Transformer ses données pour une meilleure efficacité
Comment utiliser les données pour créer des produits et services véritablement compétitifs ? Cette question est particulièrement pertinente à l'heure où les volumes de données n'ont jamais été aussi conséquents.
En effet, 66% des décideurs IT et métier déclarent que plus de 50% des données de leur entreprise sont constituées de dark data, c’est-à-dire de données inexploitées, non quantifiées, inutilisées. Soit une augmentation de 10% en comparaison à l’année précédente. Néanmoins, à l’issue d’une année bousculée par la pandémie, certains acteurs sont parvenus à tirer leur épingle du jeu en capitalisant sur les données en temps réel grâce à l’adoption de bonnes pratiques
La décentralisation à l’ère des données
D’après une étude de Splunk, 51% des sondés déclarent que leur organisation est très performante dans la gestion des données et 47% confirment ce point lorsqu’il s'agit de les exploiter. La marge d’amélioration est donc indéniable.
Pour rester compétitives et se démarquer de la concurrence, les entreprises doivent avoir conscience de l’importance des données qui constituent une ressource vitale dans le monde actuel. Elles sont le centre névralgique de la transformation numérique et permettent aux entreprises de saisir de nouvelles opportunités, qui nécessitent des informations claires et exploitables.
Cependant, les données ne proviennent pas d’un seul et même endroit, 73% des entreprises se focalisent sur l’analyse des données, aux dépens de la collecte et de la gestion.
Entre les systèmes historiques qui contiennent le patrimoine de l’organisation, les applications modernes ou la montée en puissance de l’IoT et de l’edge computing, les sources sont toujours plus diverses et décentralisées. Il est crucial de mettre en place un processus de gestion des données. Ainsi, les entreprises capables d’exploiter des enseignements fiables et de les appliquer rapidement à leur activité pourront se démarquer plus vite que les autres et gagner en part de marché.
Repenser la gestion des données
La transformation numérique consiste non seulement à adopter de nouvelles technologies, mais aussi à faire évoluer et prospérer les modèles économiques. L’analyse de données peut notamment aider à évaluer les stratégies commerciales.
Les entreprises qui exploitent l’intelligence opérationnelle peuvent identifier les tendances du marché et comprendre les comportements des clients. Dans ce contexte, l’instantanéité du traitement des données provenant de différentes sources est essentielle. En parallèle, il faut que les solutions physiques et numériques soient intelligentes afin de gagner en productivité. Enfin, les processus métier doivent être automatisés, afin de gagner en efficacité et garantir leur compétitivité. Ces opportunités sont particulièrement propices à l’innovation à l’heure où la pandémie les a forcées à repenser leur modèle. Cela permet également de transformer l’expérience client, les produits, les modèles économiques ou encore les secteurs.
Actuellement, il est possible de distinguer 6 technologies émergentes pour les entreprises, comme étant des catalyseurs dans l’ère de la donnée. En tête de liste, l’IoT et le big data portés par la démocratisation des terminaux intelligents, suivis par le cloud, l’edge computing et la 5G qui sont essentiels face à la croissance des volumes de données. En parallèle, les robots intelligents transforment les chaînes logistiques, tandis que l’IA et le machine learning rationalisent les processus métier. De plus, l’arrivée de la 5G va renforcer la connectivité et la résilience des réseaux, ainsi que la réalité mixte et ses expériences immersives via la RA et la RV qui deviennent de plus en plus viables.
Pour optimiser ces opportunités, il faut tagger, tracker, analyser, surveiller et sécuriser. Selon l'étude de Splunk, 57% des sondés estiment que le volume de données connait un accroissement tel que les entreprises ne sont pas en capacité d’assurer leur gestion.
Pour que le data lake soit efficient, il est possible de s’appuyer sur des data set management softwares qui permettent de découvrir, comprendre et agir sur la donnée non structurée aussi bien sur des systèmes hétérogènes que dans le cloud. Ainsi, on va pouvoir identifier les données dupliquées, archivées ou mal positionnées pour maîtriser la croissance du data lake. Cela permet de piloter les coûts du data warehouse en jouant sur la data gravity, afin de déplacer les données sur des stockages plus ou moins onéreux.
Il est indispensable de disposer des données adéquates afin que les data scientists puissent commencer à travailler, atteindre les objectifs et prendre des décisions éclairées. Les organisations doivent se doter d’outils, pour construire, former et utiliser des modèles. Le respect de la confidentialité des données étant primordiale, ces outils doivent offrir une vision claire du mouvement et de la transformation des données privées, afin d’identifier d’où viennent et où vont ces données, tant au niveau applicatif que géographique.
Les données étant d’une extrême utilité pour les entreprises, il est crucial qu’elles optent pour une approche data centric. La sécurité doit descendre au niveau de la donnée et l’accompagner tout au long de son voyage, au cœur de la data science. Il faut instituer un ensemble de rôles et de permissions afin de découvrir les flux de données, en manager les accès et modifications, protéger la confidentialité et l’intégrité, monitorer et traiter les comportements anormaux.
Ceci représente un défi pour les spécialistes alors qu’un nouveau monde hybride se profile à l’horizon avec l’augmentation des téléconsultations médicales, de l’éducation à distance et du télétravail. Les entreprises doivent être capables de faire progresser leurs stratégies de données, d’exploiter et d’utiliser les technologies émergentes, et gagner en agilité.