La croissance du nombre d’appareils connectés, les nouvelles conformités réglementaires, la promesse de la 5G et l’évolution des méthodes d’utilisation et d’analyse des données ont inauguré une nouvelle ère grâce aux connaissances acquises en connectant les données clients, stratégiques et opérationnelles. Les entreprises sont désormais en train de devenir plus centrées sur les données, ce qui nécessite une gestion des données et des systèmes d’analyse plus avancés.
Les données sous-tendent le succès des organisations dans l’exploration d’actifs physiques et d’opportunités commerciales numériques – améliorant la précision, augmentant l’efficacité et augmentant la capacité de la main-d’œuvre à offrir une excellente valeur. Les données sont essentiellement l’élément vital de toute organisation et, par conséquent, leur accessibilité, leur surveillance et leur disponibilité deviennent un facteur essentiel pour l’agilité de l’entreprise.
Selon Gartner, « les données et l’analyse sont les principaux accélérateurs des efforts de numérisation et de transformation d’une organisation » et que « les principales organisations de tous les secteurs utilisent les données et l’analyse comme des armes concurrentielles ». Dans ses prévisions de marché pour 2019-2023, IDC a prédit qu’il y aurait une augmentation croissante de « l’importance des données dans l’entreprise moderne ».
Les entreprises réalisent la puissance de l’information et des données dans le paysage technologique d’aujourd’hui. Mais très peu d’organisations ont appris à gérer et à valoriser leurs données.
Que signifient les données en tant qu’actif ?
De nombreuses entreprises ont réalisé la puissance de l’utilisation des données dans leurs opérations stratégiques. Les données, en outre, fournissent des informations exploitables, comme nous l’avons vu dans le cas d’utilisation ci-dessus, qui peuvent aider efficacement à gérer l’entreprise et à atteindre les objectifs commerciaux. Pour capitaliser sur le potentiel des données, les organisations doivent changer fondamentalement leur façon de voir et d’utiliser les données. Les entreprises du monde entier investissent des milliards pour dévoiler ses secrets et son énorme potentiel perturbateur.
Les données sont au cœur des nouveaux modèles commerciaux, des nouvelles technologies et d’un écosystème d’entreprises fournissant presque tout en tant que service. En raison de l’importance des données, de nombreuses organisations à grande échelle ont nommé un directeur des données (CDO) pour superviser et gérer les données. Cette compréhension et perception des données est ce que l’on appelle désormais « l’actif de données ». Tout comme les entreprises valorisent et gèrent les actifs corporels, de la même manière, ces perspectives considèrent les données comme un atout pour leur valeur stratégique.
Traditionnellement, les entreprises considèrent les données comme un coût (frais généraux) qui doit être capturé et géré. Mais dans un monde numérique, la Data est désormais une source essentielle d’avantage concurrentiel. Récemment, le PDG de Microsoft — Satya Nadella a mentionné que les données nécessitent leur ligne individuelle dans les livres financiers. Les données constituent désormais sa propre classe d’actifs, aux côtés des actifs commerciaux traditionnels (tels que les actifs physiques ou humains).
Les données ne deviennent un atout économique que lorsque nous pouvons en tirer des informations et des informations exploitables.
Pourquoi les données en tant qu’actif sont-elles plus pertinentes que jamais ?
- « Les données et l’analyse deviendront la pièce maîtresse de la stratégie, de l’orientation et de l’investissement de l’entreprise. » (Gartner)
- Les données, l’analyse et l’IA ouvrent la porte à de nouvelles possibilités sur la façon dont les organisations peuvent se développer et se différencier de la concurrence à un rythme accéléré. (Accenture)
- Le plein potentiel de la technologie numérique ne sera réalisé que si les données sont traitées de manière appropriée. Des données de haute qualité sont le seul ingrédient essentiel à la réussite de la transformation numérique du monde qui nous entoure. (Accenture)
Huit défis dans la mise en œuvre des données en tant qu’atout
La règle d’or ici est de voir les données comme un voyage et non comme une destination. Pour résoudre tout problème de données, il doit y avoir un problème clair à résoudre. Les entreprises doivent se demander si leurs données actuelles fonctionnent comme un actif de confiance et si elles contiennent ou non des informations précieuses.
D’après mon expérience, ce sont les 8 principaux défis de la mise en œuvre des « données en tant qu’actif ».
