Stratégie de données : pourquoi elle est importante et comment en élaborer une

Avec le rythme des affaires modernes et le besoin concurrentiel de toujours plus de données, les organisations se demandent à juste titre si leurs pratiques de gestion des données soutiennent toujours leurs stratégies commerciales — en particulier celles qui tentent désormais de gérer des données sur plusieurs plateformes pour obtenir des analyses sophistiquées en temps réel et des résultats d'IA générative.

• Cet atout le plus précieux permet-il une meilleure agilité pour tirer parti des nouvelles tendances et opportunités ?
• Obtiennent-elles les informations dont elles ont besoin pour faciliter les décisions basées sur les données ?
• Peuvent-elles collaborer sur la quantité croissante de données ou celles-ci sont-elles segmentées en silos départementaux avec des degrés variables de gouvernance, de qualité et de contrôle des coûts ?

Si les réponses à ces questions sont inconnues, il est temps de créer ou de revoir une stratégie de données.

Qu'est-ce qu'une stratégie de données ?

Une stratégie de données est un plan complet qui décrit comment une organisation compte collecter, gérer, gouverner, utiliser et tirer de la valeur de ses données. Elle devient la feuille de route pour aligner les activités de données sur les objectifs commerciaux plus larges et définit les objectifs de démocratisation des données et les priorités de la stratégie de gestion des données.

Quel est le but d'une stratégie de données ?

La stratégie de données nécessite une flexibilité pour s'adapter aux changements de la stratégie commerciale. Si l'objectif commercial autour de vos activités de données est d'accroître l'efficacité/la performance et de générer des revenus, votre stratégie sera différente avec un objectif plus transformateur de devenir axé sur les données et de monétiser les données en tant que produit. Mais les deux nécessitent une approche unifiée pour la collecte, la maintenance, la sécurisation et l'analyse des données.

La différence entre la gestion des données et une stratégie de données

Ne confondez pas stratégie de données et gestion des données. La gestion des données comprend les processus et les systèmes utilisés pour collecter, stocker, orchestrer et partager des données au sein de l'organisation. Elle se concentre sur les aspects opérationnels tels que l'infrastructure de données et la gestion du cycle de vie des données.

Pourquoi une stratégie de données est-elle importante ?

La stratégie de données a un impact sur tous les aspects d'une entreprise. La valeur commerciale est débloquée uniquement lorsque les silos de données sont supprimés et que les employés, les parties prenantes et les clients sont formés pour extraire des informations.

La démocratisation des données se produit lorsque chacun dans une organisation dispose de la formation et des outils nécessaires pour accéder et comprendre les données. Pour gagner en confiance et en adoption généralisée, chaque composant du pipeline de données nécessite une grande quantité de recherche et d'adhésion de haut en bas de l'organisation pour déterminer les systèmes et les pratiques que les équipes utiliseront lors de la collecte, du stockage ou de l'interaction avec les données.

Lorsque les données et l'IA sont accessibles à tous, cela réduit la dépendance à l'égard du personnel technique et crée des cadres pour la confidentialité des données et le contrôle organisationnel. Mais la prise de décisions commerciales basées sur les données implique également un changement culturel avec des niveaux accrus de transparence, de collaboration et de contrôle de la qualité.

La gouvernance des données et l'IA vont de pair. La construction de modèles linguistiques volumineux (LLM) efficaces ne serait pas possible sans des données sécurisées et de haute qualité. Non seulement les entreprises soumises à la conformité doivent suivre précisément le mouvement des données au sein de l'organisation, mais si elles entraînent des modèles d'IA, elles devront expliquer aux régulateurs comment ces modèles fonctionnent et d'où proviennent les données, garantissant ainsi la qualité des données. Des plateformes de données et d'IA distinctes créent des silos de gouvernance qui entraînent une visibilité et une explicabilité limitées des modèles d'IA.

Une stratégie de données solide facilite l'adoption et aide à planifier les changements de flux de travail et les nouvelles façons dont les gens peuvent interagir avec les données. Lorsque les données sont démocratisées au sein d'une organisation, cela comporte des risques. La stratégie doit définir les priorités de gouvernance autour de la propriété et de l'accès, et aider à identifier les lacunes pour prendre des mesures correctives afin d'améliorer les opérations, d'améliorer l'expérience client et de stimuler la croissance.

La stratégie de données définit les métriques à suivre pour des résultats réussis, mais aide également à planifier l'expérimentation et les nouveaux investissements en IA.

