Des entreprises plus compétitives grâce à l'approche Data-as-a-Product

A l'ère de l'automatisation et de l'importance de plus en plus prégnante de technologies émergentes telles que l'IA générative, il devient indispensable de se pencher sur la diversification et la fiabilité des données.

Les experts informatiques au niveau mondial font désormais face à des quantités de données exponentielles et de plus en plus fragmentées. Cette situation n’est pas sans rappeler les débuts de la révolution « Big Data » également caractérisée par des défis liés à la gestion du volume et de la vitesse qui entravaient tout autant l’exploitation significative des informations.

D'immenses progrès ont été indéniablement accomplis grâce à l'avènement du cloud et à l'évolution notable des solutions d'intégration et de transformation de données. Toutefois, à l'ère de l’automatisation et de l’importance de plus en plus prégnante de technologies émergentes telles que l'IA générative, il devient indispensable de se pencher sur la diversification et la fiabilité des données pour en tirer une exploitation optimale. 

L'absence de rapidité et de cohérence dans la collecte et l'analyse de l'ensemble des données pertinentes et disponibles représente un risque majeur, car cela pourrait aboutir à la prise de décisions dénuées d'éclairage ; provoquant ainsi un retard notable par rapport aux concurrents pour l’entreprise. De plus, en l'absence de base de données solides et fiables et de la compréhension de leur provenance parfaitement identifiée, il devient très ardu de capitaliser sur de nouveaux outils tels que l'IA générative.

Actuellement, les entreprises sollicitent de leurs fournisseurs une assistance dans la conception et la mise en œuvre de stratégies alignées sur leurs objectifs en évolution constante. C'est la raison pour laquelle les entreprises doivent opter pour une approche Data-as-a-Product. Cette orientation ouvre la voie à la mise en place d'un environnement propice à la précision pour répondre aux besoins prioritaires des utilisateurs. La réduction de la fragmentation des données entre différents silos reste un défi majeur à relever pour aller dans ce sens. En agissant ainsi, les entreprises s'engagent dans la bonne direction pour rendre l'accès aux données plus démocratique et favoriser ainsi des actions en temps réel et des décisions plus éclairées.

Voici les 4 recommandations à considérer lors de l'élaboration d'une stratégie en matière de données

1. Adopter une approche data fabric simplifie considérablement l'unification, l'intégration et la gouvernance de données diversifiées.

En mettant en place une architecture data fabric, les entreprises peuvent rassembler les données issues de différentes sources afin de les transformer et de les traiter à l’aide de technologies comme le Machine Learning et découvrir ainsi des tendances. Il en ressort une vue d’ensemble de l’entreprise, ainsi que des informations exploitables par les équipes. L’utilisation d’une data fabric évite également de tomber dans l’écueil de la création de silos de données. Cette approche agile et évolutive est valable pour tous types d’entreprises.

2. La fluidité d'accès aux données entre les équipes simplifie grandement la gestion informatique.

Passer à l'étape suivante implique de rendre les données facilement exploitables, ce qui est bien différent de leur disponibilité. En effet, toutes les données disponibles ne sont pas destinées à être accessibles de manière généralisée. L'entreprise doit proposer à ses collaborateurs un accès à des combinaisons spécifiques d'informations, tout en maintenant un cadre sécurisé et bien maîtrisé qui n'entrave pas la flexibilité.

En permettant aux utilisateurs métiers, analystes et data scientists de découvrir des relations entre les systèmes, l'un des grands avantages de cette étape réside dans l'autonomisation de ces derniers. Les utilisateurs ont ainsi la possibilité d’explorer et d’analyser les données de manière plus aisée et efficace et de réduire la dépendance fréquente vis-à-vis des équipes informatiques.

 3. Repenser à la manière dont les utilisateurs interagissent avec les données.

Après avoir rendu les données pertinentes plus facilement accessibles, l'entreprise doit passer au crible la manière dont les utilisateurs interagissent avec ces données. L'évolution de ces interactions est déjà en marche, façonnée par l'influence grandissante de technologies avant-gardistes telles que l'IA générative. C'est à ce moment précis du processus que les entreprises doivent prendre le recul nécessaire pour reconsidérer leur objectif initial : traiter leurs données comme un produit interne.

Dans cette perspective, il est crucial pour les entreprises de sonder les opportunités que ce "produit" peut faire émerger, en examinant avec soin les problématiques internes que les données, considérées dès lors comme un produit, ont le potentiel de résoudre ou d'atténuer. Dans le secteur financier, par exemple, la création d'un produit fortement personnalisé pourrait améliorer la détection de la fraude. Une autre approche pourrait être déployée à travers tous les secteurs de l'entreprise pour éclairer de manière plus approfondie les décisions en fonction de l'activité. En identifiant les besoins essentiels des utilisateurs en interne, il devient envisageable de définir le mode d'interaction le plus adapté grâce aux données.

4. Une approche de gouvernance bien pensée maximise l'exploitation des données, tout en veillant à leur conformité.

Après l'implémentation des phases précédentes, les entreprises sont prêtes à instaurer des processus de gouvernance des données. La gestion des données, couche fréquemment intégrée aux architectures data fabric contemporaines, joue alors un rôle crucial dans la préservation de leur gouvernance, de leur sécurité, et, par extension, de leur fiabilité et de leur cohérence. La gouvernance revêt une importance accrue, particulièrement si l'entreprise envisage de déployer l'IA générative, afin de garantir que l'ensemble des parties prenantes exploite les données adéquates pour résoudre les problématiques pertinentes.

À mesure que de nouvelles réglementations sont mises en place chaque année, des infrastructures de gouvernance efficaces jouent également un rôle crucial dans la protection des données sensibles. Elles permettent à l'entreprise de se protéger contre d'éventuelles sanctions pour non-conformité, voire dans des situations extrêmes, contre des atteintes à sa réputation pouvant entraîner des répercussions significatives sur ses résultats financiers.

La mise en place d'un plan de gouvernance des données solide nécessite un investissement en temps et en engagement, ainsi qu'une équipe dédiée, comprenant un comité de pilotage et des groupes de data stewards.

Une nouvelle approche

En considérant la manipulation des données à travers le prisme de la gestion d'un produit, les entreprises doivent définir avec précision les exigences relatives aux données, les structurer de manière méthodique, puis les organiser pour favoriser le partage et la compréhension. La monétisation des données ne constitue qu'un aspect d'une approche "data as a product". Les entreprises les plus performantes aujourd'hui abordent leurs données comme un produit à part entière, faisant ainsi preuve d'une stratégie distinctive qui se traduit par un avantage concurrentiel unique et durable.