120 °C est une chose que nos concurrents peuvent également faire. Mais chez LAPP, nous parvenons également à expliquer au client pourquoi ce produit particulier est exactement celui qui lui convient et qui répond à ses besoins. S'il est utilisé dans la production alimentaire, par exemple, il doit nettoyer le câble à la vapeur chaude et pouvoir compter sur sa résistance malgré les influences chimiques. Imaginez ce qui peut arriver si une telle description de produit est erronée et que le produit acheté ne résiste qu'à 80°C. Le nettoyage à la vapeur peut provoquer l'apparition de fissures, ce qui peut entraîner un arrêt de la production ou même des blessures. Une catastrophe.

Flexibilité et rigueur - comment gérer l'équilibre

Le savoir-faire que nous avons sur nos produits ainsi que les défis auxquels nos clients sont confrontés ne peuvent pas être perdus dans le processus de numérisation. Dans l'idéal, nos descriptions deviennent encore plus précises grâce à ce processus. C'est là que l'implication d'un large éventail de départements différents ainsi que le savoir-faire et l'expertise de nombreuses personnes sont nécessaires. Et parce que nous ne prenons pas la gestion des données à la légère, nous avons formé un comité spécial à cet effet. Il discute et décide des attributs que nous introduisons en fin de compte. Mais la prudence s'impose ici : si un attribut d'un produit change, cela peut également être vrai pour 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 chez LAPP. Nos responsables ont la responsabilité évidente 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 plutôt faire savoir clairement quelle valeur ajoutée le client reçoit et quels avantages nous en tirons.

Pour nous, un facteur clé est de maintenir une flexibilité suffisante malgré toute la rigueur. 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 rigides leur ont été imposées pour la collecte et le traitement des données. Elles se plaignent maintenant de ne plus pouvoir sortir du cadre. 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 contribuera également à ce que ce projet, qui est bien sûr poussé à grande vitesse pour la première fois, soit toujours vivant des années plus tard.

J'ai déjà parlé du pourquoi : nous faisons tout cela pour nos clients. Mais comment exactement peuvent-ils bénéficier d'une meilleure qualité de données à l'avenir ? Nous pouvons imaginer, par exemple, que nous faisons une offre à nos clients - et peut-être même que nous leur livrons le produit - avant même 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 apporter le meilleur soutien possible à ces deux groupes de clients, et cela ne peut se faire qu'avec des données - de meilleures données, à mon avis.

Better Data instead of Big Data