De nombreuses organisations dirigent des équipes de science des données en tant que silos d’activité distincts. Ces équipes se concentrent sur la collecte, le nettoyage et l'interrogation de données volumineuses non structurées. Cependant, elles ne traitent que très rarement des données issues de systèmes de traitement de transactions et de processus d'entreprise, et peuvent même ne pas appartenir au groupe informatique. Grâce à la transformation numérique, ces scientifiques et analystes de données «cloisonnés» dans les laboratoires d'analyse pourraient bientôt être une chose du passé.
Les entreprises numérisent pratiquement tout, des rendus numériques de placards remplis de documents sur papier et de photos aux vidéos, en CAO. documents, flux de médias sociaux et enregistrements vocaux – et créant ainsi une pléthore de données inexploitées et non structurées.
Les entreprises investissant dans la conversion et le stockage de toutes ces données au format numérique, s'attendent également à un retour sur investissement. insérez ces données pour obtenir des informations et des idées susceptibles d'aider leurs entreprises.
Supposons que vous examiniez les habitudes d'achat d'un client important A. Vous pouvez consulter les enregistrements du système CRM pour savoir combien de fois vos vendeurs ont contacté. client A et quels en ont été les résultats.Votre service marketing voudra peut-être comparer les achats effectués par le client A avec le calendrier des campagnes produit omoté sur les médias sociaux. En cas d'interruption des habitudes d'achat du client A, vos départements des ventes et du service clientèle peuvent également souhaiter analyser les sentiments du dernier appel du client au sujet d'une garantie de produit ou d'un problème de service.
Les clients et les responsables informatiques ont clairement raison de s'abstenir : les données non structurées provenant de sources telles que les enregistrements vocaux récemment numérisés et le contenu des médias sociaux doivent être utilisées avec les données transactionnelles de systèmes tels que CRM pour obtenir une image complète de la situation d'un client particulier sur laquelle vous pouvez agir.
Le double défi de l’intégration de systèmes et du partage de données entre des systèmes disparates a toujours été au cœur des préoccupations des DSI. Mais avec la transformation numérique en pleine vigueur, le marché est maintenant soumis à de nouvelles pressions pour que ces intégrations soient réalisées plus rapidement et avec une plus grande précision.
Les 4 exigences minimales qui permettront au type d'image complète que la transformation numérique exige de la clientèle.