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Comment surmonter les obstacles à l’utilisation des données ?

juillet 2020 par Stéphane Estevez, EMEA Product Marketing Director chez Splunk

L’ère du Big Data pourrait aussi s’appeler l’ère de la Big Opportunity, puisque les sites internet, les applications, les capteurs, les appareils et autres nouvelles sources de données créent des mines d’informations. Dans le même temps, le volume et la rapidité des informations augmentent sans cesse, de même que leurs usages.

Dans tous les secteurs, les données deviennent l’actif le plus précieux de l’entreprise et jouent un rôle central dans chaque décision et action de l’entreprise. Et pourtant, les obstacles technologiques et culturels empêchent de nombreuses entreprises d’exploiter tout le potentiel de leurs données. Lors d’un récent sondage effectué par Harvard Business Review Analytic Services auprès de 560 dirigeants de sociétés, 83 % d’entre eux ont souligné l’importance de transformer les données en informations immédiatement exploitables, et seuls 22 % estiment y parvenir.

L’un des problèmes majeurs est que les entreprises ont perdu beaucoup de temps à essayer en vain d’éliminer les silos de données, au lieu de gérer les données là où elles se trouvent et de les rendre disponibles au plus grand nombre pour un usage approprié. Les informations cruciales pour un service de l’entreprise ne le sont pas forcément pour d’autres. C’est pourquoi les données se trouvent souvent cantonnées dans les applications et bases de données où elles sont recueillies et utilisées, et que leur « isolement » est voulu. Cela ne doit pas pour autant engendrer des « silos » (au sens péjoratif du terme), rendant ces données inaccessibles pour d’autres utilisations.

Nous allons donc passer en revue les cinq obstacles majeurs empêchant les entreprises d’utiliser leurs données pour aider à la prise de décision en temps réel, montrer l’impact du manque d’exploitation des données et la façon de surmonter les obstacles afin d’améliorer la rentabilité de l’entreprise, l’expérience client et encourager l’innovation.

Les obstacles à l’exploitation du potentiel des données

Cinq obstacles majeurs empêchent aujourd’hui les entreprises d’exploiter pleinement leurs données. Premièrement, le volume et la diversité des données peuvent devenir un véritable tsunami d’informations, même si elles représentent un énorme potentiel. Non seulement ces données sont vastes et complexes, mais elles évoluent rapidement. Pour la plupart des entreprises, l’afflux constant de données est un deuxième problème.

Troisièmement, pour la résolution de problèmes spécifiques, les différents services d’une entreprise se basent sur des applications sur mesure et des référentiels de données complexes et coûteux à intégrer. De plus, l’adoption de technologies externes à l’infrastructure gérée par le service informatique contribue au développement de silos et empêche l’intégration des données au niveau de toute l’entreprise.

Le quatrième obstacle auquel se heurtent les entreprises pour exploiter tout le potentiel de leurs données tient à leur culture, notamment la résistance au changement. Les cultures bien ancrées et les méthodes de travail routinières ne favorisent pas le partage de données et les bénéfices en résultant. Selon une étude de NewVantage Partners, 72 % des sociétés n’ont pas élaboré de culture de données et 69 % n’ont pas mis en place une organisation centrée sur les données. Autrement dit, dans la plupart des entreprises, la culture organisationnelle ne priorise pas encore les données.

Le dernier obstacle est la difficulté liée à la démocratisation des données. Alors que les entreprises aspirent à un large accès aux données, les outils et technologies sont généralement conçus pour les techniciens spécialisés. La formation et le développement des compétences nécessaires sont en retard par rapport aux besoins actuels.

Des données inexploitées qui ont un coût important pour l’entreprise

L’impossibilité d’accéder aux données affecte l’entreprise de diverses manières, dont beaucoup passent inaperçues. Les entreprises ont consacré énormément de temps et d’efforts à la maîtrise des méthodes de gestion et autres stratégies d’intégration, dans le but d’éliminer les silos. Cependant, les processus et les données de l’entreprise évoluent plus rapidement que la capacité de gestion de ces stratégies d’intégration. Le cloisonnement de leurs données dans différents systèmes incompatibles empêche les entreprises d’avoir une vision globale, ce qui entrave la prise de décision en temps réel. Le résultat, c’est que l’on passe à côté des « dark data », c’est-à-dire des sources d’informations potentielles non captées, ni exploitées.

Les sociétés qui n’adoptent pas les nouveaux outils d’exploitation des données risquent d’y perdre en termes de culture et de réputation. Dans la bataille intense que se livrent actuellement les entreprises pour attirer les meilleurs talents, en particulier technologiques, celles qui ont un retard technologique auront plus de mal à recruter, retenir et motiver les plus performants.

