Entreprise ou informatique : qui génère des résultats avec vos données ?

Par Bryan Kirschner, vice-président, Stratégie chez DataStax

L’une des déclarations les plus douloureuses – et les plus douloureuses – que j’ai entendues au cours des deux dernières années est celle d’un responsable informatique qui a déclaré : « Mon équipe a du mal à trouver des moyens pour que les données de notre entreprise puissent être utiles à l’entreprise ».

Comparez cela avec ce qu’un CIO des services financiers m’a dit : « Notre PDG a dit à chaque directeur général de secteur d’activité que vous aviez maintenant un deuxième emploi : vous êtes le directeur général des données produites dans votre secteur d’activité. »

Ce dernier cas est comme il se doit. Dans un monde pré-numérique, il ne fait aucun doute que les personnes qui gèrent une fonction commerciale – ventes, service, support ou production – devraient utiliser toutes les informations dont elles disposent pour obtenir de meilleurs résultats.

Mais de nombreuses organisations ont fait un détour, induites en erreur par une hypothèse fondamentalement erronée selon laquelle, comme certaines données sont de nature numérique et que des compétences techniques sont nécessaires pour s’assurer qu’elles sont correctement stockées, sécurisées et mises à disposition, ces mêmes technologues devraient être responsables de la recherche de nouveaux moyens pour les chefs d’entreprise d’exploiter les données.

Recherché : compétences en données en temps réel

Des organisations de premier plan ont prouvé qu’il existait une meilleure voie à suivre, mais le succès ne peut être tenu pour acquis. Parmi tous les répondants interrogés pour le dernier rapport sur l’état de la course aux données, la complexité, le coût et l’accessibilité sont cités comme les trois principaux défis auxquels ils sont confrontés dans l’exploitation des données en temps réel. En revanche, le défi numéro un parmi ceux qui réussissent le mieux à générer de la valeur avec des données en temps réel aujourd’hui est la disponibilité des compétences nécessaires dans leurs unités commerciales pour en tirer parti.

C’est probablement une gueule de bois de l’ancienne façon de faire les choses. La bonne nouvelle est qu’il existe un remède – sous la forme d’un manuel clair pour progresser vers l’équipement des chefs d’entreprise

Vos équipes technologiques devraient en effet être tenues de comprendre les capacités des meilleurs outils de leur catégorie et de les rendre largement disponibles dans votre organisation.

Mais tout le monde – pas seulement les technologues, mais aussi les chefs d’entreprise – doit avoir à la fois la responsabilité et les compétences nécessaires pour utiliser des données en temps réel pour piloter l’entreprise et augmenter les revenus.

Prenons le géant pharmaceutique Novartis (comme détaillé dans cet article de la Harvard Business Review). Au cours de la dernière décennie, l’entreprise a beaucoup investi dans les plateformes de données et l’intégration de données. Mais il a constaté que ces investissements n’avaient abouti qu’à des succès inégaux. Les scientifiques des données avaient peu de visibilité sur les unités commerciales et, à l’inverse, les responsables des ventes, de la chaîne d’approvisionnement, des RH, des finances et du marketing n’utilisaient pas les données disponibles. Une fois que les scientifiques des données ont été associés à des employés de l’entreprise avec un aperçu des domaines où des améliorations d’efficacité et de performance étaient nécessaires, et une fois que les employés de première ligne de l’organisation ont été formés à l’utilisation des données pour l’innovation, l’intensité et l’impact de la transformation se sont accélérés.

De nouvelles façons de travailler

Un sens plus clair d’une mission partagée, ainsi qu’une meilleure compréhension commune des capacités de la technologie moderne et une plus grande intimité partagée avec les processus métier et les expériences client sont également payants en ouvrant la porte à de nouvelles méthodes de travail.

Prenons le secteur bancaire, un secteur où les développeurs sont essentiels au succès de la fourniture de nouveaux services aux clients, et où les titulaires doivent faire face à un écosystème fintech croissant d’aspirants perturbateurs. Goldman Sachs est intégrer les développeurs de logiciels plus profondément dans l’entreprise où, selon les mots du DSI, « nous voulons qu’ils répondent aux questions « pourquoi » qui touchent à l’objectif commercial de leur travail. »

Dans le rapport State of the Data Race, 91 % des répondants d’organisations ayant une orientation stratégique déployant des applications qui utilisent des données en temps réel ont déclaré que les développeurs, les propriétaires d’entreprise et les data scientists travaillent dans des équipes interfonctionnelles. Comparez cela aux organisations qui en sont encore au début de leur parcours de données en temps réel : seulement 67 % d’entre elles affirment disposer de cette coordination interfonctionnelle.

Le revers de la médaille est l’IA et le ML, qui sont intégralement liés à l’activation des données en temps réel. Environ 93 % de ceux qui utilisent l’IA et le ML en production à grande échelle sont organisés en équipes interfonctionnelles, contre 63 % parmi ceux qui en sont aux premiers jours du déploiement de l’IA/ML.

L’exploitation des données en temps réel était auparavant un problème technologique. Les architectures de données complexes et héritées peuvent encore poser des problèmes, mais le paysage de la technologie des données – aidé de manière significative par les progrès de la communauté open source – a suffisamment progressé pour rendre les capacités en temps réel disponibles pour les organisations de toutes tailles. Le principal défi auquel sont confrontés les responsables des données en temps réel en est un indicateur clair. Aujourd’hui, des entreprises comme Goldman Sachs et Novartis s’efforcent de garantir que les données en temps réel qu’elles ont mises à disposition se transforment en résultats en temps réel.

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À propos de Bryan Kirschner:

Bryan est vice-président, Stratégie chez DataStax. Pendant plus de 20 ans, il a aidé de grandes organisations à élaborer et à exécuter une stratégie lorsqu’elles cherchaient de nouvelles voies à suivre et un avenir matériellement différent de leur passé. Il se spécialise dans la suppression de la peur, de l’incertitude et du doute de la prise de décision stratégique grâce à des données empiriques et à la détection du marché.