Dans de nombreuses PME, les données sont utilisées au quotidien pour des tâches très concrètes : traiter des commandes, suivre des inventaires, gérer les horaires, analyser les ventes… Bref, des usages purement opérationnels. Pourtant, la vraie richesse des données réside dans leur capacité à éclairer les décisions stratégiques : identifier de nouveaux segments de marché, anticiper la demande, optimiser les investissements, améliorer l’expérience client.
Pourquoi ce potentiel reste-t-il si souvent inexploité? Parce que les données sont souvent structurées uniquement pour répondre à un besoin immédiat. Résultat : elles ne sont pas réutilisables à d’autres fins, ou très difficilement.
C’est ici qu’intervient un concept clé : la revalorisation des données (data repurposing).
De l’opérationnel au stratégique : une même base de données, deux niveaux d’impact
Selon Parsons et al. (2025), la revalorisation des données consiste à adapter les données existantes pour de nouveaux usages qui n’étaient pas envisagés lors de leur collecte initiale. Ce n’est pas simplement réutiliser les données telles quelles (réutilisation), mais bien les enrichir, les restructurer ou les combiner à d’autres sources pour répondre à de nouveaux objectifs – notamment stratégiques.
En d’autres mots : vos données peuvent et doivent servir autant à gérer le présent qu’à bâtir l’avenir de votre entreprise.
Un cadre pratique pour les PME : trois qualités essentielles des données
Parsons et ses collègues proposent un cadre simple mais puissant pour évaluer si vos données sont prêtes à jouer un rôle stratégique. Trois qualités-clés sont à viser :
- Accessibilité – Les données doivent être faciles à trouver, à consulter et à exploiter. Un tableau Excel oublié sur un poste de travail n’est pas une donnée accessible.
- Transparence – Il faut savoir d’où vient la donnée, comment elle a été générée, et ce qu’elle représente. Sans contexte, une donnée est inutilisable (ou pire, trompeuse).
- Élasticité – C’est la capacité d’une donnée à être transformée, croisée ou augmentée pour servir à autre chose que ce pour quoi elle a été créée. Par exemple : des données de facturation peuvent aussi révéler des tendances de consommation… si elles sont bien structurées.
Lors de la mise en place d’un système ou d’un processus, demandez-vous : « Ces données pourraient-elles m’aider à prendre une décision stratégique plus tard? » Si la réponse est non, c’est qu’il manque peut-être un petit quelque chose.
Comment appliquer cela dans vos opérations?
Voici des pistes concrètes :
- Centralisez vos données dans un outil ou une plateforme partagée (ex. : CRM, ERP, outil BI comme Power BI ou Tableau).
- Documentez vos données : qui les a créées, quand, avec quelles règles? Un simple dictionnaire de données peut faire une énorme différence.
- Travaillez avec des structures souples : évitez les formats figés ou trop complexes. Privilégiez les données granulaires et exportables.
- Faites des liens entre sources : reliez vos données clients à vos données de ventes, de marketing ou de service après-vente.
- Prévoyez l’évolution : à chaque projet, réfléchissez à la valeur future des données collectées.
Pourquoi c’est rentable?
Les PME qui structurent leurs données pour un usage stratégique gagnent en :
- Productivité (moins de duplication d’efforts),
- Réactivité (meilleure capacité d’anticipation),
- Connaissance client (segmentation plus fine),
- Avantage concurrentiel (capacité à innover plus vite).
Selon McKinsey (Chui et al., 2014), l’usage stratégique des données pourrait générer jusqu’à 3 000 milliards de dollars de valeur économique à l’échelle mondiale. Même à votre échelle, les gains sont bien réels.
À retenir
La donnée n’est pas qu’un outil de gestion quotidienne. Bien utilisée, bien pensée, bien repensée… elle devient un véritable levier stratégique. Et dans un contexte de transformation numérique, c’est souvent ce qui distingue une PME qui survit d’une PME qui se transforme et prospère.
Sources :
- Parsons, J., Lukyanenko, R., Greenwood, B. N., & Cooper, C. B. (2025). Understanding and Improving Data Repurposing. MIS Quarterly. DOI: 10.25300/MISQ/2025/18361
- Chui, M., et al. (2014). Open data: Unlocking innovation and performance with liquid information. McKinsey Global Institute.
- Strengholt, P. (2020). Data Management at Scale. O’Reilly.
- Wilkinson, M. D., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data.
