Les forces à l’origine de l’explosion des stratégies de données d’entreprise
La plupart des secteurs d'activité sont désormais engagés dans des programmes de transformation destinés à remodeler leurs modèles économiques en exploitant l'immense potentiel des données. Les investissements dans la monétisation des données pour le marketing, les ventes, les services et les opérations génèrent systématiquement un retour sur investissement plus élevé que les autres utilisations du capital.
L'explosion des big data structurées et non structurées au cours des dernières années a incité les PDG à se lancer dans la monétisation des données, aggravée par une baisse spectaculaire des coûts de stockage et de traitement, et une attention réglementaire croissante portée à la qualité des données, aux politiques, aux modèles de gouvernance, à l'agrégation, aux mesures, aux rapports et à la surveillance.
Devenir un champion du numérique
Les grandes institutions qui utilisaient autrefois uniquement des analyses descriptives et diagnostiques pour éclairer leur prise de décision intègrent désormais des analyses prédictives et prescriptives dans leurs produits, processus, services et multiples activités de première ligne. Là où elles construisaient autrefois des entrepôts de données relationnelles pour stocker des données structurées provenant de sources spécifiques, elles exploitent désormais des « lacs de données » avec des systèmes de fichiers distribués à grande échelle qui capturent, stockent et mettent à jour instantanément des données structurées et non structurées provenant d’une vaste gamme de sources pour permettre un accès plus rapide et plus facile aux données.
Parallèlement, les « champions du numérique » tirent parti de la technologie cloud pour rationaliser et accroître l’efficacité de leurs opérations et favoriser l’agilité et l’innovation. La plupart de ces champions ont mis en place une nouvelle unité sous la direction d’un responsable des données pour gérer leur transformation des données et assurer une gouvernance rigoureuse des données qui convertit les données brutes en revenus, en excellence du service, en fidélité à la marque et en opérations plus efficaces.
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Une transformation numérique correctement déployée apporte des avantages considérables. Un géant américain des services financiers a réalisé plus de 400 millions de dollars d’économies en rationalisant ses actifs de données informatiques, et 2 milliards de dollars de gains grâce à des revenus supplémentaires, à une réduction des besoins en capitaux et à une efficacité opérationnelle accrue. Un assureur américain prévoit d’augmenter ses résultats de 25 % dans les segments et produits cibles, grâce à des initiatives commerciales axées sur les données.
Pourtant, malgré ces gains impressionnants issus des investissements dans la transformation numérique, de nombreuses autres organisations ont encore du mal à tirer une réelle valeur de leurs programmes de données, certaines ne voyant que de faibles retours sur des investissements totalisant des centaines de millions de dollars.
Alors, comment les entreprises peuvent-elles éviter ces difficultés et réaliser les gains impressionnants dont d'autres bénéficient ? Réponse : Élaborez une stratégie de données d'entreprise (EDS) qui sert de base à l'évolution de votre entreprise vers l'entreprise axée sur les données du futur .
5 principes directeurs
Définir une stratégie de données claire
Définissez la vision directrice de votre parcours de transformation des données, concevez une stratégie pour transformer l’organisation et établissez des jalons clairs et mesurables.
Traduire la stratégie de données en cas d'utilisation concrets
Sélectionnez une gamme de cas d’utilisation et hiérarchisez-les en fonction de vos objectifs, utilisez les cas d’utilisation prioritaires pour renforcer les capacités internes et commencez à poser des bases de données solides.
Concevoir une architecture de données innovante pour prendre en charge les cas d'utilisation
Définissez le support technique nécessaire à votre feuille de route de cas d’utilisation et concevez une architecture de données modulaire et ouverte qui facilite l’ajout ultérieur de nouveaux composants.
Mettre en place une gouvernance des données robuste pour garantir la qualité des données
Évaluez la qualité des données, établissez une gouvernance des données robuste avec une responsabilité claire en matière de qualité des données et fournissez des outils en libre-service pour faciliter l’accès aux données dans l’ensemble de l’organisation.
Mobiliser l'organisation pour créer de la valeur
Alignez l’organisation et la culture avec les nouvelles capacités, communiquez les incitations à autonomiser l’entreprise transformée numériquement et formez les personnes à exploiter les nouvelles capacités numériques.
Lacs de données – Une nouvelle technologie pour réussir votre stratégie de données d’entreprise
L'ère de la transformation a donné naissance à de nouvelles technologies qui renforcent le nouveau modèle opérationnel transformé numériquement. Le stockage de vos données dans des lacs de données est nécessaire pour fournir l'accès, la flexibilité, l'agilité et les analyses en temps réel nécessaires à la monétisation des données.
