Au cours des dernières années, devenir "axé sur les données" est devenu un objectif populaire pour les organisations de divers secteurs. En termes simples, l'exploitation des données implique de tirer parti des données opérationnelles et clients, menant ainsi des sources de données externes pour la prise de décisions tactiques et stratégiques.
Photo par Franki Chamaki
Une telle approche, complétée par une vision stratégique bien définie et comprise par toutes les composantes de l'entreprise, peut aider les organisations à mieux déterminer où investir dans de nouveaux partenariats, produits et employés. Les organisations qui s'appuient sur des données sont en mesure de comparer efficacement le succès de différentes zones géographiques et peuvent gérer les relations avec les prospects et les clients de manière plus productive que les entreprises qui ne se concentrent pas sur les données.
Surmonter la dépendance à l'égard de l'intuition et des données cloisonnées
Il est certain qu'un élément d'intuition est nécessaire lorsqu'il s'agit des processus décisionnels d'une organisation. En fait, l'intégration d'expériences passées, de perspectives personnelles et d'idées du monde réel est essentielle pour prendre une décision judicieuse. Toutefois, pour tirer parti des avantages d'une entreprise axée sur les données, il est primordial de consulter et de comprendre objectivement les données. Ensuite, et seulement ensuite, l'intuition et les opinions personnelles doivent être utilisées comme des considérations d'appui.
Trop souvent, les organisations se fient uniquement à leur instinct pour prendre des décisions commerciales.
Moving away from legacy processes and changing “but we’ve always done it this way” mindsets can be difficult, and many organizations are overwhelmed by silos of scattered data. By spending the majority of their time and resources on costly data migrations, organizations lose their ability to execute on any data-driven objective or decision. Furthermore, siloed data is a substantial roadblock to making large volumes of data actionable, comparable, reliable and timely.
Meilleures pratiques pour la promotion d'une mentalité basée sur les données
Pour devenir de manière réaliste une entreprise basée sur les données et s'assurer que les avantages d'une approche centrée sur les données se concrétisent à long terme, les organisations devraient adhérer aux six meilleures pratiques suivantes :
View data as a shared asset. Rather than allow departmental data silos to persist, organizations need to ensure all stakeholders have a complete view of all company data. In other words, everyone should have a 360-degree view of all customer and operational insights along with the ability to correlate valuable data signals from all business functions, including areas like manufacturing and logistics.
Provide user-friendly data interfaces. For both (human) users and systems to benefit from a shared data asset, it’s critical to provide interfaces that make it easy for all users to consume the data. Whether it’s in the form of an OLAP interface for business intelligence, an SQL interface for data analysts, a real-time API for targeting systems or the R language for data scientists to apply machine learning algorithms and artificial intelligence, data interfaces should be targeted toward users and designed to seamlessly help them perform the job in question.
Virtualize disparate data to provide a single data service to the business. Often overlooked, a virtualized single data service allows business users to conduct interactive and multidimensional analysis on their company’s data using the BI tools of their choice. Companies that virtualize their data are able to provide a single interface for different departments and business units to get consistent answers to their queries, accelerated query response time, reduced query costs and protection of sensitive data from unauthorized users.
Ensure security and access controls. Thanks to the emergence of data platforms like Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, and Hadoop, enforcing data policies and access controls directly on raw data (versus in a web of downstream data stores and applications) has become a necessity. Data-driven organizations should implement technologies that allow IT teams to architect for unified data security and deliver broad self-service access, without compromising control.
Establish a common vocabulary. Equally important to creating a company-wide, shared data asset is ensuring that users of the data analyze and understand it using a common vocabulary. Otherwise, more time will be spent disputing or reconciling results than driving improved performance. For example, product catalogs, fiscal calendar dimensions, provider hierarchies and KPI definitions should all be common, regardless of how users are consuming or analyzing the data.
Curate the data. Without proper data curation (i.e. modeling important relationships, cleansing raw data and curating key dimensions and measures), data users will have a frustrating experience, which can contribute to reduced perceived and realized value of the underlying data. By investing in core functions that perform data curation rather than allowing self-serve data access to raw data stores in clusters, users stand a better chance of realizing and promoting the value of the shared data asset.
Eliminate data copies and movement. The reality is, every time data is moved, there’s an impact on cost, accuracy and time. By eliminating the need for additional data movement by implementing multi-structure, multi-workload environments for parallel and scalable processing of massive data sets, organizations can significantly reduce the costs of moving data, increase data “freshness” and optimize overall data agility.
Le succès à long terme exige un changement culturel
En 2015, plus de 60 % des décisions prises par les entreprises étaient fondées sur l'intuition ou sur l'expérience de leurs dirigeants. Avec des quantités de données en augmentation exponentielle, un accès sans précédent à la technologie et un marché de plus en plus concurrentiel, il est impératif que les organisations évoluent au-delà de la confiance dans l'intuition et commencent à prendre des décisions fondées sur les données.
Investir dans le bon logiciel d'analyse peut aider les organisations à devenir plus axées sur les données, cependant inciter à un changement culturel est crucial pour réussir. Faites appel à des dirigeants qui peuvent aider à combler le fossé entre les entreprises et l'informatique, encouragez l'intérêt des employés à être plus centrés sur les données en leur donnant la possibilité d'être créatifs et impliqués, virtualisez l'ensemble des compétences de votre entreprise en matière d'analyse des données et de science des données, et toujours appliquer les changements de manière progressive, mais régulière. Ce faisant, les organisations peuvent se transformer en entreprises axées sur les données et établir une base solide pour construire une architecture de données moderne qui évoluera avec la croissance future de l'entreprise.
Auteur : Matthew Baird