Les données sont devenues la pierre angulaire du succès numérique des entreprises modernes. Selon un rapport de l’International Data Corporation (IDC), la sphère de données mondiale devrait atteindre 175 zettaoctets d’ici 2025, contre 33 zettaoctets en 2018. Cette croissance exponentielle est due à la numérisation croissante des processus commerciaux, à l’essor du commerce électronique et à la prolifération des appareils connectés à l’internet. Les organisations innovantes et prêtes pour l’avenir tirent aujourd’hui largement parti de données étendues et sophistiquées pour débloquer de réelles opportunités commerciales qui n’étaient tout simplement pas possibles avec les modèles d’entreprise traditionnels.
Les lacs de données jouent un rôle important dans cette poussée vers le succès numérique, la taille du marché mondial des lacs de données devant passer de 13,74 milliards de dollars en 2023 à 37,76 milliards de dollars d’ici à 2028. Les lacs de données sont d’énormes dépôts centralisés construits pour les organisations afin de stocker des données structurées et non structurées à n’importe quelle échelle. Des entreprises comme Uber et Airbnb utilisent des lacs de données pour stocker d’énormes quantités de données, depuis les détails de la course et les profils des utilisateurs jusqu’aux listes de propriétés et aux recommandations personnalisées.
En exploitant le pouvoir de transformation offert par les lacs de données, les entreprises peuvent rapidement analyser les données afin de libérer leur potentiel caché, d’accélérer leur croissance et d’impressionner leurs clients. La capacité de stocker et d’analyser de telles quantités de données en temps réel permet aux entreprises d’obtenir des informations très tangibles et significatives qui peuvent être exploitées pour réduire les coûts opérationnels, améliorer l’expérience des clients et innover rapidement en réponse à l’évolution constante des demandes du marché.
Catalogage des données : Faire passer les données du chaos à la clarté
Au fond, le catalogage des données est le processus d’organisation, de classification et d’indexation de vastes quantités de données stockées dans des lacs de données. Cette organisation claire facilite la recherche, l’accès et la gestion des données. Par exemple, dans le secteur financier, le catalogage des données permet d’organiser efficacement les enregistrements des transactions, les données des clients et les tendances du marché. Ces données bien définies et organisées sont rapidement accessibles pour des tâches telles que la détection des fraudes ou l’évaluation du risque de crédit, ainsi que pour éclairer la prise de décision en temps réel.
Plusieurs technologies jouent un rôle dans le catalogage efficace des données. Des outils comme Apache Atlas ou Alation sont devenus des incontournables pour de nombreuses organisations. Apache Atlas offre un cadre pour la gestion des métadonnées, garantissant la gouvernance et la sécurité des données. Alation, grâce à l’apprentissage automatique, automatise la découverte des données et favorise la collaboration entre les utilisateurs. Ces types d’outils mettent l’accent sur la qualité des données, avec des fonctions de suivi des données, garantissant que les utilisateurs peuvent retracer les origines et les transformations d’un ensemble de données – ce qui s’avère essentiel pour que les organisations aient accès à des données exactes et pertinentes.
Une fois les données cataloguées, les organisations peuvent se concentrer sur l’observation et le suivi des analyses d’utilisation afin de générer des informations significatives sur la façon dont les données sont utilisées, où, quand et par qui.
Analyse de l’utilisation des données : Découvrez des informations exploitables sur les données
L’analyse de l’utilisation des données est un processus extrêmement important qui consiste à analyser la manière dont les ensembles de données d’un lac de données sont accédés, utilisés et traités par les utilisateurs, les équipes, les applications logicielles, etc. En surveillant et en suivant ces interactions, les organisations peuvent avoir une vision plus claire des ensembles de données qui sont considérés comme les plus précieux dans le monde réel. Ces informations puissantes et exploitables peuvent ensuite être utilisées pour optimiser les stratégies de gestion des données, hiérarchiser les efforts d’amélioration des données et prendre des décisions commerciales plus éclairées sur la base de schémas d’utilisation des données réels tels que les données auxquelles on accède fréquemment, le suivi des interactions avec les utilisateurs et la compréhension des dépendances des applications.
