L’impact de la gestion stratégique des données sur le rendement de votre entreprise
Investir systématiquement dans l’infrastructure et les processus de gestion des données peut s’avérer très rentable pour les organisations.
Cela devient de plus en plus évident, car les entreprises qui accordent la priorité à la gestion des données sont souvent plus performantes que leurs concurrents dans les initiatives axées sur les données.
Malgré les avantages évidents, de nombreuses organisations se heurtent à des obstacles qui les empêchent de tirer pleinement parti de leurs données.
D’importants volumes de données restent souvent inexploités, non pas en raison d’un manque de données, mais à cause de la complexité de leur gestion.
Des défis tels que les silos de données, le manque d’intégration et les capacités inadéquates de traitement des données en temps réel empêchent les organisations de transformer leurs données en informations exploitables, d’où l’importance d’investir dans la gestion des données, mais de le faire avec une stratégie claire qui s’attaque à ces obstacles.
Une approche ciblée de la gestion des données permet de s’assurer que les actifs de données sont exploités efficacement, ce qui conduit à une prise de décision plus éclairée et, en fin de compte, à un avantage concurrentiel plus fort.
Une gestion efficace des données exige une approche holistique, intégrant tout, des cadres de gouvernance des données aux derniers outils d’IA et d’apprentissage automatique qui peuvent automatiser et optimiser les processus de données.
Les entreprises qui excellent dans ce domaine font état d’un meilleur retour sur investissement de leurs initiatives en matière de données, ce qui souligne la corrélation directe entre la gestion systématique des données et les performances de l’entreprise.
Ce que vous devez savoir sur le rapport DataOps de BMC
Le rapport de BMC, intitulé « Putting the ‘Ops’ in DataOps : Success factors for operationalizing data », offre un aperçu complet de la manière dont les organisations gèrent et rendent opérationnelles leurs données dans l’environnement commercial actuel, qui évolue rapidement.
Publié le 24 juillet 2023, le rapport fournit une analyse détaillée basée sur des recherches menées par 451 Research, une société bien connue dans l’industrie technologique.
L’étude s’appuie sur les expériences et les points de vue de 1 100 professionnels de l’informatique, des données et de l’entreprise travaillant dans de grandes entreprises à travers 11 pays, dressant un tableau à la fois large et détaillé de l’état actuel des pratiques de DataOps et de gestion des données.
L’une des principales conclusions du rapport est l’absence d’une approche unique des pratiques fondées sur les données.
Les organisations diffèrent largement dans leurs stratégies, façonnées par des facteurs tels que la taille de l’entreprise, l’emplacement géographique et la maturité de leurs pratiques de gestion des données et de DataOps.
Le fait qu’une organisation centralise ou décentralise ses fonctions de gestion des données – et la façon dont elle intègre l’IA et l’apprentissage automatique dans ses opérations – a un impact considérable sur ses stratégies et ses résultats en matière de données.
Pourquoi la maturité en matière de DataOps détermine le succès dans un monde axé sur les données.
Comment des pratiques matures en matière de dataops sont la clé de la réussite dans les entreprises basées sur les données.
Les organisations dotées de pratiques DataOps matures affichent des taux de réussite plus élevés dans leurs activités basées sur les données.
Le rapport de BMC souligne que 75 % des entreprises ayant des pratiques DataOps avancées ont nommé un chief data officer (CDO), contre seulement 54 % des entreprises ayant des pratiques DataOps moins développées.
Les pratiques DataOps matures permettent aux organisations de traiter les données de manière plus efficace et efficiente, ce qui conduit à une meilleure intégration des connaissances sur les données dans les stratégies commerciales.
Ces pratiques comprennent généralement l’automatisation des pipelines de données, le traitement des données en temps réel et le déploiement d’analyses pilotées par l’IA, qui contribuent tous à des processus de prise de décision plus agiles et plus réactifs.
Pourquoi la gestion agile des données est essentielle à la réussite de l’entreprise
DataOps, tel que défini par le rapport BMC, couvre l’application de méthodologies agiles et automatisées à la gestion des données – soutenant les résultats commerciaux axés sur les données en s’assurant que les données sont facilement disponibles, exactes et exploitables dans l’ensemble de l’organisation.
DataOps comble le fossé entre la gestion et l’utilisation des données, permettant aux entreprises de répondre rapidement aux changements du marché et aux besoins des clients grâce à des informations basées sur les données.
Du bricolage aux modèles mixtes : Comment les organisations abordent le DataOps
Petites et grandes entreprises : Les stratégies DataOps qui fonctionnent
La taille d’une organisation influe grandement sur sa stratégie DataOps.
Les petites entreprises, qui comptent généralement 5 000 employés ou moins, adoptent souvent une approche de DataOps basée sur le bricolage.
Ces organisations ont tendance à construire leurs modèles d’IA en interne pour soutenir la gestion des données, en tirant parti de l’expertise et des ressources internes pour personnaliser les solutions qui répondent à leurs besoins spécifiques.
