Les tableaux de bord ne sont pas des produits de données
Résumé
- Les tableaux de bord fournissent des informations, mais ce sont les produits de données qui constituent la base structurée sur laquelle reposent ces informations.
- Un produit de données fiable comprend les informations relatives à la propriété, aux définitions, aux normes de qualité, à la traçabilité, à gouvernance et à la réutilisation.
- Les tableaux de bord contradictoires sont généralement le signe de problèmes plus profonds liés aux données sous-jacentes, et non à la visualisation elle-même.
- Les produits de données peuvent support , des applications, des outils d'analyse, des modèles d'apprentissage automatique et des agents d'IA à partir d'une source unique et fiable.
- À mesure que l'IA se généralise, les entreprises ont besoin de produits de données réutilisables et gérés, plutôt que de tableaux de bord isolés les uns des autres.
Demandez à un dirigeant d’entreprise de vous montrer son produit de données le plus important, et il vous indiquera probablement un tableau de bord. C’est tout à fait compréhensible. C’est sur les tableaux de bord que les utilisateurs consultent les informations. Mais confondre un tableau de bord un produit de données revient à confondre la vitrine d’un commerçant avec la Chaîne d'approvisionnement qui Chaîne d'approvisionnement .
Selon une étude de Gartner®,seuls 28 % des cas d'utilisation de l'IA dans les domaines de l'infrastructure et des opérations sont couronnés de succès et répondent aux attentes en matière de retour sur investissement. Le problème ne réside ni dans l'ambition ni dans les algorithmes. Il tient plutôt aux fondements mêmes des tableaux de bord auxquels les entreprises font déjà confiance.
Les tableaux de bord sont des représentations visuelles de données faciles à interpréter. Ils aident les dirigeants d'entreprise à surveiller les performances, à suivre les indicateurs clés de performance (KPI) et à prendre décisions éclairées. Cependant, les tableaux de bord ne sont pas des produits de données. Ce sont plutôt des consommateurs de produits de données.
Il est important de bien comprendre cette distinction à l'heure où les organisations investissent dans l'IA, découverte de données et libre-service . Lorsque les entreprises confondent tableaux de bord et produits de données, elles se concentrent souvent sur la présentation tout en négligeant la base de données sous-jacente, qui détermine si les informations obtenues sont fiables et peuvent être exploitées en toute confiance.
tableau de bord concernant le tableau de bord
Un tableau de bord une interface. Il présente des informations sous forme de graphiques, de tableaux et d'autres visualisations faciles à comprendre. Son objectif est de répondre à des questions qui ont déjà été définies.
Un produit de données est quelque chose de différent. Il s’agit d’une ressource de données sélectionnée, gérée et réutilisable, conçue pour répondre aux besoins de multiples utilisateurs au sein de l’entreprise. Ces utilisateurs peuvent être des tableaux de bord, des rapports, des applications, des analystes, des modèles d’apprentissage automatique ou des agents d’IA.
Voyez les choses ainsi : un tableau de bord la vitrine d'un magasin. Un produit de données, c'est la Chaîne d'approvisionnement qui se cache Chaîne d'approvisionnement .
Les clients ne voient que ce qui est présenté en vitrine, mais la véritable valeur réside dans tout ce qui se passe en coulisses. La gestion des stocks, l’approvisionnement, le contrôle qualité, la logistique et la préparation des commandes : tous ces éléments s’articulent pour déterminer si la vitrine reflète fidèlement l’activité de l’entreprise et propose des produits auxquels les clients font confiance.
Le même principe s'applique aux données. Le tableau de bord afficher un indicateur de perte de clientèle, mais c'est le produit de données qui définit ce qu'est un client, comment la perte de clientèle est calculée, qui est responsable de cet indicateur, d'où proviennent les données et si celles-ci sont fiables.
Sans le produit de données, le tableau de bord qu'une couche de visualisation superposée à l'incertitude.
Surmonter tableau de bord
Les entreprises peuvent disposer de centaines, voire de milliers de tableaux de bord couvrant des domaines aussi variés que le chiffre d'affaires, les opérations ou la clientèle. Cependant, ces outils présentent également des limites. L'un des problèmes courants réside dans le fait que différents tableaux de bord peuvent afficher des informations contradictoires.
Cela soulève des questions telles que :
- Quel tableau de bord le bon ?
- Pourquoi ces chiffres sont-ils différents ?
- Qui est responsable de cet indicateur ?
- D'où proviennent ces données ?
- Peut-on utiliser ces données pour l'IA ?
Il ne s'agit pas ici de tableau de bord . Il s'agit de des problèmes liés aux produits de données . En effet, la fiabilité d’un tableau de bord entièrement de celle des données qui l’alimentent.
Lorsque les données ne sont pas assorties d'une responsabilité, gouvernance, d'une traçabilité, de normes de qualité ou de définitions communes, les tableaux de bord se transforment souvent en visions contradictoires de l'activité. Il devient encore plus urgent de relever ces défis dès lors que l'IA entre en jeu.