Identifier les ensembles de données de grande valeur
Les organisations accumulent des masses de données, qui ne sont pas toutes équivalentes. Certains ont plus de valeur que d’autres, car ils ont un impact direct sur les résultats de l’entreprise et les décisions stratégiques. L’identification de ces ensembles de données de grande valeur permet aux organisations de commencer à exploiter tout le potentiel de leurs données et de leurs connaissances en matière d’utilisation. Voici comment utiliser l’analyse de l’utilisation des données pour identifier ces ensembles de données inestimables :
Surveillance des schémas d’accès aux données
En utilisant des outils comme Apache Ranger ou AWS CloudTrail, les organisations peuvent suivre les ensembles de données les plus fréquemment consultés et par qui. Ces informations peuvent fournir une vision claire des ensembles de données les plus demandés, qui peuvent ensuite être retracés pour découvrir où chacun des ensembles de données fréquemment consultés a le plus d’impact.
Évaluer la pertinence des données
Une fois que vous savez quels ensembles de données sont souvent consultés, l’étape suivante consiste à déterminer leur pertinence. Des outils tels que Collibra ou Alation peuvent aider les organisations à cataloguer leurs données et à aligner les ensembles de données fréquemment consultés sur les objectifs et projets actuels de l’entreprise. Pour obtenir les meilleurs résultats, les organisations doivent avoir des buts et des objectifs clairement définis, ainsi que des indicateurs clés de performance pertinents à suivre et à comparer avec les schémas d’accès aux données et d’autres analyses clés de l’utilisation.
Corrélation avec les paramètres de l’entreprise
Il est essentiel de comprendre l’impact des ensembles de données à la fois sur l’entreprise dans son ensemble (vision stratégique) et sur des projets, des applications et même des équipes spécifiques. En intégrant l’analyse de l’utilisation des données à des outils de veille stratégique tels que Tableau ou Power BI, les entreprises peuvent voir si les ensembles de données auxquels elles accèdent souvent ont une corrélation directe avec des indicateurs clés tels que les ventes, la fidélisation de la clientèle ou l’efficacité opérationnelle, et les utiliser pour définir des points d’action précis.
Retour d’information des équipes
Le retour d’information direct des équipes qui utilisent les données peut s’avérer inestimable. Des plateformes comme Slack ou Microsoft Teams peuvent être utilisées pour recueillir les commentaires des différents départements sur les ensembles de données qu’ils jugent les plus utiles pour leurs opérations et leur prise de décision. Ce processus d’examen et de retour d’information doit être intégré dans le flux de travail standard de chaque équipe concernée afin d’instaurer une culture d’équipe gagnante.
Contrôle continu
Le paysage commercial est en constante évolution, tout comme la valeur des ensembles de données. Des révisions régulières à l’aide de plateformes de gouvernance de données telles qu’Informatica ou Talend peuvent aider les entreprises à mettre à jour leur liste d’ensembles de données de grande valeur à mesure que les besoins et les priorités de l’entreprise évoluent – et que les entreprises innovent pour se doter d’un avantage concurrentiel dans le domaine numérique.
Maximiser l’impact commercial grâce à des ensembles de données de grande valeur et à des informations sur l’utilisation.
Prendre des décisions fondées sur des données est essentiel pour la réussite des entreprises dans l’espace numérique où la concurrence est intense. L’utilisation efficace des bons ensembles de données peut permettre à une organisation de se démarquer et d’obtenir de meilleurs résultats. Alors que les industries évoluent et que les marchés changent, les entreprises qui exploitent la puissance de leurs données les plus précieuses peuvent s’adapter plus rapidement, repérer les tendances plus tôt et se positionner en tant que leaders dans leurs domaines.
Prise de décision stratégique grâce à des informations en temps réel
En intégrant des ensembles de données de grande valeur à des outils de Business Intelligence tels que Tableau ou Power BI, les entreprises peuvent visualiser les données de manière plus significative. Cela permet d’obtenir des informations en temps réel qui peuvent guider les décisions stratégiques, du lancement de produits à l’expansion du marché, en étayant ces décisions par des données qui comptent réellement dans le monde réel, et pas seulement au niveau conceptuel.
Netflix a utilisé une stratégie de localisation pour accélérer sa croissance dans le monde entier. En analysant les données en temps réel sur les préférences des spectateurs, Netflix a pu adapter son contenu aux différents marchés, ce qui a permis de lancer des produits avec succès.