Selon une étude récente de Dell Technologies, les employés des sociétés en retard technologiquement ont 450 % plus de chances de chercher à changer d’entreprise que ceux des sociétés équipées des dernières technologies. Et cela ne fera que s’intensifier au fil des années avec l’arrivée de la génération Z sur le marché du travail.

Surmonter les obstacles liés aux données

Une culture d’entreprise axée sur les données revient à libérer les utilisateurs et à leur donner les moyens d’agir. Chaque employé doit se sentir encouragé à étudier de nouvelles idées d’opportunités et de rentabilisation pour l’entreprise tout en ayant accès aux données nécessaires à leur validation. Pour que les employés obtiennent le droit d’utiliser les données, il faut que celles-ci soient accessibles. Les dirigeants doivent donc acquérir une meilleure connaissance de leurs banques de données.

Ces mêmes dirigeants doivent apprendre à déceler les obstacles indésirables aux données au lieu de laisser se former des silos de données ou d’essayer de les éliminer complètement. Ils doivent aussi savoir reconnaître les référentiels de données adaptés, ceux qui n’empêchent pas de nouvelles utilisations hybrides des données. Une fois les données bien connues, un plan peut être mis en place pour leur utilisation.

L’automatisation et l’intelligence artificielle fournissent de nouveaux moyens afin de tirer parti des données en silos. Les programmes de gouvernance des données et l’échec des précédentes tentatives d’intégration ont montré qu’un univers de données parfaitement ordonné et structuré est impossible à obtenir. Tenter de structurer ce chaos en changement permanent est une bataille perdue d’avance qui réclame une mise à jour de la structure des données constante, énergivore et trop complexe. En partant du principe qu’ « un certain désordre est acceptable », les sociétés peuvent commencer à réfléchir à une approche différente. Elles peuvent adopter une plateforme capable de gérer la diversité de leurs systèmes et formats de données et résolvant ainsi (en grande partie) le problème d’inaccessibilité des données, tout en conservant une organisation judicieuse et efficace. Mais là aussi, qui dit technologie dit personnel. La dernière étape est de recruter et former le personnel qui utilisera ces nouveaux outils.

Les avantages d’une stratégie de données évolutive

Si les avantages des données sont actuellement surtout centrés sur la réduction des coûts et l’optimisation opérationnelle, s’attaquer aux obstacles liés aux données permet également aux entreprises de développer une stratégie performante en termes de chiffre d’affaires, de bénéfice et de différentiation par l’innovation.

Les sociétés qui éliminent ces obstacles d’accès à la data ont une visibilité sans précédent et peuvent utiliser les informations pour identifier de nouveaux produits, déterminer avec précision les besoins de leurs clients et améliorer la sécurité et l’expérience utilisateur, entre autres. Elles peuvent analyser rapidement les résultats de leurs actions, profiter de l’orchestration et de l’automatisation fournies par les nouvelles technologies, comme le machine learning afin de traiter, analyser et valoriser des volumes d’informations hors d’atteinte de nos capacités humaines, le tout à la vitesse d’un ordinateur.

Lorsque les sociétés s’en tiennent à une stratégie de données visant à surmonter les obstacles, les informations provenant de nouvelles sources de données sont surprenantes, et incitent à en découvrir d’autres. Alors que le pouvoir des données devient de plus en plus évident, la nécessité de les rendre accessibles est omniprésente. Les entreprises ayant une culture axée sur les données recherchent de nouveaux moyens de partager les informations, et offrir à leurs collaborateurs et clients des modes d’accès adaptés à chaque cas d’usage, toutes les informations ne doivent pas forcément être consommées via un ordinateur ; les montres connectées, les tablettes et smartphones, les téléviseurs, la réalité augmentée et/ou virtuelle sont autant de moyens d’utiliser les données.

Dans un monde où les entreprises ont un rythme soutenu, le succès repose sur une meilleure collaboration et surtout un meilleur accès à l’information, pour une prise de décisions en temps réel. Les méthodes traditionnelles de gestion des données sont issues d’une ère au rythme plus lent et ne peuvent plus suivre le volume, la variété et la rapidité des données actuelles. Ce n’est qu’en surmontant les obstacles (et en acceptant une certaine forme de chaos), au lieu de chercher à les éliminer, qu’une entreprise pourra vraiment devenir axée sur les données et en tirer parti de manière innovante. Les sources de données émergentes, telles que les dark data, sont la clé de nouvelles réductions des coûts, de la création de nouveaux produits et d’avantages concurrentiels concrets. Les sociétés doivent donc faire passer leur stratégie de données à un niveau supérieur et la corréler à leur stratégie globale. À l’ère de la transformation numérique, les deux stratégies doivent avoir le même poids, la même importance et être intégrées à la culture.


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