Un lac de données ne remplace pas directement un entrepôt de données. Il s'agit de technologies complémentaires qui répondent à différents cas d'utilisation avec un certain chevauchement. La plupart des organisations qui disposent d'un lac de données disposent également d'un entrepôt de données, même si un autre avantage des lacs de données est qu'ils peuvent être moins coûteux à mettre en œuvre et à exploiter.
Plaidoyer en faveur de la mise en œuvre d’un lac de données
| Lac de données | Entrepôt de données traditionnel sur site |
|---|---|
| Données stockées au format natif | Les données nécessitent une transformation |
| Peut stocker des données illimitées pour toujours | Coûteux pour stocker de grands volumes |
| Schéma en lecture | Schéma à l'écriture |
| Stockage et calcul découplés | Stockage et calcul étroitement couplés |
Les entreprises peuvent utiliser l’infrastructure existante pour lancer leur lac de données presque immédiatement en tirant parti des fonctionnalités de sécurité, de compatibilité et d’accessibilité dont elles bénéficient déjà avec les produits d’entreprise Microsoft dans le cas d’ Azure, ou prêtes à l’emploi dans le cas d’ AWS et de Google Cloud Platform .
Tout le monde veut obtenir des informations exploitables plus rapidement. Le défi n'est pas de stocker les données, mais d'y accéder et de les analyser. Les entreprises mettent en œuvre des technologies de lac de données de manière innovante, devançant la concurrence, pour réussir leur transformation. En déployant et en exploitant ces capacités dès aujourd'hui, elles sont prêtes à devenir les champions du numérique de demain.
Tracer le chemin du lac de données à l'analytique
Droits d'auteur © 2021 Trianz
La feuille de route qui mène à la stratégie des données
Pour créer une stratégie de données bien fondée qui rendra les données accessibles et utilisables, les organisations doivent aborder non seulement le stockage des données, mais également toutes les manières dont elles acquièrent, accèdent, partagent, gèrent et utilisent les données pour répondre aux exigences complexes de traitement et de prise de décision d'aujourd'hui.
Une stratégie de données repose sur six éléments clés qui fonctionnent ensemble comme des éléments de base pour soutenir la gestion des données dans toute une organisation. La feuille de route réside dans le premier élément, Vision/Stratégie, et constitue un élément clé pour obtenir l'approbation de la direction et l'adhésion de tous les services pour un lancement et une mise en œuvre réussis.
Les composantes du développement d'une stratégie de données d'entreprise
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Les composants principaux expliqués :
1. Vision
Une stratégie de données solide doit commencer par une vision qui comprend une feuille de route pour la stratégie commerciale et les collaborateurs. Posez-vous les questions suivantes :
- Quel est le problème que vous devez résoudre ?
- Quel type de données peuvent aider ?
- D’où proviendront les données ?
- Comment les données seront-elles stockées et gérées ?
- Quelle serait la méthode d’analyse des données ?
- Qui seront les acteurs des données ?
- Comment les données seront-elles partagées au sein de l’équipe ?
Une fois ces principes directeurs établis, une feuille de route (qui peut être sur 1, 3 ou 5 ans) doit être mise en place, suivie de la proposition de valeur. Dès que la vision est définie, les organisations peuvent alors l'aligner sur les objectifs de l'entreprise, de l'entreprise et de l'informatique.
Feuille de route de mise en œuvre de la stratégie de données
Droits d'auteur © 2021 Trianz
2. Gouvernance
Avec les changements de technologie, de traitement et de méthodologie, la gouvernance des données apporte la rigueur nécessaire sur le contenu des données. Elle garantit que les données sont gérées de manière cohérente dans toute l'organisation et que les décisions sur la manière dont les données sont traitées, gérées ou partagées ne sont pas prises par un individu, mais découlent plutôt des règles et politiques de gouvernance des données.
La plupart des initiatives de gouvernance des données se limitent à des projets spécifiques. Cependant, une gouvernance des données efficace doit se concentrer sur trois éléments fondamentaux :
- Gouvernance du programme pour aborder la portée et le budget
- Gouvernance architecturale pour définir et s'aligner sur les normes technologiques
- Gouvernance des données pour piloter les exigences et la cohérence
Nos données indiquent que 80 % des champions numériques (entreprises qui réussissent leurs initiatives de transformation numérique) investissent dans des capacités de gouvernance des données pour une base solide et évolutive avant d'intégrer les données ou de créer des capacités d'analyse avancées.
