De nombreuses organisations sont devenues aptes à collecter des données à grande échelle, mais trop peu ont maîtrisé l’art (et la science) de filtrer le déluge pour identifier les informations et initier des actions qui génèrent des résultats commerciaux favorables et augmentent la différenciation concurrentielle.
Dans tous les secteurs et entreprises, les données continuent d’exploser, augmentant en volume, en variété et en vitesse. Selon Estimations IDC, 64,2 zettaoctets de données ont été créés ou répliqués en 2020, et la quantité de données numériques créées entre 2021 et 2025 sera plus du double de la quantité de données créées depuis l’avènement du stockage numérique. Les données de l’Internet des objets (IoT) sont le segment qui connaît la croissance la plus rapide, suivis des médias sociaux et de la vidéo. Étant donné qu’un zettaoctet équivaut à environ 250 milliards de DVDil est compréhensible que les entreprises aient du mal à suivre.
Sans une infrastructure sécurisée et évolutive et des processus de gouvernance efficaces pour trier toutes ces données, ainsi qu’une culture qui permet aux gens de mettre leurs connaissances à profit, les organisations seront confrontées à un écart croissant entre l’étalement du parc de données d’entreprise et leur capacité à en tirer profit. en avantage concurrentiel. De nombreuses organisations auront du mal à utiliser les données pour prendre en charge une prise de décision agile, améliorer l’expérience client et conduire des actions décisives – les piliers d’une entreprise innovante et efficace.
« L’écart se situe entre le désir des organisations d’utiliser les données et de devenir davantage axées sur les données, et la valeur réelle qu’elles tirent de toutes les données dont elles disposent », explique Ishit Vachhrajani, directeur de la stratégie d’entreprise chez AWS. « Le défi est de savoir comment lier les données aux résultats ou aux expériences que vous essayez de réaliser. »
Une partie du défi réside dans l’infrastructure de données existante et les processus organisationnels qui ont pris du retard, ce qui rend difficile de suivre la vitesse et la variété croissantes des données. Pourtant, même les entreprises qui ont compris comment capturer et convertir les données en informations utiles peuvent encore avoir du mal à maximiser pleinement la valeur des données et à les transformer en action commerciale tangible et rentable.
« Souvent, les gens sont parfaitement clairs sur les informations, mais tous les silos et la prise de décision centralisée empêchent les informations d’être mises en pratique », déclare Vachhrajani.
Une stratégie de données moderne
Les approches traditionnelles à taille unique des bases de données et de l’analyse, motivées par le besoin d’efficacité, ne tiennent plus dans le paysage diversifié des données d’aujourd’hui. Extraire plus de valeur de cette ressource désormais abondante nécessite une stratégie de données moderne, qui n’est pas seulement une initiative technologique, mais plutôt un mandat organisationnel pour gérer, accéder, collecter, analyser et agir sur les données de manière intentionnelle.
Pour changer les choses, Vachhrajani recommande une stratégie de données moderne qui englobe trois fonctionnalités principales :
- État d’esprit : Changer la culture implique que les cadres assument un rôle de leadership dans la conduite de changements visibles, la construction de mécanismes pour pousser les décisions en première ligne et la création d’un environnement d’apprentissage continu.
- Ensembles de compétences: Les organisations doivent étendre la maîtrise des données au-delà des analystes de données et des scientifiques, en investissant dans la formation et la création de nouveaux rôles fonctionnels.
- Ensembles d’outils: Choisir les bons outils signifie se libérer de toutes les technologies à taille unique qui fonctionnaient dans un monde plus simple mais ne peuvent plus évoluer. Un environnement cloud évolutif et sécurisé, ainsi qu’un ensemble complet d’outils de données capables de répondre à vos besoins sans cesse croissants et de travailler avec différentes personnes de votre organisation, sont essentiels à une infrastructure de données moderne.
L’attention portée à ces trois capacités aidera les équipes de direction à unifier les silos entre les systèmes, les départements et les personnes, ce qui facilitera non seulement le partage des données, mais également la réduction de la distance et des frictions entre l’endroit où les données sont collectées et les décisions sont prises. Cela raccourcira le temps entre les idées et l’action pour obtenir des résultats meilleurs et plus rapides.