Les avantages d'une stratégie de données

Sans stratégie de gouvernance efficace et sans capacité de partage des données, les entreprises ne pourraient pas adopter des technologies passionnantes comme le machine learning et l'IA générative pour innover et trouver de nouvelles valeurs dans leurs données. En plus de supprimer les goulots d'étranglement et d'améliorer la démocratisation des données, une stratégie de données libère les équipes de données des demandes et des tickets constants pour se concentrer sur des travaux plus avancés comme les modèles de machine learning (ML) et d'IA. Les avantages potentiels incluent :

 

Prise de décision éclairée

Les rapports d'analyse de données en temps réel permettent aux organisations de relever rapidement de nouveaux défis ou opportunités avec des décisions commerciales précises basées sur les données.

 

Efficacité accrue et économies

Éliminez les processus inefficaces qui entravent la prise de décision et conduisent à de mauvais résultats.

 

Aide à créer une culture axée sur les données

Avoir une stratégie de données fournit une feuille de route pour l'ensemble de l'entreprise avec l'adhésion de la direction, la formation et une meilleure littératie des données au sein de l'organisation.

 

Gouvernance des données/réduction des risques :

Savoir que les données peuvent être collectées, organisées et partagées conformément aux réglementations pertinentes telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'UE et le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) contribuera à assurer une fiabilité et une sécurité solides et à atténuer les risques commerciaux.

 

Améliore l'expérience client

La capacité de collecter et d'analyser les données comportementales des clients en temps réel permet aux entreprises de personnaliser leurs expériences et offres en ligne. Rapprochez-vous des clients avec des stratégies d'engagement utilisant l'IA, le ML et l'automatisation pour construire une base de personnalisation.

Comment une stratégie de données peut aider à atteindre la maturité analytique et IA

Pour définir une stratégie de données pour demain, il peut être utile d'examiner la maturité analytique actuelle de l'entreprise. Les organisations qui stockent simplement des données non structurées n'ont pratiquement aucune analyse, à l'exception de ce qu'elles peuvent déduire des feuilles de calcul. Leurs données sont probablement cloisonnées et elles manquent des compétences nécessaires pour analyser les données brutes. À ce stade, elles devraient déterminer le type de questions qu'elles veulent poser pour obtenir plus de valeur de leurs données.

À mesure que les organisations développent leurs capacités analytiques, elles acquièrent des compétences avancées en SQL et en modélisation prédictive pour commencer à prévoir les tendances. Elles utilisent des outils de modélisation de données pour automatiser l'orchestration des informations. Au plus haut niveau de maturité analytique, les organisations obtiennent des informations exploitables sur les raisons d'un changement et sur la manière d'y réagir. Ce niveau d'analyse prescriptive implique de travailler avec de grands ensembles de données en utilisant des algorithmes de machine learning et des modèles d'IA.

Pour y parvenir, le stockage des données est généralement centralisé comme « source unique de vérité », car les différentes fonctions et unités commerciales le transforment ensuite avec leurs propres étiquettes (métadonnées) et rapports selon leurs besoins dans une stratégie de données plus mixte.

Comprendre le niveau de maturité analytique peut indiquer où une organisation doit être et sur quoi elle doit se concentrer pour éliminer les obstacles. C'est le rôle d'une stratégie de données.

Comment construire une stratégie de données

Une bonne stratégie de données commence par une évaluation honnête de « Où suis-je et pourquoi y suis-je ? » en ce qui concerne la valeur commerciale actuelle d'un patrimoine de données. Cette évaluation devrait aider à identifier les lacunes en matière de ressources, de processus, d'outils et de personnel. Réunir les bonnes personnes est la première de nombreuses étapes :

1. Constituer une équipe

   • Qui est une partie prenante essentielle de l'équipe de stratégie de données ? Cette équipe interfonctionnelle devrait représenter les parties prenantes qui ont accès aux données pertinentes, avec un objectif commun de démanteler les silos pour démocratiser les données pour tous dans l'organisation.

2. Choisir vos objectifs

   • Définir les objectifs commerciaux et les résultats de la stratégie de données, tels que l'augmentation de l'efficacité opérationnelle, l'amélioration de l'expérience client, la croissance des revenus ou la réduction des coûts, et interpréter les données pour les rendre plus significatives et exploitables.

3. Évaluer votre situation actuelle

   • Quelles sont les sources de données actuelles, où sont-elles situées, qui les possède et qui y a accès ? Quels systèmes, outils et processus sont mis en œuvre et quel est le niveau de maturité analytique actuellement en place ? Déterminer quelles autres sources de données sont disponibles et identifier les lacunes ou les défis à relever.