La gouvernance des données – un investissement fondamental
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3. Organisation
Une stratégie de données doit également tenir compte des capacités, des procédures et des rôles organisationnels en documentant qui fait quoi avec les données afin de faciliter la collaboration et d'éviter les doublons. Chacun utilise les données différemment et les rôles de chaque individu dans la collecte, la gestion et l'analyse des données varient.
4. Entreprise
Une stratégie de données efficace garantit que l'entreprise et l'informatique dirigent conjointement l'orientation d'une organisation en comprenant les besoins, les capacités et les priorités de chacun. Cela aidera les organisations à adopter une approche « pilotée par l'entreprise ou basée sur la technologie ».
L’idée est donc de mettre en place des objectifs, des applications et des mesures unifiés, puis de justifier la démarche commerciale. Le chemin vers l’adoption d’une stratégie de données intégrée devient plus clair lorsqu’il existe une mesure de valeur visible. La stratégie de données doit renforcer la cohérence dans la manière dont les initiatives sont mesurées, évaluées et suivies à tous les niveaux.
5. Données
Les besoins en matière de données dans la stratégie de données se résument essentiellement à la question de savoir quelles données une organisation aura besoin et comment elles seront partagées. Une stratégie de données efficace doit identifier les thèmes et problèmes communs liés aux données elles-mêmes, tels que l'architecture des données, le mouvement des données, la qualité des données et la conformité des données.
L'architecture des données est peut-être l'élément le plus important de la stratégie de données d'une organisation. La première étape consiste à déterminer les ensembles de données qui existent dans les différentes unités commerciales de l'entreprise. Les catalogues de données sont des outils utiles à cet effet. Vient ensuite l'analyse des données, où les données doivent être stockées dans un référentiel unique, tel qu'un entrepôt de données ou un lac de données.
Enfin, une organisation doit identifier un pipeline de données pour ingérer des données brutes provenant de sources disparates et les répliquer vers une destination de stockage et d'analyse. Tous ces éléments contribuent à garantir que la solution finale répond aux exigences métier adéquates au bon moment.
6. Technique
La stratégie de données doit également aborder les aspects techniques des données, tels que l'architecture technique, les serveurs, le stockage, le réseau et l'évolutivité. L'évaluation et l'identification de l'architecture technique constituent ici l'élément prioritaire, suivi de la définition et de la documentation de l'architecture conceptuelle et technique et du flux de données. Ces attentes en matière de fonctionnalités sont des interdépendances pour parvenir aux meilleures capacités disponibles.
L’organisation peut ensuite organiser la stratégie de données résultante en une stratégie de mise en œuvre et une feuille de route qui s’alignent sur les six piliers comme indiqué ci-dessous.
Alignement du cadre sur la stratégie de données
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En fonction des priorités de l'entreprise, les nouvelles capacités commerciales créées à l'extrême droite du graphique peuvent être des capacités de service, de vente, de marketing ou opérationnelles portées à un niveau supérieur, c'est-à-dire des processus transformés numériquement et axés sur les données . Ce modèle représente le lien entre la stratégie d'entreprise, les actifs de données et les capacités commerciales transformées numériquement définies à l'extrême droite du graphique.
Définir une stratégie de données est essentiel
Une initiative de stratégie de données ne doit pas être un effort ponctuel. Il doit plutôt s'agir d'un ensemble d'objectifs sur plusieurs années, avec un ensemble d'étapes de réalisation à court terme. La plupart des organisations ont déjà investi dans de nombreuses initiatives de gestion des données, mais elles ne voient pas beaucoup d'effet lorsqu'elles ne sont pas alignées les unes sur les autres.
Une stratégie de données robuste permet aux organisations de proposer la meilleure solution possible à mesure que leurs besoins augmentent et évoluent. Elle constitue également une feuille de route pour répondre aux besoins actuels et futurs en matière de gestion des données.
Trianz a aidé plusieurs entreprises à organiser, analyser et exploiter leurs actifs de données pour obtenir un avantage concurrentiel imbattable.
Comment une stratégie de données d’entreprise peut-elle transformer mon organisation ?
Trianz a développé une boîte à outils complète avec des cadres, des conceptions et des alternatives technologiques pour répondre aux défis commerciaux les plus difficiles d'aujourd'hui. Notre approche de la transformation numérique garantit que chaque application, ressource et outil que vous utilisez est parfaitement adapté à la prise de décisions stratégiques qui conduisent à un impact commercial plus important.
