Des sources de données alternatives sont désormais intégrées dans les processus commerciaux des entreprises de divers secteurs. Selon un Enquête 2022 par le cabinet d’avocats Lowenstein Sandler, 92 % des organisations d’investissement, des fonds spéculatifs et du capital-investissement au capital-risque, sont utiliser les données alternatives dans une mesure modérée ou significative pour éclairer la prise de décision. Les répondants s’attendent également à ce que leur utilisation des données alternatives augmente jusqu’en 2022. En règle générale, ces données proviennent de l’épuisement d’autres processus commerciaux tels que l’activité des médias sociaux, l’imagerie satellite, les données de localisation, les transactions par carte de crédit et le grattage Web.
Bien que les données alternatives puissent être utilisées dans toute une organisation, du marketing et des ventes aux fonctions financières et stratégiques, les services informatiques sont souvent responsables de la gestion et de la propriété des données tierces. En 2019, Recherche Forrester ont constaté que 56 % des acquisitions de données alternatives étaient gérées par des DSI et des CDO travaillant au sein de l’informatique.
L’approvisionnement, le stockage et la gestion des données alternatives créent de nouveaux défis pour les responsables informatiques et peuvent entraîner des coûts importants et inutiles. Voici 5 de ces défis et comment atténuer leur impact.
Coûts de sélection des fournisseurs
Selon l’enquête de Lowenstein, les coûts de sélection des fournisseurs sont la principale préoccupation des utilisateurs de données alternatives, 61 % d’entre eux déclarant que c’est une préoccupation majeure pour eux. Les coûts sont encourus par le processus fastidieux de vérification des fournisseurs de données alternatifs, puis de s’assurer que les données qu’ils fournissent sont de qualité suffisante. Ceci est particulièrement important lorsque les données seront un élément central de tout processus métier et ne sont pas facilement remplaçables. Dans ces situations, il est essentiel que les acheteurs aient confiance dans le fait que le fournisseur continuera à offrir ces données dans un avenir prévisible.
Une façon d’atténuer ces risques consiste à se tourner vers des consortiums industriels pour identifier des sources de données fiables. Il est probable que d’autres entreprises opérant dans le même secteur auront des besoins similaires et pourront partager des idées et des meilleures pratiques.
Trouver du personnel qualifié
Selon un sondage de Quanthub, il y avait une pénurie de 250 000 scientifiques des données en 2020. Fin avril 2022, le site d’offres d’emploi Indeed.com répertoriait 2 700 postes vacants de scientifiques des données rien qu’au Royaume-Uni. Cette pénurie de professionnels qualifiés fait grimper les salaires et complique la fidélisation du personnel. Et les scientifiques des données ne sont pas le seul personnel nécessaire pour intégrer les données alternatives dans une entreprise. Forrester Research recommande aux entreprises de faire appel aux services de « chasseurs de données » dont le rôle est de rechercher des données alternatives viables et de valider l’exactitude et l’intégrité de ces sources. Le réassureur européen Munich Re emploie à cette fin une équipe de 20 chasseurs de données.
Les solutions potentielles à cette pénurie de compétences comprennent la formation du personnel existant dont la connaissance de l’entreprise et de ses besoins lui donne une longueur d’avance sur les nouvelles recrues. Tisser des liens avec des collèges et des universités offrant des cours de science des données et explorer les possibilités de stages pour étudiants et de programmes de formation des diplômés est une autre façon de créer un réservoir de compétences.
Vérification de la propriété des données
La nature des données alternatives et leurs origines dans des sources non traditionnelles peuvent rendre la validation de la propriété des données plus difficile qu’avec des données fournies par des fournisseurs établis et fiables. Cela est particulièrement vrai lorsque plusieurs sources de données ont été combinées avant l’achat et où démêler leurs origines peut s’avérer complexe. Des difficultés peuvent survenir concernant les licences, les lois sur la propriété intellectuelle et les réglementations sur la protection des données.
Les problèmes peuvent être atténués grâce à la sélection de fournisseurs de confiance qui offrent aux clients un degré de transparence dans leurs méthodes d’approvisionnement en données. Bien sûr, utiliser des données internes lorsque cela est possible est un autre moyen de réduire les risques.
Mise à jour des modèles pour traiter les données alternatives
Maintenir des modèles de données pour assurer la cohérence et traiter les erreurs au fur et à mesure qu’elles se produisent est un coût important que de nombreuses entreprises sous-estiment. Idera calcule que la maintenance représente généralement 50 à 80 % des budgets de développement. L’ajout de nouvelles sources de données dans les modèles peut également ajouter des coûts importants aux budgets tendus.
Une modélisation soigneuse des données au début et l’incorporation d’un degré de flexibilité dans la conception des modèles peuvent faciliter ce processus.
Un quart des répondants à l’enquête de Lowenstein ont cité le manque d’outils et de techniques pour stocker les données alternatives comme une préoccupation sérieuse. Une partie du problème réside dans un manque de cohérence entre les différentes sources en termes de fréquence de mises à jour, d’API et de formats de données. Le nettoyage des données pour garantir le bon fonctionnement des modèles et produire des résultats cohérents et fiables peut représenter un coût important. Les options de stockage sans cesse croissantes, des systèmes sur site aux solutions cloud et hybrides, et la garantie qu’elles fonctionnent efficacement pour les exigences d’ingestion des modèles de données ajoutent une autre couche de complexité et de coût à l’équation.
Alors que les données continuent de fournir une source d’avantage concurrentiel aux entreprises capables de tirer parti de leur potentiel commercial, les données alternatives gagneront en importance. Il est important de comprendre que si l’accès à de nombreuses sources de données alternatives peut coûter peu ou rien, il peut y avoir d’autres coûts, parfois substantiels, impliqués pour les adapter à l’objectif et les intégrer dans les flux de travail établis.
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