L’automatisation croissante des processus d’analyse exige une meilleure compréhension des capacités d’analyse elles-mêmes et une gestion plus intensive des sources et des puits de données pour tirer parti des avantages de la transformation digitale. Une équipe de direction doit donc planifier et contrôler activement ce changement.

Les petites et moyennes entreprises sont considérées comme l’épine dorsale de l’économie, pour laquelle le financement est un sujet aussi important que problématique à long terme. Il existe donc des limites typiques et difficiles à surmonter des possibilités de financement pour les entreprises de taille moyenne, de sorte que l’inverse est vrai et qu’il y a lieu de chercher de nouvelles options d’action pour les moyennes entreprises et leur collecte de fonds. Dans le cas d’une communication orientée vers les investisseurs en direction d’un marché (des capitaux) anonyme, avec lequel l’intérêt des investisseurs doit être éveillé sur la base des informations fournies, l’avantage éventuel pour le fournisseur d’informations qui recherche des informations doit justifier les dépenses engagées.

Automatisation du financement des PME

L’élargissement des possibilités de financement dans le secteur des PME nécessite, entre autres, que les entreprises de ce secteur augmentent d’abord leur potentiel d’obtention de fonds d’investisseurs en gérant activement leurs données publiées. Dans le même temps, les investisseurs intéressés veulent pouvoir évaluer ces données aussi facilement que possible, afin d’orchestrer une interaction des concepts actuellement débattus de Big Data et d’Advanced Analytics. Le Big Data ne profite pas automatiquement aux entreprises, car de nombreuses données sont disponibles. La numérisation croissante des processus commerciaux et de production donne également naissance à de nombreuses données structurées et non structurées dans les entreprises de taille moyenne ; mais ce n’est que si ces données sont collectées, traitées et utilisées de manière ciblée qu’elles peuvent aider une entreprise à optimiser ses modèles commerciaux ou ces organisations de services et à s’adapter de manière souple à l’évolution du marché et des conditions de concurrence. Dans le même temps, des défis considérables sont en suspens dans les Big Data : les gestionnaires doivent acquérir des connaissances spécifiques afin de pouvoir traiter les données, et les processus décisionnels et commerciaux se développent à nouveau ou différemment lorsque les Big Data sont utilisées à cette fin. Big Data développe une nouvelle culture d’entreprise, modifie les outils existants et, en tant que stratégie numérique, entraîne un changement des aspects pertinents pour la structure et le management de l’entreprise axé sur les données. Le concept d’Advanced Analytics est le pendant de Big Data.

Organizational Aspects

L’utilisation de Big Data et d’Advanced Analytics nécessite un alignement stratégique de la structure organisationnelle. Des concepts tels que l’industrie 4.0 exigent que cela se reflète dans la structure et les processus organisationnels. Dans le contexte du financement, l’accent est explicitement mis sur le contrôle de la fourniture d’informations et le maintien de réseaux sociaux stratégiquement pertinents. L’approche du Hackathorn n’est pas seulement une stratégie d’intégration technique, mais aussi une solution de conception organisationnelle. La mise en route est le point de départ du management d’intégration. Ici, les objectifs commerciaux ainsi que l’environnement commercial comme base du besoin d’information d’une part et du placement de l’information d’autre part sont analysés par un spécialiste engagé à cet effet. La tâche principale consiste à déterminer les facteurs externes critiques. Dans la phase “Prendre au sérieux”, le cadre organisationnel et l’infrastructure pour la collecte d’informations sont créés. Dans ce contexte, il est important de disposer d’un historique des informations externes collectées afin de suivre les changements dans le temps. Enfin, il faut créer une distribution de l’information axée sur les groupes cibles à l’échelle de l’entreprise afin de contrecarrer une surcharge d’informations. Par “Getting Smart”, il faut entendre un contrôle des activités antérieures. Les informations collectées doivent être analysées et structurées pour la diffusion des informations correspondantes. Le niveau de difficulté est atteint lorsque le processus d’intégration de l’information et le processus de fourniture de l’information sont entièrement automatisés.

Toutefois, l’information ne peut développer sa véritable valeur en interne et en externe que si sa qualité est assurée. La qualité des données, en tant que base d’information et sujet permanent dans les entreprises, illustre l’adéquation des données à la réalité. Pour les décideurs, la qualité des données est d’une importance capitale, puisque, par exemple, les décisions sont prises, les opportunités de marché évaluées et les négociations menées sur la base des données. Il existe une corrélation entre la qualité des données et la qualité des décisions, l’interprétation des données en termes de causalité devant également être prise en compte dans la qualité des décisions.

Automatisation de l’analyse de la solvabilité

Les contrôles de solvabilité basés sur les données ont été effectués dans les institutions financières bien avant que la discussion sur les données importantes ne soit lancée. À une époque où l’automatisation croissante est due à la numérisation, c’est-à-dire au potentiel des grandes données et des analyses avancées, nous vivons un changement ici. Les données des entreprises et les études sur l’activité des entreprises sont disponibles sur différents portails. Ils peuvent être automatiquement chargés et directement évalués au moyen de solutions analytiques sans intervention humaine, de sorte que seuls les résultats sont mis à la disposition des décideurs respectifs pour une utilisation ultérieure. Il convient de noter que les investisseurs ne sont plus seulement des institutions financières, mais que de plus en plus de startups émergent qui se concentrent sur des évaluations basées sur de grandes données et offrent leurs résultats de notation sur le marché. Les Big Data offrent au secteur financier un grand potentiel et de nombreuses possibilités d’innovation.

Limites de l’automatisation

Mais l’automatisation signifie que la prise de décision basée sur les données est au centre de l’attention et nécessite une considération éthique et juridique. Les entreprises doivent savoir clairement quelles données importantes doivent être utilisées et lesquelles doivent être mises à disposition par elles-mêmes. En même temps, les algorithmes (partiellement) formés sont également considérés comme un atout économique, car ils peuvent constituer un avantage concurrentiel sur le marché.

Les données de grande taille et les analyses avancées sont néanmoins d’une grande importance dans le contexte du financement des PME. Les Big Data doivent être considérés comme des pionniers, car leur création et leur gestion peuvent satisfaire les besoins d’information des investisseurs potentiels et ainsi élargir les possibilités de financement des PME. En outre, ils peuvent également développer leurs propres modèles d’entreprise et contribuer ainsi au développement de la société. Dans ce contexte, Advanced Analytics propose des solutions algorithmiques aux investisseurs afin d’identifier les opportunités d’investissement intéressantes en matière de position risque/rendement et d’évaluer la solvabilité et la durabilité de l’investisseur en termes d’évaluation de la sécurité.