Cette approche peut être rentable et très personnalisée, mais elle peut aussi épuiser les ressources, en particulier si l’organisation ne dispose pas des talents ou de l’infrastructure technologique nécessaires.
Les grandes organisations et celles dont les pratiques DataOps sont plus matures sont plus susceptibles d’adopter une approche mixte – combinant des modèles d’IA développés en interne avec des technologies basées sur l’IA disponibles dans le commerce.
Cela leur permet de bénéficier de l’innovation et de l’efficacité des outils externes tout en adaptant leurs pratiques de gestion des données à leurs besoins spécifiques.
Les approches mixtes aboutissent généralement à un cadre de gestion des données plus évolutif et plus souple, qui peut s’adapter à l’évolution des besoins de l’entreprise et aux progrès technologiques.
Les leaders régionaux et les tendances organisationnelles qui façonnent l’avenir des DataOps
Les grandes organisations, en particulier celles basées en Europe, sont à la pointe de la gestion active des données pour soutenir les technologies émergentes telles que l’IA générative.
Les entreprises européennes, en particulier, ont fait preuve de leadership dans l’intégration de l’IA dans leurs stratégies de données, sous l’impulsion à la fois des environnements réglementaires et de l’importance accordée à l’innovation.
Dans ces organisations, les responsabilités en matière de DataOps sont généralement réparties entre de nombreux rôles différents, ce qui permet de s’assurer que la gestion des données est un effort de collaboration qui s’étend à plusieurs départements.
La répartition des responsabilités permet d’atténuer les risques tout en favorisant une approche plus holistique de la gouvernance des données, ce qui permet de s’assurer que les pratiques de gestion des données sont alignées sur les objectifs plus larges de l’entreprise.
Surmonter les plus grands défis en matière de gestion des données auxquels les entreprises sont confrontées aujourd’hui
Le potentiel manqué des données sous-utilisées dans votre organisation
Une grande quantité de données organisationnelles reste sous-exploitée, généralement en raison de difficultés liées à la gestion active des données.
Malgré l’importance croissante accordée à la prise de décision fondée sur les données, de nombreuses entreprises peinent à exploiter tout le potentiel de leur patrimoine de données.
La sous-utilisation peut être attribuée à de nombreux facteurs différents, notamment les silos de données, le manque d’intégration entre les systèmes et les difficultés de traitement et d’analyse de grands ensembles de données en temps réel.
Sans une gestion efficace des données, les entreprises passent à côté d’informations précieuses qui pourraient stimuler l’innovation, améliorer l’expérience des clients et l’efficacité opérationnelle.
Pour libérer ce potentiel, les organisations doivent investir dans des technologies et des pratiques qui leur permettent d’exploiter pleinement leurs données, en transformant les informations brutes en informations exploitables qui guident les décisions stratégiques.
Lever les obstacles à une gestion efficace des données
La qualité des données reste l’un des problèmes les plus urgents, les données incohérentes, incomplètes ou inexactes conduisant à une vision erronée et à une mauvaise prise de décision.
Le déploiement et l’orchestration des pipelines de données constituent un autre défi majeur, car les entreprises s’efforcent de déplacer efficacement les données dans leurs systèmes tout en préservant leur intégrité et leur sécurité.
L’automatisation, ou l’absence d’automatisation, est un obstacle courant aux efforts de gestion des données.
Les défis techniques, tels qu’une infrastructure obsolète, combinés à une résistance culturelle au changement, empêchent souvent les organisations de mettre en œuvre l’automatisation nécessaire pour garantir la fourniture de données cohérentes et en temps voulu aux parties prenantes.
Pour relever ces défis, il faut une initiative stratégique qui consiste généralement à investir dans des outils modernes de gestion des données, à développer une culture qui accepte le changement et à affiner en permanence les pratiques de gouvernance des données.
Pourquoi l’analyse prescriptive et prédictive est l’avenir de la consommation de données
L’analyse prescriptive et prédictive devient rapidement la norme en matière de consommation de données par les entreprises.
Ces techniques d’analyse avancées permettent aux organisations de comprendre ce qui s’est passé et pourquoi, d’anticiper les tendances futures et de recommander des actions pour optimiser les résultats.
Comme les entreprises s’appuient de plus en plus sur les données pour piloter leurs stratégies, la demande en matière d’analyse prescriptive et prédictive est appelée à croître.
Ces outils offrent un avantage concurrentiel potentiel en fournissant des informations plus approfondies sur les comportements des clients, les tendances du marché et l’efficacité opérationnelle.
Les organisations peuvent utiliser ces informations pour passer d’une prise de décision réactive à une prise de décision proactive, en se positionnant mieux pour capitaliser sur les opportunités émergentes et limiter de manière proactive les risques potentiels.
Dernières réflexions
Lorsque vous examinez vos pratiques en matière de données, réfléchissez à la question suivante : Relevez-vous les principaux défis tels que la qualité des données, l’automatisation et l’orchestration des pipelines ? Il est indispensable de résoudre ces problèmes si vous voulez transformer vos données en informations exploitables.
Quelles mesures allez-vous prendre pour surmonter ces obstacles ?
