Prise de décision basée sur les données | DSI

La prise de décision basée sur les données (DDDM) est exactement ce que cela ressemble. DDDM utilise des faits, des mesures et des données pour guider les décisions commerciales stratégiques qui s'alignent sur les buts, les objectifs et les priorités. Si les organisations peuvent réaliser la pleine valeur de leurs données, tout le monde est habilité à prendre de meilleures décisions.

Lorsque vous examinez pourquoi l'analyse informatique et le DDDM existent, c'est parce que les dirigeants prennent souvent des décisions sur la base d'une intuition. Parfois, peut-être souvent selon l'exécutif et le contexte, leurs intuitions sont correctes.

Par exemple, Fred Smith a un aperçu du secteur des transports et, malgré le scepticisme généralisé, crée Federal Express. Michael Eisner entend un argumentaire pour un jeu télévisé décalé et, sur la base de son instinct, engage des millions de personnes dans le développement de Qui veut gagner des millions ?

Mais l'instinct n'est pas la façon dont nous voulons gérer une entreprise de manière cohérente. . Nous ne voulons pas prendre de décisions de cette façon. Les données sont une base beaucoup plus fiable pour la prise de décision.

Des données précises sont des données récentes et actualisées.

En informatique, si les données sont ne serait-ce qu'une semaine, encore moins trois mois, vous feriez mieux de vous lécher le doigt et de le tenir au vent plutôt que de décider en fonction de données aussi anciennes. Il y a 90 jours, cela ne vous dit pas où se trouvent vos applications, où se trouvent vos charges de travail ou où se trouvent vos clients. Et cela ne vous dit rien sur les risques potentiels des cyberattaques.

Une grande partie des analyses informatiques sont des ordures, des ordures, car les anciennes données, au moment où elles sont utilisées, sont devenues de fausses données. Ainsi, vous effectuez des analyses intelligentes dessus pour parvenir à une conclusion qui n'est pas meilleure que les fausses données avec lesquelles vous avez commencé.

Par exemple, imaginez un hôpital qui n'a pas mis à jour sa base de données de gestion de configuration (CMDB) depuis 90 jours. C'est comme piloter un avion avec des données d'instrument vieilles de 90 jours. Et cela minimise vraiment le problème.

Les pilotes n'ont pas à s'inquiéter de l'apparition d'une nouvelle montagne ou d'un nouveau gratte-ciel toutes les deux semaines. Mais en informatique, l'équivalent d'une nouvelle montagne peut émerger en quelques heures ou jours.

Quels types de décisions sont informés par des données de point de terminaison précises ?

Il existe une hiérarchie de décisions basées sur les données dans les opérations , la sécurité et la conformité, mais commençons par celui qui est opérationnel. Dans la plupart des organisations, le service informatique actualise le logiciel en fonction d'une alerte du fournisseur ou du service d'assistance recevant un nombre élevé de plaintes.

Le fournisseur alerte généralement ses clients lorsqu'il est temps de mettre à jour en raison d'une vulnérabilité récemment découverte. C'est souvent une alerte "panique". Mais c'est la rare équipe informatique qui dispose de suffisamment de personnel pour mettre à jour chaque logiciel qui en a besoin. Et ce ne serait pas une bonne voie à suivre. Il y aurait probablement une instabilité en aval de tout changement que vous avez fait. Ainsi, la décision de mettre à jour ou non devient subjective, et non basée sur les données.

Mais avec le bon outil, vous pouvez connaître, seconde par seconde, chaque plantage d'application qui se produit dans toutes vos applications d'entreprise. Disposer de ces données en temps réel signifie que le service informatique peut dire : « La vulnérabilité n'a pas fait partie des dix principales plaintes cette semaine, mais nous savons que cette application plante et nous allons la corriger de manière centralisée ». Le fait de savoir seconde par seconde ce qui plante, ce qui dégrade les performances du processeur et/ou ce qui provoque un filtrage bleu permet au service informatique de prendre une décision qui est également une décision commerciale.

Dans certaines situations, les données vieilles de quelques secondes sont importantes, en particulier avec une main-d'œuvre répartie. Vous voulez pouvoir voir instantanément les vulnérabilités de chaque point de terminaison. Il y en a peut-être trop à corriger, mais lorsque vous savez où ils se trouvent et à quel point ils sont critiques, vous pouvez prendre des décisions éclairées sur ceux à traiter. Par exemple, il peut y avoir des mesures d'atténuation du réseau d'entreprise, mais les utilisateurs à la maison sont dans le « Wild West », potentiellement exposés à chaque attaque.

Qu'est-ce que les « données fraîches » d'un point de vue informatique ?

L'importance de la fraîcheur des données n'est pas uniforme dans toutes les opérations informatiques. Par exemple, si le matériel est sur un cycle de rafraîchissement faible, comme deux ou trois ans, cela n'a pas d'importance si les données du modèle de processeur ou de disque dur datent d'un mois. Mais si vous prenez des décisions concernant la suppression de serveurs ou la migration de charges de travail d'un environnement physique vers un environnement virtuel, les données vieilles de plusieurs jours poseront très probablement des problèmes. Vous pouvez retirer un serveur dont dépend une unité commerciale ou déplacer des charges de travail qui prennent en charge un service critique.

Avec des données à la seconde ou au moins à l'heure, vous êtes dans un bien meilleure position pour agir.

Analyse informatique et transformation numérique.

La transformation numérique est comme Zero Trust. Cela signifie différentes choses pour différentes personnes. Demandez à 10 ingénieurs et vous obtiendrez 12 réponses différentes. Un aspect de la transformation numérique est la mobilité et la centralisation des données. Cela permet aux organisations de changer de fournisseur d'applications et de services parce que les données et le service ont été découplés.

Mais si vous regardez où les efforts de transformation numérique ont « allé vers le sud », c'est souvent dans le domaine du processus et de ne pas savoir quels serveurs et quels serveurs. les points de terminaison communiquent avec pour activer un service métier. Et c'est là que l'actualité des données et la transformation numérique se croisent.

Par exemple, si vous avez la possibilité de parcourir chaque fichier .txt, PDF, document Word et feuille de calcul Excel sur un ordinateur portable pour trouver quelque chose qui ne devrait pas être là mais devrait être stocké de manière centralisée, il est beaucoup plus facile de changer de fournisseur de stockage central.

Des données précises éliminent le risque de cette décision. C'est ainsi que les nouvelles données augmentent l'agilité. S'il faut des mois d'efforts pour passer d'un système sur site à un système hébergé, ou d'un hôte à un autre, les frictions et le coût du transfert sont si élevés que vous ne le ferez pas. Avec plus d'agilité et moins de frictions, les efforts de transformation numérique deviennent un marché d'acheteurs.

Découvrez comment prendre de meilleures décisions commerciales avec des données précises, complètes et à jour sur tous les points de terminaisonoù qu'ils se trouvent.