- Objectif commercial peu clair
- Mauvaise gestion des actifs de données
- Pas de taxonomie standard
- Manque d’ingénieurs qualifiés en science des données et en IA
- Ne pas développer un plan solide
- Qualité des données
- Lacune en matière de littératie des données
- Sécurité et conformité des données
La technologie des plateformes de données est aussi essentielle que les données elles-mêmes, et par conséquent, les organisations se tournent vers des outils qui les aident à mieux gérer les données. L’efficacité de l’analyse des données et des données est incontestée, et si vous, en tant qu’entreprise, êtes en train de devenir plus alimenté par les données, voici mes dix mantras pour démarrer votre parcours de données pour la mise en œuvre des données en tant qu’actif.
15 mantras pour la mise en œuvre des données en tant qu’atout
1. Définissez votre stratégie de données
Chaque organisation est différente ; il n’y a pas de liste de contrôle définitive pour une stratégie de données. Les stratégies de données réussies se présentent sous de nombreuses formes et tailles, adaptées aux forces et faiblesses de chaque organisation. Selon les recherches d’Accenture, les organisations axées sur les données et dotées d’une stratégie d’entreprise connaissent une croissance moyenne de plus de 30 % par an.
Une stratégie de données efficace doit être centrée sur l’humain et prendre en compte différentes personnalités : propriétaires, parties prenantes, clients, travailleurs de première ligne, analystes, ventes, marketing, support et autres utilisateurs. Les organisations qui encouragent la main-d’œuvre à considérer l’information et les données comme un atout stratégique peuvent extraire plus de valeur de leurs systèmes.
Déterminez si l’organisation considère les données comme un actif, un passif ou les deux. Il s’agit d’avoir une stratégie commerciale pour vos données (pas seulement une stratégie de données pour votre entreprise).
Les leaders numériques doivent :
- Mettre en œuvre des mesures tangibles et mesurables liées aux résultats commerciaux.
- Planifiez l’avenir de leurs données avec une stratégie pour gagner à l’ère de l’intelligence, et cela commence par développer un plan d’architecture de données et une feuille de route exécutable.
2. Perturber les modèles commerciaux avec l’IA
Sans surprise, les données et l’IA sont vitales pour établir une entreprise centrée sur les données et créer des gains de productivité dans le modèle actuel pour investir dans le nouveau. Lorsque les données sont du carburant, vous pouvez les utiliser pour piloter des modèles commerciaux entièrement nouveaux. Un exemple typique est le modèle d’entreprise de plate-forme (qui peut également être une entreprise de plate-forme). Alors que les entreprises traditionnelles se concentrent sur la fourniture d’un produit ou d’un service spécifique, les entreprises de plate-forme se concentrent sur la connexion des clients avec ce dont ils ont besoin. Ils créent de la valeur en tant que réseaux, fédérant un écosystème d’acteurs. Et pour ce faire, ils doivent également traiter les données de manière très différente. C’est leur atout essentiel et ils organisent leur entreprise pour l’exploiter au maximum.
L’organisation doit également envisager d’augmenter son activité de produits/services vers une activité améliorée par l’économie des réseaux.
Perturber les modèles commerciaux avec l’IA créera des opportunités d’innovation, d’analyse et d’optimisation. En utilisant l’intelligence des données omniprésente, l’entreprise peut permettre une prise de décision numérique dans tous les domaines de son organisation. Cela nous aidera également à comprendre nos organisations et nos clients en profondeur. De plus, lorsque l’IA et l’apprentissage automatique perturbent les modèles commerciaux, ils contrôlent les tâches manuelles. Cela aide nos employés à stimuler l’innovation dans le cadre de leur pratique quotidienne.
3. Établir la bonne culture et architecture de données
Comment amener votre organisation à valoriser les données ? La technologie ne suffit pas à transformer votre entreprise en une organisation axée sur les données. Sans une solide culture de décision basée sur les données, les organisations finissent par rater des opportunités d’utiliser efficacement leurs données collectées. Cela crée parfois des problèmes de cohérence des données ou de processus internes. Une bonne culture des données rend votre entreprise plus efficace. Il garantit que vos données contribuent à la modernisation des processus métier et à l’amélioration de l’expérience client. La valeur des données doit imprégner l’ensemble de l’organisation, des initiatives critiques aux processus et à la culture d’entreprise.
