Comment devenir une entreprise orientée vers les données
GUIDE PRATIQUE
Un guide concis pour améliorer l’adoption de l’analytique et transformer votre entreprise.
Une entreprise orientée vers les données est une entreprise où chaque personne cherche à améliorer un ensemble cohérent d’indicateurs clés de performance (ICP) qui sont reconnus comme importants pour l’entreprise. Les employés interagissent avec les données et prennent des mesures visant à améliorer ces ICP, et tous les niveaux de l’entreprise utilisent les données pour soutenir la prise de décision dans leur partie de l’activité.
1. Implémenter une architecture de données moderne
Les processus de gestion manuelle des données encombrants ne suffisent plus pour répondre aux besoins des entreprises modernes. Les utilisateurs professionnels ont besoin d’un accès immédiat aux informations pertinentes, et pour ce faire, l’infrastructure de données doit pouvoir évoluer rapidement.
La nécessité d’une plus grande agilité des données a révélé deux problèmes. Tout d’abord, l’ancienne approche de l’entreposage des données était coûteuse et gourmande en temps et en ressources, et fournissait souvent des informations incomplètes. Deuxièmement, les approches de première génération du Big Data étaient destinées aux utilisateurs hautement techniques qui codaient et produisaient des requêtes complexes à la main.
Les signes indiquant que votre entreprise n’a pas d’architecture de données moderne sont l’incapacité à gérer plusieurs sources de données et cas d’utilisation analytiques, l’incapacité à faire évoluer les volumes de données et les utilisateurs, et la nécessité de ressources spécialisées pour prendre en charge des pipelines de données complexes.
Une architecture de données moderne est centrée sur l’entreprise, adaptative et suffisamment flexible pour répondre à tous vos cas d’utilisation. Elle doit utiliser l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour automatiser les tâches manuelles, ainsi que pour utiliser l’évolutivité et la sécurité inhérentes au cloud computing.
2. Utiliser l’automatisation pour unifier les données
La plupart des applications et des solutions analytiques d’entreprise n’ont jamais été conçues pour fonctionner ensemble, ce qui rend difficile le partage de données et d’informations au-delà des frontières organisationnelles. Sans une architecture de données moderne, les utilisateurs professionnels peuvent passer des semaines à créer des rapports simples sur plusieurs systèmes, souvent avec des erreurs et des incohérences en raison d’un manque de connaissances techniques et de compréhension des données impliquées.
Pour résoudre ce problème, de nombreuses entreprises ont investi dans des logiciels d’intégration de données complexes, ce qui nécessite que des équipes d’ingénieurs de données hautement qualifiés développent et maintiennent les flux de données.
L’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique pour automatiser l’intégration des données est conçue pour transformer cette approche gourmande en temps et en ressources grâce à la capacité de détecter automatiquement les relations entre les éléments de données, d’affiner les données et de créer une couche sémantique.
3. Installer un modèle de données en tant que service couvrant l’intégralité de votre entreprise
La frustration des utilisateurs professionnels par rapport aux analytiques centralisées et gérées par les services informatiques a entraîné une prolifération de l’utilisation des outils de découverte des données sur ordinateur. Bien que cela ait augmenté l’autonomie de l’utilisateur final, cela s’est fait au détriment de la création de silos de données qui entraînent des incohérences analytiques et un risque de mauvaises décisions commerciales.
En fournissant des données en tant que service (DaaS), les équipes informatiques centralisées peuvent fournir une version partagée de la vérité dans toute l’entreprise, ainsi que l’autonomie nécessaire pour étendre ces définitions centralisées afin de traiter les cas d’utilisation locaux et les sources de données.
La fourniture de DaaS repose essentiellement sur une plateforme multi-tenant d’intelligence décisionnelle et d’analytique déployée dans le Cloud, qui permet la fourniture de tenants analytiques virtuels. C’est la nature virtuelle de ces données qui permet aux équipes centralisées de fournir un ensemble de données uniques et gouvernées tout en permettant aux équipes décentralisées de connecter et d’enrichir ces sources avec des données périphériques, sans affecter d’autres groupes.
4. Favoriser l’exploitation des informations analytiques
Par définition, une entreprise orientée données doit avoir comme vision le fait que chaque personne ait un accès facile aux données dont elle a besoin pour prendre des décisions. Cela signifie la fourniture d’une gamme d’interfaces utilisateur différentes adaptées pour répondre aux connaissances et aux compétences des utilisateurs, ou des analyses intégrées dans des applications où les utilisateurs passent la majeure partie de leur journée. Cela signifie que les collaborateurs de première ligne peuvent facilement voir les informations et que les analystes de données peuvent combiner leurs propres données avec les données de l’entreprise. Cela signifie que les « data scientists » peuvent rechercher des ensembles de données pertinents dans un catalogue de lacs de données, et que les développeurs disposent d’API flexibles pour intégrer l’analytique dans les applications métier.
Pour y parvenir, une entreprise doit investir dans une plateforme d’intelligence décisionnelle et d’analytique qui prend en charge un grand nombre d’options et de styles de diffusion d’informations, allant des rapports extrêmement précis aux tableaux de bord réactifs, ainsi qu’à la découverte des données ad hoc et aux appareils mobiles. En outre, la capacité à créer des informations générées par des machines à l’aide de l’IA devient de plus en plus importante pour améliorer la productivité des utilisateurs et découvrir les facteurs cachés liés aux performances de l’entreprise.
Les analyses intégrées dans les applications métiers devient une approche éprouvée afin d’améliorer considérablement la valeur analytique pour les utilisateurs finaux, en particulier les utilisateurs non techniques. En supprimant le besoin de passer à un outil ou une application analytique distinct, les utilisateurs professionnels peuvent prendre des décisions éclairées au sein du processus de gestion sur lequel ils travaillent actuellement, en rationalisant la prise de décision et la facilité d’accès aux données.
Un autre avantage des analyses intégrées est que les fournisseurs de logiciels d’applications d’entreprise peuvent fournir des modèles de données, des tableaux de bord et des rapports prédéfinis, ce qui permet aux entreprises orientées vers les données d’économiser des mois de travail et d’accélérer considérablement le délai de valorisation des analyses.