Une mauvaise gestion des données paralyse la transformation numérique
Les entreprises dépensent des milliards pour la transformation numérique, s’attendant à ce que la prise de décision basée sur les données devienne une seconde nature. Pourtant, nombre d’entre elles opèrent encore dans un brouillard de données fragmentées et peu fiables. Le problème réside dans l’incapacité à gérer les données qui l’alimentent. Même les systèmes les plus avancés ne peuvent pas fonctionner correctement avec de mauvaises données.
Ce problème n’est pas nouveau, mais il reste une préoccupation majeure pour les DSI. Les chiffres sont clairs : en 2023, 95 % des données hospitalières n’ont pas été utilisées et seulement 16 % des entreprises ont réussi à intégrer les données dans leurs processus d’affaires. Il s’agit d’une énorme opportunité perdue. Les entreprises qui se contentent de données inexploitées perdent des informations qui pourraient générer des revenus, améliorer l’efficacité et réduire les coûts.
Les dirigeants doivent cesser de considérer la gestion des données comme un simple défi informatique. Il s’agit d’une priorité stratégique. Sans données fiables et bien structurées, les efforts de transformation numérique ne sont guère plus que des expériences coûteuses au retour sur investissement limité.
L’IA est bloquée par des problèmes de données, pas par la technologie
Tout le monde veut de l’IA. Rares sont ceux qui y sont prêts. L’IA générative (GenAI) a un potentiel énorme, mais de mauvaises données la rendent peu fiable. Vous ne pouvez pas construire de solides modèles d’IA sur des fondations fragiles. Si les entreprises veulent que l’IA génère une valeur réelle, elles doivent d’abord corriger leurs données.
Chad Anderson, PDG de Gable.ai, ne mâche pas ses mots : « La GenAI n’est PAS un problème de science des données à proprement parler. Il s’agit également d’un problème de DONNÉES. L’IA n’améliore pas magiquement les mauvaises données, elle en amplifie les défauts. Si les données d’entrée sont erronées, les données de sortie seront inutiles. Pourtant, trop d’entreprises se précipitent dans le déploiement de l’IA sans se préoccuper de l’intégrité des données.
Pour les dirigeants, la conclusion est simple : Le succès de l’IA commence par la qualité des données. Les entreprises qui envisagent sérieusement l’IA ont besoin d’une solide gouvernance des données avant même de penser à développer des solutions d’IA. Dans le cas contraire, elles ne font que jeter les dés.
Les silos de données sabotent la collaboration et la prise de décision
La plupart des entreprises prétendent être axées sur les données, mais leurs équipes fonctionnent toujours en silos. Les ventes, le marketing, les finances et les opérations ont tous leurs propres ensembles de données, qui ne sont pas toujours alignés. Cela crée des contradictions, des retards et de mauvaises décisions.
L’ampleur du problème est considérable : en 2023, 75 % des entreprises ont déclaré que la collaboration interne était entravée par le cloisonnement des données. Ces pools de données déconnectés ralentissent les processus et introduisent des risques. Lorsque différents départements travaillent avec des données incohérentes, les prévisions deviennent peu fiables, la conformité se complique et la stratégie de l’entreprise se transforme en conjecture.
La solution ? L’unification des données. Les organisations doivent briser les silos en automatisant la collecte des données et en normalisant leur mode de stockage et d’accès. Lorsque chaque service travaille à partir du même ensemble de données précises, la collaboration s’améliore et la prise de décision s’accélère.
La croissance incontrôlée des données submerge les entreprises
Les volumes de données explosent et la plupart des entreprises n’ont pas de stratégie claire pour les traiter. Elles collectent tout, craignant de supprimer quoi que ce soit. Résultat ? Des ensembles de données massifs et ingérables, remplis de bruits inutiles.
D’ici 2024, les entreprises généreront 361 milliards de courriels par jour, enverront 16 millions de textes par minute et créeront 378,77 millions de téraoctets de données par jour. La plupart de ces données ne sont pas utiles. Pourtant, les entreprises continuent d’accumuler des données en espérant qu’elles seront un jour utiles. Cette approche n’est pas viable.
Les dirigeants doivent se concentrer sur la pertinence des données, et pas seulement sur leur conservation. Au lieu de tout collecter, les organisations doivent définir ce qui est réellement important. La clé consiste à filtrer les métadonnées inutiles et les informations redondantes avant qu’elles n’encombrent les systèmes de données. Une stratégie claire en matière de données rendra les entreprises plus rapides, plus intelligentes et plus efficaces.
Les données non structurées constituent le plus grand défi en matière de gestion des données
À l’heure actuelle, 80 % des données d’entreprise ne sont pas structurées, c’est-à-dire qu’elles ne disposent pas des métadonnées, des clés ou du formatage nécessaires pour être correctement utilisées. Il s’agit là d’un problème majeur. Les données non structurées ne peuvent pas être facilement recherchées, analysées ou exploitées pour la prise de décision. Elles restent là, à occuper de l’espace.
Il n’est pas facile de remédier à cette situation. La plupart du temps, il faut une intervention humaine pour étiqueter, catégoriser et transformer les données non structurées en quelque chose d’utilisable. C’est la raison pour laquelle les entreprises ont du mal à donner un sens aux commentaires des clients, aux archives des courriels et au contenu vidéo. Le manque de structure signifie que la plupart de ces données sont perdues.
Pour les décideurs, la solution est claire : investir dans des outils de gestion de données pilotés par l’IA, capables de traiter et d’organiser des données non structurées à grande échelle. Sans structure, les entreprises perdent des informations précieuses. La maîtrise de cette situation devrait être une priorité absolue pour toute entreprise qui souhaite être compétitive dans un monde axé sur les données.
La sécurité des données est une bataille coûteuse et permanente
Les violations de données coûtent de plus en plus cher, et les entreprises qui ne donnent pas la priorité à la sécurité jouent avec le feu. IBM a estimé que le coût moyen d’une violation de données en 2024 était de 4,88 millions de dollars. C’est un désastre pour la réputation.
La plupart des entreprises ont déjà mis en place des politiques de sécurité, mais nombre d’entre elles ne suffisent pas. Un chiffrement fort, des cadres de confiance zéro et des audits de sécurité réguliers sont nécessaires. Le risque est que les échanges de données par des tiers et le stockage dans le cloud introduisent des vulnérabilités supplémentaires qui nécessitent une surveillance constante.
Pour les dirigeants, cela signifie que la sécurité est une question qui relève du conseil d’administration. La gouvernance des données et la cybersécurité doivent être intégrées dans toutes les décisions de l’entreprise. Investir dans la sécurité aujourd’hui est beaucoup moins coûteux que de faire face à une violation demain.
Dernières réflexions
Les données constituent l’épine dorsale de toute décision commerciale importante, mais la plupart des entreprises se noient encore dans des informations obsolètes, fragmentées et peu fiables. L’IA ne résoudra pas ce problème. L’augmentation de l’espace de stockage n’y changera rien. La seule façon d’avancer est de s’engager sérieusement en faveur de données structurées, de haute qualité et bien gérées.
Les entreprises qui résoudront ce problème en premier domineront leur secteur. Elles prendront des décisions plus rapides et plus intelligentes, intégreront l’IA de manière transparente et surpasseront leurs concurrents encore coincés dans le chaos des données. Celles qui ne le feront pas passeront des années à chercher des informations enfouies sous une montagne de bruit.
Le problème des données n’est pas près de disparaître. La seule question est de savoir qui les contrôlera et qui les laissera les contrôler.
