Transformation numérique : Êtes-vous suffisamment agile pour relever les défis de la R&D ?

Fiche d'information

Des flux de travail rigides et une prise de décision lente entraînent des retards dans l'exécution de votre R&D, du produit au lancement.

Nous avons tous entendu l'expression "le temps, c'est de l'argent". Plaçons-le maintenant dans une perspective industrielle : le cabinet de conseil McKinsey a constaté que les produits qui arrivent sur le marché à temps mais qui dépassent leur budget de 50% réduisent les bénéfices de 4%. En comparaison, les entreprises qui respectent leur budget mais qui sont en retard de six mois sur le marché réalisent 33% de bénéfices en moins.

C'était à la fin des années 80 ! Imaginez maintenant un retard sur le marché hyperconcurrentiel d'aujourd'hui. Dans cet article, nous verrons comment un système agile de gestion des données permet aux entreprises de prendre des décisions plus rapidement, d'encourager la collaboration et de mettre leur produit à la disposition des consommateurs plus tôt.

La productivité et la collaboration pâtissent d'une mauvaise gestion des données

La quantité de données dans le monde augmente rapidement - 2,5 quintillions d'octets de données sont produits chaque jour. C'est bien beau d'avoir plus de données, mais la façon dont nous les utilisons et dont nous nous assurons qu'elles pourront être utilisées à l'avenir reste un défi.

Ensuite, il y a les systèmes disparates dans lesquels les données sont stockées, et la difficulté de trouver et de transférer les données entre eux lorsqu'elles sont dans des formats différents. Cette approche obsolète et non standardisée entraîne des processus inefficaces, et les entreprises perdent un temps précieux.

Un autre problème lié à l'absence d'un système de gestion des données adéquat est l'impossibilité de partager ces données avec des partenaires et de collaborer avec eux. Le partage de grandes quantités de données et leur traduction en informations exploitables pour prendre des décisions rapides nécessitent un investissement dans la technologie de soutien. Mais de nombreuses entreprises peuvent ne pas comprendre les implications d'une mauvaise stratégie en matière de données ou, de la même manière, ne pas disposer du modèle d'entreprise nécessaire pour encourager un tel partage de données à grande échelle, ce qui entrave la rapidité et l'innovation.

Les retards coûtent des millions aux entreprises

Selon les experts, tout retard dans la production d'un produit innovant raccourcit sa durée de vente maximale sur le marché et réduit les bénéfices de 50%. Les retards donnent également aux
les concurrents la possibilité de s'emparer de parts de marché et de s'assurer des clients qui ne sont pas prêts à attendre encore six à douze mois pour le produit.

Étant donné que le développement de produits repose sur des données, des informations et des expériences, les entreprises peuvent prendre des décisions plus rapidement en réutilisant les informations dont elles disposent déjà. Cependant, ces connaissances sont souvent enfermées dans des silos au sein des systèmes d'organisation et même au sein de différentes entreprises. Les données sont déconnectées des informations connexes et ne forment qu'une partie du tableau.

Il peut être difficile d'accéder aux connaissances passées et de leur donner un sens sans un certain contexte, mais les outils traditionnels de gestion des données, tels que les carnets papier et les feuilles de calcul Excel, ajoutent à l'inefficacité des données disparates et cloisonnées, ce qui augmente à la fois les irrégularités et les délais des projets. L'agilité s'en trouve donc affectée et la capacité d'une entreprise à prendre des décisions rapides basées sur la connaissance s'en ressent.

Les ingénieurs, les scientifiques et les chercheurs ont besoin d'un emplacement centralisé pour stocker et accéder aux données en toute sécurité lorsqu'ils en ont besoin. L'obtention de tous les documents requis nécessite une communication et une collaboration efficaces avec les partenaires.

Les données riches en contexte ne peuvent pas être intégrées a posteriori

Les entreprises ont besoin d'une approche normalisée de la gestion des données pour assurer la traçabilité et l'harmonisation de leurs processus de recherche et de développement.

Et la mise en œuvre d'applications telles que apprentissage automatique et l'IA pour analyser les données de R&D nécessitent des données riches en contexte pour leur donner un sens. Sans contexte et sans signification, ces applications ne peuvent pas fournir les informations espérées. Les données doivent être collectées en contexte dès le départ afin de préserver leur qualité et leur intégrité - elles ne peuvent pas être intégrées après coup sans passer par un exercice de nettoyage des données coûteux et fastidieux. Pour faciliter le partage des données et améliorer la communication, les entreprises doivent mettre en place des plateformes de gestion des données de R&D à la pointe de la technologie, capables de gérer, d'intégrer et d'analyser les données en vue d'une utilisation ultérieure.

A study estimated that in 2019, companies would invest roughly $1.2 trillion in digital transformation. While many organizations have deployed Fourth Industrial Revolution
Si certaines entreprises utilisent des technologies telles que l'internet des objets (IoT), le Big Data et la robotique pour atteindre leurs objectifs et rendre leurs données prêtes pour l'IA, d'autres se heurtent à des obstacles, notamment les politiques gouvernementales, le financement et les ressources de la R&D, le manque de maturité numérique et une communication insuffisante ou inefficace.

