Avant de penser Intelligence Artificielle et Big Data, pensez Stratégie des Données

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Selon Harvard Business Review, des études intersectorielles montrent qu’avant de penser Intelligence Artificielle et Big Data, les entreprises devraient penser Stratégie des Données car en moyenne, moins de la moitié des données structurées d’une organisation sont activement utilisées pour prendre des décisions et que moins de 1% de ses données non structurées sont analysées ou utilisées.

Plus de 70% des employés ont accès à des données qu’ils ne devraient pas, 80% du temps des analystes est consacré à la découverte et à la préparation des données. Les violations de données sont courantes, les ensembles de données non fiables se propagent en silos et la technologie de données des entreprises n’est souvent pas à la hauteur de la demande.

Avoir un CDO (Chief Data Officer) et une fonction de gestion des données est excellent mais pas nécessairement possible dans toutes les organisations. D’un autre côté, chaque organisation devrait, à son niveau, définir une stratégie cohérente de gouvernance, d’analyse et de déploiement des actifs informationnels (données).

Bref, une Stratégie des Données !

Vous utilisez vos données pour passer à l’attaque ou pour la défense

On distingue deux grandes approches à la Stratégie de Gestion des Données, Attaque et Défense, entre lesquelles toute entreprise devrait trouver un équilibre, ce qui n’est pas toujours évident en réalité.

Un secteur d’activités avec une réglementation stricte (services financiers ou soins de santé, par exemple) orientera l’entreprise sur la défense en termes de gestion des données; un secteur avec une forte concurrence pour la clientèle fera plutôt passer l’entreprise à l’offensive.

Les activités offensives de gestion des données ont tendance à être plus pertinentes pour les fonctions métier axées sur le client telles que les ventes et le marketing et elles s’exécutent plus souvent en temps réel alors que les activités défensives de gestion des données relèvent plus des préoccupations juridiques, financières et de conformité.

Les organisations qui doivent gérer les activités défensives sont généralement déjà pourvues de mécanismes internes de gestion des données.  Mais attention, si vous faites affaires avec l’Europe, depuis le 25 mai 2018, le RGPD (General Data Protection Regulation) est en force. Ce règlement général de l’Union européenne sur la protection des données constitue le texte de référence en matière de protection des données à caractère personnel.  Ne pas s’y conformer pourrait être hasardeux. Pour les besoins de cet article, nous nous intéressons aux secteurs d’activités à forte concurrence, orientés-client.

 

Quand les données deviennent-elles information ?

Il est important de distinguer les informations des données et de différencier l’architecture de l’information de l’architecture des données. Selon Peter Drucker, les informations sont « des données dotées de pertinence et d’utilité ».

Les données brutes, telles que les taux de fidélisation de la clientèle, les chiffres des ventes et les coûts d’approvisionnement ont une valeur limitée jusqu’à ce qu’elles aient été intégrées, associées ou comparées à d’autres données. Alors, elles deviennent révélatrices sur l’état des choses et elles peuvent nous guider dans la prise de décision.

Par exemple, les chiffres de vente placés dans un contexte historique ou de marché ont soudainement un sens. Ils peuvent être en hausse ou en baisse par rapport aux indices de référence ou en réponse à une stratégie spécifique.

L’architecture de données d’une entreprise décrit la manière dont les données sont colligées, stockées, transformées, distribuées et consommées. Elle inclut les règles régissant les formats structurés, tels que les bases de données et les systèmes de fichiers ainsi que les systèmes permettant d’alimenter les processus en données.

L’architecture de l’information régit les processus et les règles qui convertissent les données en informations utiles.


Les données et les analyses sont vos actifs les plus puissants

Une récente enquête de New Vantage Partners nous révèle que dans l’environnement commercial actuel aux enjeux élevés, les entreprises qui se différencient, se surpassent et s’adaptent aux besoins des clients plus rapidement que leurs concurrents, s’appuient en priorité sur l’analyse de leurs données.

Elles constatent que l’exploitation systématique de leurs données, associée à l’analyse, offre des possibilités d’améliorer leurs résultats commerciaux.

Plus encore, pour les entreprises matures, l’analyse des mégadonnées (Big Data) associée à l’Intelligence Artificielle et à l’Apprentissage Machine permet de résoudre des problèmes très complexes.

Cette augmentation continue de l’importance et des défis du Big Data est l’une des caractéristiques les plus importantes de l’économie et de la société contemporaines. Les résultats de l’enquête au fil du temps fournissent une documentation intéressante et utile de cette révolution.

Cependant, les clés du succès pour faire face aux défis du Big Data et de l’IA et en tirer profit contre la concurrence identifient clairement certaines étapes préalables :

  • déterminer comment votre entreprise devrait réagir; définir une Stratégie de Gestion des Données
  • attribuer des responsabilités claires pour la Stratégie de Gestion des Données et les résultats attendus (Chief Data Officer / Stratégie des données)
  • avancer vers la mise en œuvre des changements nécessaires de manière systématique (Planification stratégique)

 

Conclusion

Et vous, que devriez-vous mettre en place dans votre organisation pour tirer profit de la mine d’or qui s’y cache; vos données ?

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