Data ditch : comment repérer et solutionner le problème ?

Les données sont au cœur de chaque décision commerciale. Lorsque les données ne sont pas utilisées à leur plein potentiel, l'impact se fait sentir sur tous les aspects de l'entreprise. Les signes révélateurs de la présence d'une entreprise dans le data ditch se retrouvent également dans tous les départements et aspects des opérations commerciales :

• La gouvernance des données n'appartient à personne, la gestion des données n'est pas alignée sur la stratégie de l'entreprise.
• L’entreprise met en place des initiatives en matière d'éthique et de confidentialité des données, mais il n'y a pas de cadre normalisé.
• L'architecture informatique est centralisée mais la planification reste basée sur des projets ou bien intervient en réactif.
• Les analystes de données ne peuvent pas encore tirer parti de l'automatisation, de l'Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning.

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Il est important que les dirigeants d'entreprise aient des conversations sérieuses sur ces domaines et utilisent les outils à leur disposition. Et ce, afin d'identifier les inefficacités de leurs opérations afin de pouvoir appliquer les changements nécessaires pour les atténuer.

Comment sortir du data ditch ?

Il est clair que bien que la plupart des entreprises aient investi dans des technologies et des processus pour transformer les données en un différenciateur concurrentiel, elles n'en ont toujours pas assez pour leur argent. La bonne nouvelle est qu'elles en sont au dernier kilomètre, où même de petites améliorations de processus peuvent catalyser l'innovation basée sur les données et une rentabilité accrue. 

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Afin de devenir complètement axés sur les données, ces organisations doivent se concentrer davantage sur les domaines clés suivants :

• La gouvernance des données : Il faut mettre en place des responsables data capables de veiller à ce que les données soient structurées et protégées. Ainsi, tous les membres de l'entreprise peuvent se fier aux données pour prendre des décisions. Les entreprises les plus matures et les plus axées sur les données disposent de processus de gestion des données formalisés et automatisés qui sont entièrement alignés sur les performances globales de l'entreprise.
   
• L'éthique des données : Il est essentiel que les entreprises aient une compréhension détaillée de chaque source et type de données, des workflows et des objectifs. Les entreprises qui veulent progresser à cet égard doivent systématiquement prendre en compte l'éthique des données et la confidentialité dans toutes leurs initiatives de traitement des données.
  
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• La sécurité informatique : Plus les sources de données sont étendues, plus les entreprises peuvent être exposées à des menaces de sécurité. En effet, de nombreuses entreprises ont trouvé que le télétravail était un défi. Car les employés avaient accès à des volumes de données importants depuis leur domicile et sur des appareils personnels dont la sécurité était plus difficile à assurer. La mise en place de comités de sécurité pour garantir des processus corrects et leur révision permanente aidera les entreprises à rester vigilantes et sûres face aux nouvelles menaces.
   
• L’architecture informatique : L'architecture informatique est placée au cœur de leur stratégie organisationnelle afin de mieux planifier leurs objectifs. La planification et l'affectation des fonds au cas par cas freinent la croissance des entreprises et limitent leur capacité d'adaptation aux changements sur le long terme. Une planification proactive et la mise à disposition de ressources technologiques qui soutiennent une utilisation ambitieuse des données - de manière sécurisée et efficace - permettront aux entreprises de connaître une croissance constante.
   
• La connaissance de la data : Pour mettre les connaissances sur les données à la disposition de l'ensemble des employés, les entreprises doivent en démocratiser l'accès. Cela passe par le démantèlement des silos d'information et la suppression de la charge de maintenance manuelle du pipeline de données. Cette dernière coûte actuellement plus de 500 000 dollars par an aux entreprises. L'automatisation du processus d'intégration des données permettra aux professionnels des données de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée et de maximiser le potentiel de l'IA et du Machine Learning.

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Et la prochaine étape ?

Les entreprises se considèrent souvent comme matures sur le plan numérique en raison de leurs investissements technologiques. Mais l'argent seul ne les aidera pas à sortir du data ditch. C'est une question d'architecture minutieuse des données, de processus robustes de confidentialité et de sécurité et d'accessibilité adéquate à tous les niveaux de l’entreprise.

L'adoption d'une stratégie solide et sûre, qui invite les employés de tous les départements à maximiser le potentiel des données, n'a jamais été aussi importante. Il est temps d'être proactif et de prendre ces premières mesures cruciales pour devenir une entreprise axée sur les données.