Bonnes pratiques pour réussir votre transformation numérique

Résumé

De nombreuses organisations peinent à adopter une approche axée sur les données en raison de la complexité de leurs systèmes en silo et en silo .
découverte de données un point de départ essentiel pour comprendre, identifier et évaluer la qualité des données.
Pour réussir sa transformation, il faut repenser les systèmes existants et s'adapter aux nouveaux modèles économiques.
Les étapes clés comprennent découverte de données, leur préparation et leur utilisation à l'échelle de l'entreprise.
Les catalogues de données favorisent la transparence, la collaboration et facilitent l'accès à des données fiables.

Aujourd'hui, les données ont un impact sur tous les secteurs ; toutes les entreprises sont confrontées, d'une manière ou d'une autre, à gestion des données . Malgré cela, la plupart d'entre elles ont encore du mal à transformer véritablement leur entreprise en une organisation axée sur les données. L'une des raisons pour lesquelles elles n'y parviennent pas est qu'elles sont souvent confrontées à des systèmes d'information complexes et chronophages, qui constituent un véritable obstacle à leur transformation numérique.

En effet, rares sont les organisations qui parviennent réellement à identifier leurs données d'entreprise, surtout si leur écosystème de données comprend des données de formats, de tailles et de types variés. De plus, il est difficile de les interpréter, voire de savoir si elles sont de bonne qualité, lorsqu'elles sont mal documentées, voire pas du tout.

Dans cet article, nous partageons quelques bonnes pratiques afin d'aider les entreprises à trouver les clés pour entamer leur transformation numérique grâce à découverte de données.

Repensez votre système d'information d'entreprise

Pendant de nombreuses années, les données etles défis liés à leur gestionétaient l'apanagedes « géants de la tech », tels que les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft). En tant qu'acteurs du web travaillant principalement avec des ressources numériques, leurs systèmes d'information et leurs infrastructures étaient déjà conçus autour des données. Il était donc plus difficile pour les autres acteurs du marché de mettre en œuvre de nouveaux modèles et de nouvelles stratégies : ils se trouvaient en position de faiblesse.

Ces autres organisations se sont retrouvées confrontées à des technologies issues d'une accumulation au fil du temps. Il est évident que la transformation numérique s'avère plus complexe dans ce cas.

On en trouve un exemple frappant dans le secteur bancaire. Si les banques ont pu normaliser leurs données grâce à une succession de directives internationales, elles ont dû faire face à l’arrivée de nouvelles banques numériques proposant des services bien plus agiles et efficaces. Pour rester compétitives, elles ont compris qu’il était nécessaire de modifier leur modèle stratégique afin de rester dans la course au numérique.

On peut trouver un autre exemple dans le secteur automobile. Les comportements des acheteurs ont tendance à évoluer progressivement au fil du temps, et ces changements ne sont pas passés inaperçus. La demande accrue pour des modes de déplacement « respectueux de l’environnement » via l’utilisation du vélo, l’accès aux services de VTC ou la mobilité partagée avec l’essor du covoiturage. Ces faits montrent principalement que le marché de la mobilité est en pleine mutation. La demande ne repose plus sur l’acquisition de nouveaux biens, mais plutôt sur les services de mobilité mis à leur disposition. Ainsi, pour rester compétitifs et répondre aux attentes liées aux nouveaux comportements de leurs utilisateurs, les acteurs du marché automobile doivent se diversifier.

Choisir les bonnes solutions en matière de données

Afin de répondre aux besoins des utilisateurs de données, il est essentiel de doter vos équipes chargées des données des solutions adaptées. Cela implique de répondre à la question suivante : quelles technologies transversales, couvrant tous les silos de l'entreprise, doivent être déployées pour obtenir une configuration agile ? Pour ce faire, les ressources informatiques doivent être organisées de manière à couvrir trois étapes principales :

découverte de données.
La préparation et le traitement de ces données.
La consommation de ces produits par les différents services de l'entreprise.

Ces trois étapes sont indispensables pour amorcer sa transformation en une entreprise axée sur les données.

D'une part, elles contribuent à la mise en place de mesures de sécurité adéquates pour prévenir la perte de données sensibles et éviter des conséquences désastreuses pour l'entreprise, tant sur le plan financier que sur celui de sa réputation. D'autre part, elles permettent aux équipes chargées des données d'explorer celles-ci en profondeur afin d'identifier les éléments spécifiques qui révèlent les réponses et de trouver des moyens de les mettre en évidence.

Tout cela grâce à un catalogue de données

Nous définissons un catalogue de données étant :

Un inventaire détaillé de l'ensemble des ressources de données d'une organisation et de leurs métadonnées, conçu pour aider les professionnels des données à trouver rapidement les données les plus pertinentes pour tout besoin analytique de l'entreprise.

Grâce à un catalogue de données, tant les équipes chargées des données que les responsables pourront entamer leur transformation numérique en s'appuyant sur les données de leur entreprise.

Opter pour la plateforme Actian Data Intelligence, c'est opter pour :

Une vue d'ensemble de l'ensemble des ressources de données d'une entreprise grâce à nos connecteurs,
Un moteur de recherche de type Google qui permet aux employés de rechercher intuitivement un jeu de données, un terme métier ou même un champ à partir d’un simple mot-clé. Affinez votre recherche grâce à divers filtres personnalisés (note de fiabilité, popularité, type de document, etc.).
Une application collaborative qui permet aux entreprises de s' s'imprégner de la culture des données grâce à la mise en commun des connaissances, aux discussions, aux flux d'informations, etc.,
Une technologie d'apprentissage automatique qui vous alerte et vous propose des suggestions concernant la documentation de vos données cataloguées,
utilisateur dédiée qui permet aux responsables des données de donner les moyens à leurs explorateurs de données à devenir autonomes dans leurs parcours de données.

En savoir plus sur notre catalogue de données.

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