L'amélioration de l'environnement des données signifie que les machines peuvent lire et rechercher des données, ainsi qu'y accéder en cas de besoin. Dans cette optique, de nombreuses entreprises mettent en œuvre des initiatives de consolidation et d'harmonisation des données afin d'être sûres de la manière dont les données ont été capturées, calculées et stockées. Les outils d'IA et d'apprentissage automatique ne fourniront des informations précieuses que si vous avez investi du temps pour vous assurer que les données que vous fournissez à ces technologies sont de haute qualité et sous un contrôle de version complet. Mais il y a encore du chemin à parcourir pour atteindre le niveau supérieur de connaissance promis aux entreprises.

Les initiatives en matière de données numériques facilitent la communication ouverte

La numérisation accélère l'innovation et rend les processus de gestion des données plus efficaces, mais elle permet aussi aux entreprises du secteur de former des partenariats flexibles. Le partage collaboratif des données permet aux entreprises de mieux répondre aux besoins des consommateurs et de prendre des décisions avec rapidité et souplesse.

En fait, l'amélioration de l'efficacité et de la productivité de la R&D par la mise en œuvre de plateformes numériques telles que les lacs de données a le potentiel d'ajouter $28-31 milliards de valeur à l'industrie.

Les entreprises qui disposent de l'infrastructure technologique nécessaire à une prise de décision plus rapide peuvent réagir rapidement aux activités de leurs concurrents et disposent de la souplesse nécessaire pour adapter leurs produits aux évolutions du marché.

Pour encourager une collaboration ouverte entre les partenaires et les clients, les organisations doivent adopter l'automatisation, la cartographie des processus et l'optimisation des flux de travail. L'objectif est de faire en sorte que tous les
La gestion des connaissances et des données en un seul endroit, comme un lac de données, qui stocke, traite et analyse les données structurées et non structurées dans un référentiel unique. Il s'agit notamment de données issues de la recherche, du développement, de la fabrication, des essais de sécurité, des brevets, de la conformité réglementaire et du retour d'information des vendeurs et des clients après le lancement. En outre, le fait que toutes les données soient accessibles à partir d'un portail unique les rend traçables, ce qui permet de répondre facilement aux normes réglementaires strictes.

Les données peuvent être facilement téléchargées car elles n'ont pas besoin d'être formatées au préalable ; elles sont configurées selon les besoins. Elles peuvent donc être utilisées de différentes manières. Les scientifiques des données, par exemple, pourraient trouver et accéder rapidement aux données, même s'ils ne savent pas exactement ce qu'ils recherchent.

Pour être agiles, les entreprises doivent mettre en place certains éléments constitutifs : la gestion des données structurées et non structurées, l'optimisation des processus de R&D et la capture des données avec un contexte riche. Tous ces éléments jouent un rôle important en garantissant que les données sont prêtes et consommables par les lacs de données, puis par les outils d'apprentissage automatique et d'IA, en facilitant la traçabilité des résultats jusqu'aux expériences individuelles et en partageant ces données avec les partenaires collaborateurs. Lorsque tout cela alimente un lac de données en aval, l'analyse fournit un aperçu, qui favorise une prise de décision agile. L'analyse aide les entreprises à innover, à rester compétitives et à se conformer aux normes réglementaires en constante évolution. La bonne plateforme de gestion des données peut soutenir cette initiative.

Réduire les délais des projets grâce à la bonne plateforme numérique

En plus de réduire les coûts de développement et de simplifier le processus, une couche flexible de gestion des données de R&D permet aux entreprises d'utiliser des informations basées sur des données pour mettre des produits sur le marché plus rapidement, ce qui leur donne un avantage concurrentiel..

Stocker des données dans le nuage est la partie la plus facile. Le défi consiste à accroître leur valeur en les rendant consommables, en démontrant leur reproductibilité et en préservant leur intégrité. En outre, l'accès aux données et leur utilisation nécessitent une communication efficace et un travail en partenariat pour maximiser les avantages.

Les entreprises ont besoin d'une plateforme centrale de données de R&D, où les données peuvent être recherchées, partagées à des fins de collaboration et faire l'objet de rapports. Une plateforme qui offre des pistes d'audit et une traçabilité solides, qui automatise les processus de laboratoire, ce qui permet d'optimiser le cycle de vie du développement des produits, et qui exploite la puissance cachée dans vos données de R&D. Ce n'est qu'alors que vous pourrez exploiter des opportunités que d'autres ne peuvent pas voir. Ce n'est qu'à cette condition que vous serez en mesure d'exploiter des opportunités que d'autres ne peuvent pas voir.

Pourquoi attendre ? Contactez-nous dès aujourd'hui pour faire le premier pas vers une R&D agile sur les produits afin d'accélérer la prise de décision au sein de votre organisation : contact@idbs.com

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