Améliorer l’expérience des clients
Les ensembles de données de grande valeur peuvent être utilisés avec des systèmes de gestion de la relation client (CRM) tels que Salesforce ou HubSpot. En comprenant les comportements et les préférences des clients, les organisations peuvent adapter leurs offres, ce qui permet d’améliorer la satisfaction et la fidélité des clients. Une approche itérative peut permettre d’améliorer progressivement l’expérience du client au fur et à mesure que les ensembles de données sont mieux définis et que les informations relatives à leur utilisation sont exploitées de manière pratique.
Optimiser les opérations et réduire les coûts
Lorsqu’ils sont intégrés à des systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP) tels que SAP ou Oracle, ces ensembles de données peuvent fournir des informations sur les inefficacités opérationnelles. Cela peut conduire à une rationalisation des processus, à une réduction des déchets et à des économies significatives, en particulier si l’on adopte une vision à long terme. Il est facile de négliger ces économies, en particulier lorsque l’on modifie les buts, les objectifs et les indicateurs de performance clés de l’entreprise et que l’on lance de nouveaux projets.
Favoriser l’innovation
Les ensembles de données de grande valeur peuvent être une source d’innovation passionnante. En alimentant ces données dans des plateformes d’apprentissage automatique comme TensorFlow ou Azure Machine Learning, les organisations peuvent développer des modèles prédictifs, automatiser des tâches et même créer de nouvelles offres de produits basées sur qui, quoi, quand et où les ensembles de données sont les plus utilisés et avec lesquels on interagit le plus.
Gestion des risques et conformité
Avec l’aide de plateformes telles que Palantir ou IBM OpenPages, les organisations peuvent utiliser des ensembles de données de grande valeur pour surveiller et gérer les risques. Cela permet non seulement de respecter les réglementations, mais aussi de préserver la réputation et les actifs de la marque.
Étude de cas : La transformation de Coca-Cola Andina basée sur les données avec AWS Data Lakes
Coca-Cola Andina, qui dessert plus de 54 millions de consommateurs au Chili, en Argentine, au Brésil et au Paraguay, s’est lancée dans un voyage de transformation pour exploiter la puissance des données. Elles ont été confrontées à des difficultés dues à la dispersion des données dans différents systèmes, ce qui a rendu difficile l’obtention d’informations pertinentes.
Construire un lac de données unifié
Pour y remédier, l’entreprise a construit un lac de données sur Amazon Web Services (AWS). Cette initiative leur a permis de consolider 95 % de leurs données commerciales sur une plateforme unique et accessible. La gamme de services d’AWS, notamment Amazon S3, Amazon QuickSight et Amazon Athena, a joué un rôle essentiel dans cette transformation.
Impact sur la productivité et la prise de décision
Les résultats ont été profonds. La productivité de l’équipe d’analyse de Coca-Cola Andina a augmenté de 80 %. Cette approche axée sur les données a permis à l’entreprise et à ses clients de prendre des décisions fondées sur des données fiables. Les avantages se sont étendus à diverses facettes de l’entreprise, de l’amélioration des promotions à la réduction des ruptures de stock. En conséquence, l’entreprise a vu ses revenus augmenter.
Projets futurs
Grâce à la mise en place d’une infrastructure de données solide, Coca-Cola Andina est prête à poursuivre l’innovation. Ils prévoient d’étendre leur infrastructure AWS, en explorant de nouvelles applications et solutions pour améliorer continuellement leurs opérations commerciales.
Principaux enseignements
Alors que les entreprises poursuivent leur transformation numérique, la croissance rapide de la production de données et leur stockage expansif dans des lacs de données peuvent constituer à la fois un trésor et un défi. Le catalogage efficace de ces données est la première étape, mais il faut aller plus loin pour en comprendre véritablement la valeur. En recourant à l’analyse de l’utilisation des données, les organisations peuvent identifier les ensembles de données qui sont non seulement fréquemment consultés, mais qui ont également un impact significatif sur les résultats de l’entreprise.
Reconnaître et exploiter des ensembles de données de grande valeur peut conduire à une prise de décision éclairée et favoriser une transformation numérique réussie. Alors que nous naviguons dans un paysage de plus en plus axé sur les données, il reste extrêmement important de tirer parti de ces informations et de veiller à ce que les données auxquelles les organisations accordent la priorité s’alignent sur les objectifs commerciaux primordiaux et produisent des résultats tangibles.