4. Créer une feuille de route

   • Quel est le plan d'action — les initiatives et les projets nécessaires pour atteindre les résultats souhaités ? Cette feuille de route doit inclure les délais, les ressources requises et les étapes clés pour suivre les progrès.

5. Établir des politiques claires et globales

   • Quels sont les principes et les normes qui garantissent l'utilisation de données de haute qualité ? Décrivez les rôles et responsabilités clés, les délais et les ressources nécessaires.

6. Investir dans les nouvelles technologies requises

   • Quelles nouvelles technologies ou approches permettront de débloquer de nouvelles opportunités, telles que des plateformes d'intégration de données et des solutions de gestion de données ? Disposez-vous des capacités d'analyse essentielles pour extraire des informations des données collectées et visualiser les informations de manière compréhensible ? Quelles ressources, systèmes et outils existants peuvent être exploités ? Une infrastructure robuste devra gérer de grandes quantités de données.

7. Éduquer et bâtir une culture axée sur les données

   • Quelles nouvelles compétences sont nécessaires pour rester à la pointe des nouveaux types de données, des besoins changeants de l'entreprise et des avancées technologiques ? Existe-t-il un espace dédié pour expérimenter et tester de nouveaux modèles d'apprentissage automatique et des fonctionnalités d'IA ?

8. Surveiller et réévaluer régulièrement

   • Quelles sont les mesures de succès ? Utilisez des métriques significatives et définissez des KPI qui s'alignent sur les objectifs commerciaux. Établissez des points de référence pour mesurer les progrès au fil du temps et utilisez des informations basées sur les données pour vous ajuster si nécessaire afin de rester aligné sur l'évolution des objectifs commerciaux et des conditions du marché.

Défis de la mise en œuvre d'une stratégie de données

En ce qui concerne la stratégie de données et l'équipe, une littératie limitée en matière de données et le manque d'outils entraveront toute véritable démocratisation des données. Le personnel doit être formé pour travailler avec des ensembles de données complexes et comprendre comment ils peuvent être utilisés pour générer de la valeur commerciale.

Obtenir l'adhésion

L'exécution de la stratégie est également entravée sans l'adhésion de toute l'organisation. Les entreprises prospères axées sur les données créent une culture de données et d'IA avec des valeurs, des attitudes et des comportements partagés qui favorisent les décisions basées sur les données et améliorent les performances de l'entreprise.

S'assurer qu'elle est réalisable et durable

La refonte d'une stratégie de données et le changement d'une culture sont des processus. Assurez-vous que les buts et objectifs sont réalisables et durables. Concentrez-vous sur ce qui est viable et précieux à court terme et renforcez la confiance et les capacités organisationnelles à chaque succès.

Choisir le bon type pour votre entreprise

Choisir le bon type de stratégie de données peut également être un défi. Trop se concentrer sur la fiabilité, la sécurité et la conformité pourrait empêcher l'expérimentation et l'innovation.

Étude de cas de stratégie de données : Databricks et Thomas

Un précepte clé d'une stratégie de données moderne est « les données pour le plus grand nombre, pas pour quelques-uns ». Les données sont au cœur de tout pour le fournisseur mondial d'évaluation des talents Thomas, qui a transformé son activité de conseil en un modèle commercial en libre-service basé sur le SaaS. Ce changement a nécessité le passage du traitement par lots au traitement des événements en temps réel. Cela a augmenté de 400 % les types et la quantité de données capturées pour alimenter de nouvelles capacités d'apprentissage automatique et d'IA, d'analyse et de reporting BI.

De plus, l'écosystème de données de Thomas n'était pas bien intégré, ce qui obligeait l'équipe de données à passer plus de temps et de ressources à déplacer les données entre les systèmes. Le passage à un lac de données comme source unique de vérité a permis à l'équipe de données d'identifier et de résoudre les problèmes plus efficacement et plus rapidement, et de promouvoir l'analyse en libre-service.

Luke Treglown, Senior Manager of Data Science chez Thomas, écrit que les informations sur les données sont « livrées environ 40 % plus rapidement qu'avec notre pile de données précédente. Nous sommes en mesure de mettre en œuvre des correctifs et de nouvelles solutions beaucoup plus rapidement, libérant ainsi environ 20 % du temps de notre équipe de science des données pour se concentrer sur l'innovation et l'expérimentation. »

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(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original