Trop de données, trop peu d'informations exploitables...trop tard !
Les données sont le moteur d'une entreprise moderne. Elles offrent au personnel opérationnel une vue d'ensemble des activités de l'entreprise, fournissent aux équipes de marketing et de développement de produits des informations sur l'évolution du marketplace, et donnent aux dirigeants les éléments dont ils ont besoin pour prendre des décisions commerciales éclairées.
Malheureusement, la plupart des entreprises peinent à transformer leurs données en véritable valeur ajoutée et en avantage concurrentiel durable. Elles disposent d’une quantité excessive de données mais n’en tirent que trop peu d’enseignements exploitables ; et le temps qu’elles parviennent à en extraire une information précieuse, la fenêtre d’opportunité pour agir est déjà fermée. Voici quelques-uns des défis les plus courants rencontrés par les dirigeants d’entreprise en matière de données opérationnelles.
Nous avons tellement de données que nous ne savons plus quoi en faire.
Depuis des années, les entreprises collectent d'énormes quantités de données dans leurs systèmes ERP, CRM, RH, ITSM et bien d'autres encore. Avec la transformation numérique des processus métier, la quantité de données générées concernant les processus opérationnels ne cesse d'augmenter. À l'heure où l'Internet des objets (IoT) et les appareils mobiles font partie intégrante de l'activité des entreprises, streaming devient un véritable enjeu.
Intuitivement, les entreprises savent que les données ont de la valeur, mais elles continuent de se heurter au problème des silos de données et ont l'impression que toutes les données qu'elles génèrent sont englouties dans un trou noir pour ne plus jamais réapparaître. Pour les entreprises qui souhaitent se forger un avantage concurrentiel durable, il est indispensable de commencer à agréger, organiser et affiner leurs énormes volumes de données informatique décisionnelle faire informatique décisionnelle véritable informatique décisionnelle prendre de meilleures décisions et d'optimiser l'efficacité opérationnelle.
Nous avons du mal à transformer les données en informations exploitables.
Les données sont une matière première, pas un produit fini. Leur valeur réside à la fois dans la qualité des données brutes et dans le processus de traitement. De nombreux dirigeants d'entreprise oublient l'importance de ce processus lorsqu'ils agrègent, rapprochent, organisent, filtrent, analysent et interprètent leurs données : ils partent du principe que la solution au manque d'informations exploitables consiste à collecter davantage de données.
Pour transformer les données en informations exploitables, il est essentiel de disposer d'un ensemble d'outils adaptés et d'une méthode structurée permettant de traiter les données tout au long d'un flux de valeur afin d'obtenir des niveaux de précision croissants. Dans la plupart des entreprises, les données sont transférées depuis leur source vers un entrepôt de données, puis diffusées aux utilisateurs sous forme de rapports et de tableaux de bord.
Il n'y a que deux niveaux de traitement (agrégation dans l'entrepôt de données et mise en forme dans les rapports). Cela ne suffit pas pour gérer la complexité des données dans les entreprises modernes. Un processus de raffinement en 4 à 5 étapes, comprenant le filtrage des données à la source, leur agrégation dans un entrepôt de données opérationnel, leur normalisation dans un modèle de données d'entreprise, leur segmentation en vues fonctionnelles, puis leur intégration dans des tableaux de bord et des rapports basés sur les rôles, fournira aux utilisateurs de données des informations de meilleure qualité et exploitables.
Lorsque nous tirons enfin des enseignements, il est déjà trop tard pour agir en conséquence.
L'agilité opérationnelle ne peut être atteinte qu'avec des informations disponibles en temps quasi réel. Le traitement par lots des données provenant des systèmes sources et les mises à jour nocturnes des rapports et des tableaux de bord, par exemple, ne suffisent tout simplement pas à support exigences des entreprises modernes, où quelques minutes peuvent faire la différence entre une opportunité saisie ou perdue et un risque susceptible de se transformer en incident majeur paralysant. Les processus opérationnels ayant fait l'objet d'une transformation numérique s'appuient sur des données en temps réel pour permettre au personnel de prendre des décisions et d'assurer le bon fonctionnement des processus au sein de l'entreprise.
gestion des données telles que la plateforme Actian Analytics AI peuvent vous aider à résoudre ce problème de retard de traitement en vous offrant un ensemble de fonctionnalités évolutif, de haute performance basées sur le cloud, permettant d’ingérer les données de tous vos systèmes sources en temps réel et d’effectuer les tâches de traitement nécessaires pour transformer vos données brutes en informations exploitables. Ne laissez plus passer aucune opportunité commerciale à cause d’un volume de données trop important, d’un manque d’informations exploitables ou d’un délai de traitement trop long. Rendez-vous sur la plateforme Actian Analytics AI pour en savoir plus.
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