Comment utiliser les données en temps réel pour prendre de meilleures décisions plus rapidement

Avec une telle diversité de données disponibles, pourquoi tant d’entreprises ont-elles encore du mal à adopter la prise de décision en temps réel et basée sur les données dont elles ont besoin pour être plus agiles ? Une chose est claire : le défi n’est pas résolu uniquement par la technologie.

« Vous ne pouvez pas acheter la transformation », déclare Tom Godden, principal évangéliste technique au sein de l’équipe de stratégie d’entreprise chez AWS. « Le vrai changement ne vient pas seulement de la nouvelle technologie, il vient de la refonte de vos processus, qui sont activés par la technologie. »

Godden propose trois conseils pour aider les organisations à briser les silos de données, à améliorer la qualité des données et à surmonter d’autres défis de longue date en matière de données afin de favoriser une culture de prise de décision qui stimule l’agilité de l’entreprise.

1. Construisez les bases de la gestion des données en temps réel.

Une stratégie de données moderne doit mettre l’accent sur la qualité des données à la source d’origine, plutôt que sur les méthodes traditionnelles de nettoyage et de normalisation au point de consommation. Assurez-vous de disposer de l’infrastructure, des outils et des services appropriés pour capturer des données provenant de diverses sources, garantir la qualité des données que vous collectez et les gérer en toute sécurité, de bout en bout.

Les fondements techniques d’une stratégie de données moderne comprennent des bases de données basées sur le cloud, des lacs de données et des entrepôts de données ; outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA/ML) ; et analytique. L’infrastructure doit être soutenue par un plan complet pour gérer, accéder, analyser et protéger les données tout au long de leur cycle de vie, avec des processus entièrement automatisés et une intégration robuste pour rendre les données exploitables dans toute l’organisation.

« Cela peut sembler évident, mais si vous ne créez pas les bons processus pour capturer toutes les données, vous ne pouvez pas agir sur les données », déclare Godden.

2. Ne vous contentez pas de démocratiser les données – démocratisez les décisions basées sur ces données.

Investir dans l’infrastructure, les outils et les processus de gestion des données nécessaires pour capturer les données en temps réel via une variété de flux de données et d’appareils n’est que la première étape. Si vous ne créez pas simultanément une culture qui permet aux gens d’agir sur les données, vous ne faites que créer de la frustration.

À cette fin, évitez de « signaler des villes fantômes » qui obligent les gens à arrêter ce qu’ils font et à accéder à un outil différent pour obtenir des informations. Au lieu de cela, intégrez des capacités d’analyse directement dans leurs flux de travail, avec le contexte, afin qu’ils puissent facilement appliquer les informations à leurs activités quotidiennes.

3. Fournir les types de garde-corps qui stimulent l’innovation au lieu de l’inhiber.

Construire des processus automatisés pour les métadonnées, y compris les informations sur la lignée des données et la durée de conservation, renforcent la confiance dans les données. En stockant les données dans leur format brut ou natif, vous pouvez appliquer des politiques d’accès aux individus sans avoir à modifier les données.

Cette approche garantit une plus grande flexibilité quant à la manière dont les utilisateurs peuvent utiliser les données dont ils ont besoin sans compromettre la fidélité des données elles-mêmes. Un lac de données peut servir d’élément fondamental d’une stratégie d’unification des données, fournissant une source unique de vérité avec des politiques de soutien pour le provisionnement en temps réel basé sur les autorisations.

Prise de décision agile : comment trois entreprises bénéficient d’une stratégie de données moderne

Les organisations profitent déjà des avantages de l’accès en temps réel aux données en fonction des rôles et des autorisations. Voici trois exemples :

Natation Australie, le principal organe directeur de la natation du pays, est depuis longtemps à la pointe de la science. Maintenant c’est utiliser les données pour analyser les performances en course et créer des programmes d’entraînement sur mesure pour les athlètes individuels. Un lac de données a unifié les statistiques et les mesures des athlètes en un seul endroit, et les outils d’IA/ML aident l’équipe à personnaliser les programmes d’entraînement et à suivre les concurrents. Les analystes et les entraîneurs capturent des données physiologiques en temps réel pendant les séances d’entraînement et combinent ces informations avec l’analyse de la course pour déterminer comment faire évoluer les efforts d’entraînement des nageurs individuels. Les entraîneurs et les athlètes peuvent facilement suivre les progrès en temps réel depuis leur téléphone via des tableaux de bord basés sur le cloud. Aujourd’hui, grâce à son architecture de données moderne, l’équipe nationale peut créer des rapports d’analyse comparative en quelques minutes, une innovation qui a contribué à faire des Australiens l’équipe de relais la plus titrée des Jeux olympiques de Tokyo en 2020.

Coca-Cola andin, qui fabrique et distribue des produits sous licence de The Coca-Cola Company en Amérique du Sud, avait besoin d’une solution pour collecter toutes les informations pertinentes sur l’entreprise, ses clients, sa logistique, sa couverture et ses actifs au sein d’une source unique et précise. La réponse était une lac de données basé sur le cloud, ce qui a permis à l’entreprise de mettre en place de nouveaux produits et services pour personnaliser les différentes propositions de valeur pour ses plus de 260 000 clients. Avec toutes les ressources et fonctionnalités que le lac de données permet, Coca-Cola Andina garantit que ses partenaires et clients ont accès à des informations fiables pour prendre des décisions stratégiques pour l’entreprise. Coca-Cola Andina a ingéré plus de 95 % des données de ses différents domaines d’intérêt, ce qui lui permet de construire des rapports d’excellence en quelques minutes et de mettre en place des analyses avancées. L’infrastructure cloud a augmenté la productivité de l’équipe d’analyse de 80 %.

Vyaireune entreprise médicale mondiale, avait besoin d’un moyen d’aider ses 4 000 employés à prendre de meilleures décisions fondées sur des données en utilisant à la fois des données de première et de tierce partie. Adoption d’AWS Data Exchange trouver, s’abonner et utiliser des données tierces a facilité l’intégration de sources de données dans l’écosystème de données de l’entreprise, ce qui a permis d’obtenir des informations plus rapides pour aider les équipes à se concentrer sur l’obtention de résultats, et non sur l’administration. L’accès facile aux données tierces via le catalogue AWS Data Exchange a encouragé davantage d’expérimentation et d’innovation, donnant à la direction de Vyaire l’assurance qu’elle peut répondre à l’évolution du marché des produits de soins respiratoires et investir directement dans le bon domaine pour améliorer son portefeuille de produits.

Trop d’organisations continuent d’être empêchées d’utiliser efficacement les données pour piloter tous les aspects de leur activité. Une stratégie de données moderne permettra aux équipes et aux individus, quel que soit leur rôle ou leur unité organisationnelle, d’analyser et d’utiliser les données pour prendre de meilleures décisions plus rapidement – permettant l’avantage durable qui découle de l’agilité de l’entreprise.

Apprendre encore plus sur les moyens d’exploiter vos données sur le cloud le plus évolutif, le plus fiable et le plus sécurisé.