Au minimum, l’entreprise doit :
une. Clarifier les responsabilités en matière de données dans toute l’entreprise
b. Considérer la conservation des données et la qualité des données comme des compétences clés de l’entreprise
c. Réinventez une chaîne d’approvisionnement de données fiable et sans friction et intégrez la maîtrise des données en tant qu’impératif stratégique inter-entreprises
ré. Développer une taxonomie et un dictionnaire de données standard
4. Mettre en œuvre les DataOps
La mise en œuvre d’une stratégie de données est une tâche ardue si une organisation ne modifie pas les opérations informatiques traditionnelles dans le contexte de l’acquisition et de la gestion des données. DataOps ou Data Operations vous permettra de connecter les créateurs de données avec les consommateurs de données pour trouver la valeur de toutes les données collectées. Il est essentiel pour une protection améliorée des données, un temps de cycle réduit pour la diffusion d’informations et une gestion efficace des données.
Lorsque vous passez à DataOps, vous pouvez facilement vous concentrer sur l’amélioration de la communication, de l’intégration et de l’automatisation des flux de données entre les créateurs de données et les consommateurs. DataOps utilise des métadonnées pour améliorer la convivialité et la valeur des données dans un environnement dynamique afin de générer de la valeur plus rapidement.
5. Établir des initiatives d’intensité technologique pour l’activation de la fluidité des données
Pour capitaliser sur les données en tant qu’atout, les organisations devront devenir plus axées sur les données et plus fluides. Les organisations doivent investir dans le déploiement d’initiatives d’intensité technologique pour l’activation de la fluidité des données.
L’étude d’Accenture « L’impact humain de la maîtrise des données » a identifié l’impact de l’écart en matière de maîtrise des données sur la capacité des organisations à prospérer dans l’économie axée sur les données. Premièrement, bien que 87 % des employés reconnaissent les données comme un atout, peu les utilisent pour prendre des décisions éclairées. Seuls 25 % des employés interrogés pensent qu’ils sont parfaitement préparés à utiliser efficacement les données. Seulement 21 % déclarent avoir confiance en leurs compétences en matière de littératie des données (c’est-à-dire leur capacité à lire, comprendre, remettre en question et utiliser des données). Seuls 37% des employés font davantage confiance à leurs décisions lorsqu’elles sont basées sur des données, et 48% s’en remettent fréquemment à un « instinct » plutôt qu’à des informations basées sur les données lors de la prise de décisions.
La recherche a identifié trois manières qui montrent comment un manque d’autonomie pour travailler avec des données affecte la capacité des employés à assumer leurs rôles dans un lieu de travail axé sur les données :
une. L’appréciation des données ne se traduit pas entièrement par l’adoption par les employés.
b. Le manque de compétences en matière de données limite la productivité sur le lieu de travail.
c. L’évolution des pratiques technologiques s’ajoute à la pression sur le lieu de travail moderne.
La littératie des données est un ensemble de compétences essentielles pour l’avenir, mais CXO ne réussira pas en imposant simplement l’adoption. Pour exploiter pleinement le potentiel des données, il est impératif d’investir dans des programmes visant à améliorer les compétences en matière de données et d’analyse du personnel dans l’ensemble de l’entreprise et de définir des attentes de base en matière de maîtrise des données (résultant en la fluidité des données) et de prise de décision basée sur les données dans toute l’organisation. Les organisations doivent développer un cadre de capacités de base, soutenu par des programmes d’activation d’intensité technique appropriés et un mélange de méthodes agiles et innovantes de hackathons et de gamification, pour répondre à leurs besoins uniques.
En plus de l’activation de la fluidité des données, je suggérerais de tirer parti des personnages alimentés par Low Code / No Code de « Citizen Developers ». Les Développeurs Citoyens sont des utilisateurs métier avec un contexte fonctionnel et peu de connaissances techniques, plutôt qu’un développeur traditionnel qui peut créer des applications à valeur métier. Les développeurs citoyens peuvent tirer parti des avancées des plates-formes SaaS et PaaS telles que Microsoft Power Platform pour créer et déployer rapidement des technologies qui exploitent à la fois les données existantes et créent de nouvelles sources que d’autres peuvent utiliser.
Les développeurs citoyens ont le contexte commercial et fonctionnel requis qui les place dans une position unique pour innover et développer de nouvelles solutions pour consommer, intégrer et partager des données à travers une large gamme de produits et services.
6. Établir un référentiel de signaux et de modèles de données
Il est difficile de…