Adopter les meilleures pratiques de démocratisation des données

Selon IDC, le marché des solutions et services du Big data et de l'analyse de données devrait croître en moyenne de 12,8% par an d'ici 2025.

Ces dix dernières années, l'analyse des données a permis d'améliorer les décisions commerciales. La démocratisation des données accélère cette tendance en mettant des informations de haute importance directement entre les mains des utilisateurs de première ligne de l'organisation, en contact direct avec les clients. Cela comporte toutefois certains risques qui ne doivent pas être ignorés.

À mesure que les entreprises démocratisent les données, elles augmentent également la possibilité que celles-ci soient mal interprétées, voire délibérément mal utilisées. Si l'on laisse persister les silos de données, les utilisateurs devront se débrouiller avec des informations incomplètes. Une mauvaise qualité des données peut entraver les efforts visant à obtenir des informations pertinentes, ce qui entraîne une perte de confiance chez les décideurs. La sécurité et la confidentialité des données peuvent susciter des inquiétudes encore plus grandes, car les risques de conformité menacent la plupart des entreprises, surtout celles qui opèrent à l'échelle mondiale.

Ainsi, pour anticiper ces problématiques, les entreprises peuvent adopter quelques bonnes pratiques dans la démocratisation de leurs données.

Éliminer les silos de données

Les entreprises d’aujourd’hui s'appuient sur un large éventail de systèmes logiciels pour gérer les clients, les fournisseurs, les produits et les finances. L'époque des systèmes monolithiques intégraux est révolue. Les organisations recourent souvent à des outils d'ERP, de CRM, d'automatisation du marketing digital, d’e-commerce, ou encore de ressources humaines, dans des systèmes logiciels différents.

Chacun de ces éléments représente un silo de données dont les sources multiples conduisent à des redondances avec peu, voire pas, de connexion directe entre elles. Par exemple, un client enregistré dans un système ERP peut avoir une adresse de livraison différente de celle indiquée dans la base de données CRM, ou bien avoir mis son email à jour sur le site d’e-commerce sans que cette information n’ait été transmise aux autres systèmes de suivi des clients.

Autre problématique fréquente des entreprises, les doublons générés dans les bases de données clients et prospects. Leur présence due à des systèmes et processus souvent hétérogènes, crée de la confusion, entame l’intégrité des informations contenues, et génère à moyen-long terme des taux d’erreurs plus importants.

Pour pallier ces freins à la performance des organisations, les plateformes d'intégration de données robustes et flexibles sont de véritables atouts. Elles permettent en effet de résoudre ce problème de silos de données en synchronisant les modifications apportées à chaque système majeur avec les autres systèmes de l'entreprise. Cette première étape est essentielle à/pour la cohérence et l'exhaustivité des données.

Importance de la visibilité des données

Cependant, le champ de la gestion de la donnée est plus vaste et complexe que la gestion d’outils ERP ou CRM. Partant de ce constat, la quasi-totalité des entreprises doit également composer avec un ensemble de sources de données ponctuelles telles que des bases de données « maison », des feuilles de calcul Excel et des fichiers plats générés par les employés. Ceux-ci résident souvent sur des serveurs de fichiers partagés ou même sur les disques durs des utilisateurs, et sont également sujets à des problèmes de mises à jour, de versionnage et de doublons. Soit autant d’informations non-visibles qui peuvent corrompre l’intégrité des informations. Ainsi, avoir une idée précise des données, de leur emplacement, des accès et de la manière dont elles sont utilisées est primordial ; les entreprises ont besoin d’une visibilité complète sur la sécurité des informations, sur leur redondance, sur les silos et sur les potentielles incohérences de données, mais aussi d'outils d’analyse et de gestion évolutifs.

À mesure que les silos de données sont éliminés et que l’organisation acquiert une compréhension plus approfondie de ses actifs de données existants, les équipes peuvent alors se concentrer sur la gestion proactive de la qualité des données. C’est d’autant plus important à l’égard de obligations réglementaires sur la confidentialité des données telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD).

Donner la priorité à la sécurité, à la confidentialité et à la conformité

Face à la croissance continue de la quantité des données et à leur démocratisation, les questions de sécurité et de confidentialité sont plus importantes que jamais. L'Union européenne a ouvert le bal en adoptant le RGPD en mai 2018. Depuis, d'autres juridictions lui ont emboîté le pas dans d’autres pays. Bien qu'il existe des différences entre les divers règlements en vigueur, leur finalité est la même : les entreprises doivent assumer la responsabilité de la gestion et de la protection des données personnelles qu'elles contrôlent. Pour les aider à se plier aux exigences de ces réglementations, des outils automatisés de gestion, d’analyse et de gouvernance des données permettent d'identifier plus rapidement les données sensibles à protéger.

Les données sont essentielles pour les entreprises, elles sont au cœur de tous les processus, de toutes les décisions stratégiques et leur précision et leur intégrité contribuent à la performance et à la compétitive. Plus encore, elles sont devenues une valeur marchande de premier choix pour les cybercriminels et les concurrents. C’est pourquoi leur gestion doit être une priorité et faire partie intégrante de la stratégie d’une entreprise. Partir du principe que les données doivent être surveillées, analysées permettra d’en assurer qualité et cohérence. Les relations avec les partenaires, clients et prospects n’en seront que plus qualitatives et les décisions mieux éclairées.