Cadre de stratégie de données: gérer avec CARE

Comme le prédit Gartner l'intelligence artificielle est en train de devenir une compétence commerciale et analytique de base. Bien que l'information ne soit toujours pas comptabilisée en tant que poste dans le bilan de l'entreprise (données en tant qu'actif), il s'agit toujours d'un actif stratégique pouvant générer de la valeur commerciale. Par conséquent, il est important d'avoir un cadre de stratégie de données en place.

Chaque jour, je rencontre des clients à la recherche d'une stratégie de données. Dans leur esprit, c'est une collection d'actifs de données d'entreprise qui sont mis dans un tableur et organisés avec un état futur déterminé.

Composants de stratégie de données

Une simple définition de la stratégie de données consiste à identifier un plan pour acquérir, stocker, partager, utiliser et diriger des données en tant qu'actif de l'entreprise.

Un autre aspect important est d'identifier les facilitateurs technologiques d'un écosystème de données. Cela inclut les outils de reporting, les boîtes à outils data science, MDM, EDW, big data, gestion de contenu et plateforme de recherche.

Il est important de noter qu'au cours des deux prochaines années, les plates-formes analytiques BI actuelles les capacités ci-dessus dans une plate-forme unique basée sur NLP. Gartner a prédit que 50% des requêtes analytiques seraient générées en utilisant search, en langage naturel / voice, ou seront générées automatiquement en 2019. Cela prouve que l'analytique, la data science, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont devenues une capacité mixte

Après avoir fait ces identifications, vous pouvez adresser les quatre composants clés qui aideront à formuler une stratégie: C enteralisation, A ction, R élévation, et E volution ( CARE )

Cadre CARE

Lors du développement d'une stratégie de données, nous aimons utiliser CARE pour construire le framework. Les quatre questions ci-dessous sont ce que nous devons demander au niveau d'une entreprise ou d'une branche d'activité pour produire une stratégie avec un retour sur investissement tangible.

C Entralized – Les données sont-elles centralisées et connectées?

Actionable – Les données peuvent-elles fournir des objectifs réalisables et des KPI tangibles?

Pertinent – Les données sont-elles pertinentes et uniques à l'organisation et non pas génériques ( ex., la météo, le trafic, le code postal)

Évolutionnaire – Les données devraient-elles changer au fil du temps ou sont-elles statiques?

Répondre à ces questions aidera à évaluer le potentiel de données de votre entreprise. plan d'action viable. Avoir une stratégie de données solide aura un impact positif sur le succès de votre organisation et vous mettra probablement en avant de la concurrence.

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