Après avoir entendu parler pendant plusieurs années des avantages que l’analytique avancée peut offrir aux entreprises, la vôtre a finalement décidé d’entreprendre une mise en œuvre de grande envergure. Aujourd’hui, vous ne mettez pas juste un orteil dans l’eau, non, vous faites le grand saut.

Avant de vous jeter tête la première dans les données, vous devez prendre en compte les erreurs que les entreprises font très souvent lorsqu’elles se précipitent pour mettre en œuvre une solution analytique. Avoir conscience des obstacles qui vous attendent vous permettra d’éviter les désagréments.

La multiplication des silos. Les silos, c’est dépassé : c’est la vieille école, à éliminer.
La plupart des concepteurs commettent une erreur très courante : lorsqu’ils commencent à implémenter de nouvelles stratégies de gestion des données, ils se contentent de créer de nouveaux silos. Les entreprises n’hésitent pas à lancer des projets qui répondent à des objectifs précis, par exemple l’amélioration du marketing ou la réduction du taux d’attrition de leurs clients. Mais les données commerciales nécessaires à ces projets présentent souvent de légères différences.

En réfléchissant et en planifiant soigneusement, une seule source de données commerciales pourrait être développée pour répondre aux deux exigences. Ce qui se passe généralement, c’est que les deux initiatives créent deux ensembles de données séparés, ne sont jamais en intersection et que les projets sont cloisonnés. Extrapolez sur quelques années et plusieurs dizaines de projets, et les champs de données commencent à ressembler… aux plaines de la Beauce : des silos à perte de vue !

La route vers nulle part ? Le développement d’un programme de gestion des données et d’analytique est souvent guidé par l’une des deux considérations suivantes : intégrer les données provenant de systèmes centraux spécifiques ou consolider et éliminer les datamarts (magasin de données) existants. Deux opérations dignes d’intérêt, mais il y a un hic : il n’y a souvent pas de lien entre ces efforts et un véritable objectif commercial. Dans bien des cas, l’élimination des data warehouses (entrepôts de données) ou l’intégration des données devient l’objectif prioritaire, mais sans lien direct avec une initiative ou un objectif commercial. Vous avez rempli une des conditions, mais en fait vous n’avez pas fait avancer la situation globale de l’entreprise.

Ne pas tenter l’impossible. Pour la plupart des entreprises, élaborer une stratégie en matière de données est tout simplement une idée insensée ; et encore plus insensée face à l’augmentation du volume et de la vitesse de génération des données. En fait, c’est l’absence de stratégie de données qui est l’idée insensée. Avec la bonne approche, une stratégie de données est parfaitement réalisable. Et si l’on considère que les décisions prises dans les entreprises les plus performantes sont pilotées par les données, ce type de stratégie devient essentiel.

Définir une stratégie de données

Comme l’ont observé Aleksey Gurevich et Srijani Dey dans le livre blanc de DXC Technology « Defining a Data Strategy », une stratégie de données garantit que toutes les initiatives en matière de données suivent une méthode et une structure commune qui peut être répétée. L’uniformité des données permet une communication efficace à l’échelle de l’entreprise et permet de définir et rationaliser tous les projets de solutions qui s’appuient d’une manière ou d’une autre sur des données. Une stratégie de données bien pensée peut aider l’entreprise à atteindre quatre objectifs importants :

  • Unifier les objectifs métiers et les orientations de l’informatique. En partageant les orientations de l’entreprise, les directions métiers et informatique vont travailler ensemble, et non à hue et à dia.
  • Aligner la vision de l’entreprise pour tirer parti efficacement de ses données. Cette approche permet de garantir que les différents groupes de l’entreprise voient les capacités liées aux données avec cohérence, ce qui réduit la redondance et la confusion (et les silos).
  • Définir des indicateurs de succès communs à l’échelle de l’entreprise. Cette perspective renforce l’administration des initiatives (évaluation, mesure et suivi) à l’échelle de l’entreprise.
  • Réduire la dette technologique. La stratégie de données peut ouvrir la voie d’une innovation qui éloigne l’entreprise des systèmes existants tout en perturbant le moins possible les opérations en cours.

Dans un environnement cohérent reposant sur une stratégie de données bien pensée, l’entreprise peut créer un service utilitaire lui permettant d’assurer un « approvisionnement en informations ». Comme une lampe que vous branchez sur une prise de courant et qui s’allume dès que vous appuyez sur l’interrupteur, la stratégie de données peut fournir le même type de « jus » à vos applications en leur livrant les informations d’un simple clic.

Avez-vous besoin d’un plan pour progresser dans votre voyage de transformation digitale et traiter les données comme une ressource stratégique ? Pour plus de détails, consultez le rapport DXC « Defining a Data Strategy. »