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septembre 27, 2020

Stratégie de données d'entreprise guidée par les résultats commerciaux6 minutes de lecture



Nous vivons maintenant à l'ère du zettaoctet. Un zettaoctet (ZB) est une unité de mesure de données, et 1 ZB équivaut à 10 21 octets. Pour comprendre l'ampleur de seulement 1 ZB, considérez ceci: selon Cisco, en 2016, nous avons dépassé 1 ZB de trafic Internet annuel total. Ainsi, 1 ZB est un nombre énorme à sonder. Et le quantum des données mondiales a augmenté de façon exponentielle. IDC prédit que la somme collective des données mondiales passera à 175 ZB d'ici 2025. Vous pouvez bien imaginer l'élan phénoménal (masse * vitesse) auquel les données croissent et la transformation commerciale massive qui en résultera. [19659002] Cela offre aux chefs d'entreprise une opportunité significative pour concevoir leur stratégie d'entreprise autour du big data dans cette nouvelle ère du zettaoctet. La stratégie de données n'est plus un sujet technologique autonome pour l'organisation informatique. La manière dont une entreprise utilise ses données d'entreprise peut apporter une valeur commerciale significative. Par exemple, selon McKinsey les organisations basées sur les données sont 23 fois plus susceptibles d'acquérir des clients, six fois plus susceptibles de conserver ces clients et 19 fois plus susceptibles d'être rentables.

Organisations qui sont capable d'exploiter cette croissance explosive des données et de la rendre opérationnelle créera des différenciateurs commerciaux significatifs par rapport à leurs concurrents. Pensez à des scénarios tels que:

  • Améliorer l'engagement et la rétention des employés et les aider à atteindre leurs objectifs en recommandant des expériences d'apprentissage pertinentes basées sur leurs talents existants, la stratégie de votre entreprise et leur expérience émotionnelle sur le lieu de travail
  • Réduire l'effet de bullwhip dans votre chaîne d'approvisionnement et augmenter la rotation de vos stocks en obtenant une visibilité en temps réel et basée sur les données de l'ensemble de votre demande et chaîne d'approvisionnement grâce à des informations prédictives
  • Exploiter le Big Data pour piloter le ] cycle de vie complet de la gestion des commandes : de la génération d'intérêt à la conduite du comportement d'achat, du traitement et de l'exécution des commandes à l'achèvement des processus en aval tels que la logistique, les finances et le service

Vous devrez également exploiter la puissante synergie de vos données opérationnelles et d’expérience . Le rapprochement de l'économie opérationnelle et de l'expérience ouvre un potentiel de croissance incroyable pour toutes les organisations. Vous devez intégrer ces trois thèmes essentiels pour concevoir votre stratégie de données:

Facteurs de valeur commerciale

Vos principaux moteurs de valeur commerciale devront influencer la stratégie de données de votre entreprise. Les chefs d'entreprise doivent se demander: comment pouvons-nous exploiter les données pour réaliser notre plan d'affaires? Lors de la conception de vos générateurs de valeur commerciale, réfléchissez à ces thèmes clés:

  • Comment pouvez-vous intégrer les connaissances émotionnelles et les données d'expérience et utiliser ces informations pour favoriser l'excellence opérationnelle?

Gestion des mégadonnées

] De nombreuses organisations au cours des dernières années ont été réactives dans cet espace. Par exemple, vous vivez peut-être maintenant dans un environnement d'entreprise où vous disposez de diverses technologies prenant en charge certains de ces domaines clés de la gestion des données, mais vous les exécutez de manière ad hoc, déconnectée et non stratégique: [19659004] Ingestion, réplication et chargement d'extraction-transfert de données

  • Fédération de données
  • Catalogage de données
  • Gouvernance des données de base et qualité des données
  • Pipelining et orchestration de données
  • Traitement distribué de Big Data
  • Big data bases de données et stockage de données
  • Cloud platform-as-a-service
  • Machine learning et data science
  • Analytics
  • Alors que nous progressons rapidement dans cette ère de zettaoctets, il est essentiel de construire une data intelligence pour commencer à façonner une plate-forme cohérente de gestion de Big Data, suffisamment évolutive, flexible et puissante pour affronter ce nouveau monde de Big Data. Voici quelques exemples de ce que cela signifierait:

    • Ingestion IoT, orchestration et automatisation des processus robotiques: Transformez les flux d'événements IoT en données prêtes pour l'entreprise et obtenez des informations exploitables, puis automatisez le processus en tirant parti de l'automatisation de processus robotique intelligente .
    • Entreposage de données connecté et analyse prédictive: Découvrez la puissance de l'analyse lorsqu'elle est consommée en ce moment d'expérience. Créez un entrepôt de données aux multiples facettes sur des ressources de données diverses et distribuées et connectez-le à vos applications grâce à des connexions en direct.

    Intégration des processus métier

    Nous vivons dans un monde où vous avez désormais accès à une technologie très puissante. Cela dit, cela conduit parfois à des secteurs d'activité individuels (par exemple, chaîne d'approvisionnement, marketing, ventes, etc.) ou à des unités commerciales individuelles qui décident de leur stratégie de données et de leurs catalyseurs technologiques en silos. À première vue, cette approche peut sembler agile, agile et rapide. Cependant, vous vous rendrez vite compte que cette stratégie n'est pas évolutive. En opérant en silos, vous ne sacrifiez pas seulement votre marge d’exploitation en perdant des économies d’échelle; Plus important encore, vous n'exploitez pas la puissance d'une plate-forme de Big Data commune à l'échelle de l'entreprise pour alimenter votre processus métier.

    L'intégration des processus métier ne consiste donc pas seulement à joindre deux API; ce n’est plus seulement un sujet informatique. Il ne jette pas non plus de données dans un lac de données géant, ce qui rend pratiquement impossible de rendre ces données exploitables en temps réel au moment de l’expérience. L'intégration des processus métier est une stratégie clé axée sur l'entreprise qui crée une synergie qui se traduit par un gain exponentiel massif pour votre organisation.

    Modèle de valeur-données commun axé sur les résultats commerciaux

    Au cours des prochaines étapes, il devient alors impératif de créer un modèle de valeur de données commun pour votre entreprise. Conformément à Harvard Business Review les modèles de valeur de données courants facilitent la communication entre les chefs d'entreprise et les experts en données. Le succès de votre entreprise à l'ère du zettaoctet dépendra fortement de la manière dont l'ensemble de votre organisation s'unit pour créer une stratégie de données d'entreprise commune basée sur les résultats de votre entreprise.

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