Un analyste qui examine un tableau de bord souvent tableau de bord détecter quand quelque chose ne va pas. Ce n'est pas le cas d'un modèle d'IA ou d'un agent autonome. Celui-ci se contente de traiter les données qu'il reçoit et de fournir un résultat. Si les données sous-jacentes manquent de contexte, de qualité ou de gouvernance, les systèmes d'IA ne feront qu'amplifier ces problèmes à grande échelle.
Ce qu'apportent les produits de données
Les produits de données offrent ce que les tableaux de bord ne peuvent pas fournir : des données fiables et réutilisables qui alimentent l'analyse, les applications opérationnelles et l'IA.
Un produit de données bien conçu offre bien plus qu'un simple jeu de données. Il comprend :
- Une répartition claire des responsabilités et des obligations.
- Définitions et contexte métier.
- gouvernance .
- Normes de qualité.
- Lignée des données.
- Visibilité.
- Réutilisabilité dans divers cas d'utilisation.
Ce même produit de données clients fiables alimente, par exemple, les tableaux de bord de direction, les applications de service client, les campagnes marketing, les modèles prédictifs et les agents IA. Au lieu de créer des versions distinctes des mêmes informations pour chaque cas d'usage, les organisations créent un seul produit de données fiables qui les prend toutes en charge. C’est là toute la différence entre découvrir et valider des données une seule fois, et devoir les réconcilier à chaque fois qu’une nouvelle question est posée. C’est là l’essence même de ce que signifie découvrir, valider et exploiter les données à grande échelle.
À quoi ressemblent les produits de données dans la pratique ?
Les organisations qui parviennent à développer efficacement leurs données mettent l'accent sur la facilité de recherche, gouvernance et la réutilisation, plutôt que de se contenter de créer davantage de tableaux de bord. Prenons l'exemple de Lufthansa Cargo. L'entreprise s'est fixé pour objectif de mettre en place une plateforme de données cargo unique, capable d'intégrer les données en temps réel améliorant l'accès aux données et la culture des données au sein de l'ensemble de l'organisation.
La solution ne consistait pas à mettre en place tableau de bord énième tableau de bord. Lufthansa Cargo a plutôt mis en place un catalogue de données démocratiser l'accès aux données, catalogue de données améliorer leur visibilité et catalogue de données simplifier la communication entre les équipes métier et informatiques. Le résultat : une plateforme unique reliant plus de 100 sources de données et permettant de trouver, de valider et d'utiliser plus facilement ces données.
De même, le défi auquel était confrontée une grande entreprise pharmaceutique ne résidait pas dans un manque de rapports. L’entreprise était confrontée à de nombreuses sources de données, à des silos, à un manque de clarté quant à la propriété des données, à une visibilité limitée et à peu d’opportunités de réutilisation des données. Pour remédier à ce problème, l’entreprise a utilisé une plateforme d’intelligence des données, mis en place plus de 1 000 produits de données documentés et connecté environ 30 000 jeux de données. Cela a permis à plus de 13 000 collaborateurs à travers le monde d’accéder à des données fiables.
Cette valeur n'a pas été créée uniquement grâce aux tableaux de bord. Elle résulte de la mise au point de produits de données réutilisables, régis par des règles et facilement accessibles, capables de support des cas d'utilisation support .
L'essor de l'IA rend les produits de données indispensables
Pendant des années, les tableaux de bord ont répondu aux besoins superficiels des entreprises. L'IA change la donne.
Les grands modèles linguistiques, les copilotes et les agents autonomes n'interagissent pas avec les données de la même manière que les humains. Ils ont besoin d'informations fiables, contextualisées et régies, pouvant être exploitées par programmation et de manière répétée.
Un tableau de bord répondre à une question prédéfinie. Un produit de données, quant à lui, permet de répondre à des milliers de questions dans le cadre de diverses applications. C’est l’une des raisons pour lesquelles l’adoption des produits de données ne cesse de s’accélérer. Les entreprises prennent de plus en plus conscience que évolutif nécessite des bases de données fiables, et pas seulement de meilleures visualisations.
Les organisations qui continuent à considérer les tableaux de bord comme leur principale ressource en matière de données rencontreront des difficultés en matière de confiance, de gouvernance, de réutilisation et de Préparation l'IA. À l'inverse, celles qui investissent dans des produits de données créent quelque chose de bien plus précieux : une base réutilisable qui prend en charge l'analyse, les applications, l'automatisation et l'IA à partir d'une source unique et fiable.
À l'ère de l'IA, les tableaux de bord ne suffisent plus. Les entreprises doivent avoir la certitude que les données qui les sous-tendent sont gérées, fiables et réutilisables afin d'alimenter chaque décision, application et système d'IA qui en dépend.
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