Nous vivons des temps de transformation et les données ont évolué pour devenir la monnaie de confiance qui transforme les entreprises, les gouvernements et chacun d’entre nous à travers le monde. Cette évolution des données s'est déroulée en trois phases.
Data 1.0 entre 1960 et 2000, portait sur des applications spécifiques telles que l'automatisation de la paie, les réservations aériennes et le contrôle des stocks. Même les analyses opérationnelles ont été rédigées en utilisant des systèmes uniques ou des datamarts individuels. Puis Data 2.0 a évolué, où des processus bien définis à l'échelle de l'entreprise, tels que la gestion des encaissements et la gestion de la chaîne logistique, ont été créés pour permettre aux utilisateurs de toute l'entreprise d'optimiser leur productivité. Les analyses ont également évolué avec les entrepôts de données multi-sources, la qualité des données et le MDM.
Les réseaux sociaux, l'informatique mobile et le cloud ont donné naissance à Data 3.0, . entreprise intelligente de génération. Ce changement de génération a déjà créé une valeur énorme pour l'économie mondiale. Les organisations qui utilisent intelligemment les données pour développer de nouveaux modèles d’activité et saisir les opportunités de croissance ont perturbé divers secteurs. En fait, les capitalisations boursières des sociétés de données perturbatrices telles qu'Amazon, Facebook, Google, Uber, Airbnb, Alibaba et, bien sûr, Apple – sont plus importantes que le PIB de nombreux pays.
:
- La simple croissance des données à analyser . La quantité totale de données dans le monde devrait atteindre 163 zettaoctets d'ici 2025 soit une multiplication par dix.
- Nous observons également une fragmentation massive des données . Du mainframe au cloud, et maintenant à l'IoT, les données en silos sont littéralement partout dans l'entreprise, et leur analyse est devenue extrêmement fastidieuse et complexe. Les données en silo limitent également la possibilité de les analyser.
- Il existe une toute nouvelle vitesse de données. Les intervenants veulent les données d’aujourd’hui pour prendre des décisions rapides et éclairées. La nécessité de diffuser des données à partir de périphériques IoT nécessite souvent une réactivité quasi instantanée.
- Les données se démocratisent de plus en plus. Tout le monde dans l'entreprise est un «consommateur de données» nécessitant un accès aux données pertinentes pour être efficace dans leurs rôles.
- Complexité réglementaire. Enfin, la croissance des données signifie également davantage de réglementations régissant l’utilisation de ces données pour protéger les individus contre une utilisation abusive.
La transformation numérique ne peut pas réussir avec des tactiques ad hoc et des systèmes déconnectés. La pile technologique est en pleine expansion – elle inclut désormais le cloud, le big data, le mobile, l’IoT et le social. De nouveaux acheteurs et influenceurs émergent. Les entreprises ont de nouvelles parties prenantes à atteindre et à utiliser, à l’intérieur et à l’extérieur de l’organisation. Il existe une toute nouvelle approche en matière d’achat, et tout est une question de flexibilité – par exemple, l’abonnement ou la perpétuelle. Et l'écosystème évolue. Les entreprises travaillent désormais avec de nouveaux fournisseurs IaaS, PaaS et SaaS.
Tout cela nécessite une vision globale de l'entreprise, de la façon dont les données, les applications, les processus et les utilisateurs travaillent de concert pour stimuler l'innovation et le changement. Ces défis doivent être pris en compte dans le processus de transformation numérique pilotée par les données et, ce faisant, il est essentiel d’avoir une réflexion systémique sur les données – System Thinking 3.0 . Cette nouvelle vision offre la souplesse nécessaire pour prendre en charge plusieurs écosystèmes de fournisseurs, de nouveaux rôles d’utilisateur, de nouvelles exigences techniques, de nouveaux types de données et toute une série de nouvelles considérations de sécurité.
Mais la vision est une chose. L'exécution en est une autre.
Cinq piliers soutiennent System Thinking 3.0 et permettent aux entreprises d'opérationnaliser le monde des données 3.0
Platform. Les entreprises doivent apprendre à considérer les données comme une plate-forme. Cela signifie que les données sont le principe organisateur pour innover pour l'avenir. Les solutions de données doivent être basées sur une plate-forme de données intelligente complète et modulaire, utilisant une architecture de micro-services qui s'intègre dans l'architecture de référence existante. Une plate-forme de données unifiée qui sert de base commune dans toute l’entreprise offre un avantage considérable dans les environnements informatiques de plus en plus hybrides d’aujourd’hui. Il est tentant de commencer petit avec n'importe quelle initiative, mais avec System Thinking 3.0, il est très important d’envisager l’échelle dès les premiers stades de développement. Les solutions doivent suivre l’hyper-croissance des données d’aujourd’hui, en particulier les applications gourmandes en données AI / ML. Les entreprises qui ne prévoient pas d’échelle dès le départ seront bloquées dès qu’elles commenceront à opérationnaliser leurs charges de travail.
Métadonnées. Dans le monde des données fragmentées d’aujourd’hui, il n’est pas pratique de transférer toutes les données de l’entreprise au même endroit. Les métadonnées fournissent une cartographie (Google Earth) de la compréhension de tous les actifs de données d’une entreprise, facilitant ainsi la recherche, l’utilisation des bonnes données pour les bonnes applications et le contexte commercial, la confiance et la conformité. En pensant que la «sortie de métadonnées» permet aux entreprises de savoir où se trouvent toutes leurs précieuses données. La capacité à découvrir des données non seulement par endroit où elles sont stockées mais aussi par ce que cela signifie pour une entreprise est essentielle.
Intelligence artificielle. Dans ce monde complexe, les professionnels des données qui ne considèrent pas l’IA comme leur assistant personnel perdent quelque chose de gros. En tirant parti de l'IA pour faire les choses difficiles et chronophages, vous augmentez la productivité et vous libérez du temps pour vous concentrer sur un travail de plus grande valeur. AI complète les charges de travail. Ce n'est pas une discussion ou une discussion.
Gouvernance. System Thinking 3.0 garantit également l'utilisation et la protection appropriées des données sensibles. La gouvernance, la protection et la confidentialité des données sont des principes de conception dans ce nouveau monde. Manquer cela signifie payer un gros prix – en termes de réputation, de fidélité de la clientèle et, en fin de compte, d’entreprise.
La transformation numérique basée sur les données, basée sur Data 3.0, est réelle et impacte la vie quotidienne des cadres, des managers le personnel et surtout les clients qu’ils servent. En s'appuyant sur les cinq piliers de la réflexion sur les systèmes 3.0, les entreprises peuvent trouver le succès dans le monde de Data 3.0 au fur et à mesure de leur évolution.
Cet article est publié dans le cadre du réseau IDG Contributor. Voulez-vous vous inscrire?