L’utilisation des données à leur plein potentiel nécessite plus qu’un seul magasin de données ou un seul lac de données ; il s’agit d’avoir une solution complète de bout en bout, avec des bases de données spécialement conçues pour stocker et traiter les données et un lac de données pour unir toutes les données. Des outils d’analyse et de visualisation sont nécessaires pour extraire des informations des données, l’IA et l’apprentissage automatique aideront à transformer ces informations en prédictions et à ajouter de l’intelligence aux applications. Enfin, pour que tout cela fonctionne, vous devez vous assurer que vous disposez de la sécurité et de la gouvernance adéquates pour mettre les données entre les mains des personnes à tous les niveaux de l’organisation.
L’objectif ultime d’une stratégie de données moderne est l’innovation, qui consiste à utiliser les données pour créer de nouveaux moyens améliorés d’obtenir des résultats commerciaux, qu’il s’agisse de prendre de meilleures décisions plus rapidement, d’améliorer l’expérience et la fidélité des clients, de garder une longueur d’avance sur la concurrence ou de se préparer à la avenir. Certaines organisations suivent déjà ce manuel et ouvrent la voie à des activités axées sur les données. En voici trois :
- Groupe BMW a travaillé pour rester à la pointe de la transformation numérique de l’industrie automobile en utilisant des données et des analyses prédictives. Lorsqu’il a dû innover plus rapidement pour répondre aux demandes des consommateurs tout en fournissant aux employés davantage de données pour prendre des décisions, le groupe BMW a migré d’un lac de données sur site vers un Cloud Data Hub. Le Cloud Data Hub a permis à l’entreprise de démocratiser l’utilisation des données à grande échelle en intégrant l’analyse et l’apprentissage automatique dans le lac de données pour accélérer le développement de nouveaux services innovants.
- Nasdaq a modernisé son architecture de données pour s’adapter à la croissance massive des données, en déployant un lac de données qui leur permet de séparer le calcul et le stockage, permettant à chaque fonction d’évoluer indépendamment. La transformation permet au Nasdaq d’adapter sa couche de calcul pour prendre en charge le volume de transactions à tout moment. Par exemple, lorsque la volatilité du marché a atteint un pic au début de 2020, le Nasdaq a pu passer d’une moyenne de 30 milliards à 70 milliards d’enregistrements par jour. En outre, sa solution a réduit les temps de chargement des données de marché jusqu’à cinq heures, aidant l’équipe de recherche économique du Nasdaq à fournir des informations plus opportunes pour une prise de décision meilleure et plus rapide.
- BP a vu les avantages de l’utilisation des technologies cloud, de l’analyse de données et de l’apprentissage automatique (ML) pour transformer ses activités depuis plus d’une décennie. L’utilisation de la science des données par BP est en croissance, car un nombre croissant d’entités commerciales l’utilisent pour extraire la valeur des données et éclairer la prise de décision. Le déploiement de produits de science des données, tels que des données de capteurs de puits pour des décisions de production plus rapides et plus précises, ou des algorithmes qui aident à piloter les performances des éoliennes, est rapidement devenu critique pour l’entreprise et le temps.
Pour faciliter leur parcours, ces leaders de la stratégie de données et d’autres adoptent une variété de meilleures pratiques. Parmi eux:
- Encouragez les chefs d’entreprise à adopter pleinement le changement de culture, et pas seulement à émettre des mandats pour que d’autres réalisent la vision. La direction doit élever sa propre compréhension des compétences requises pour la transformation de l’entreprise basée sur les données tout en apportant des changements visibles dans la façon dont elle travaille et prend des décisions avec les données.
- Identifiez les gestionnaires de données qui peuvent défendre les données et éduquer les autres sur la manière de briser les silos et de combler l’écart entre la vision et l’action.
- Choisissez le bon outil pour le bon travail. Il est peu probable que les ensembles d’outils traditionnels aient la flexibilité et l’échelle nécessaires pour résoudre les problèmes de données modernes.
Exploiter les données pour réinventer votre entreprise, bien que difficile, est impératif pour rester pertinent aujourd’hui et à l’avenir. C’est la survie des plus informés ; ceux qui survivent et prospèrent utiliseront leurs données pour prendre de meilleures décisions plus rapidement, améliorer l’expérience et la fidélité des clients et garder une longueur d’avance sur la concurrence.
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