Devenir data-driven ou optimiser l'utilisation des données

Aujourd'hui, les données devraient jouer un rôle clé dans toute organisation, aussi bien en interne qu'en externe. Il convient avant tout de réfléchir à sa propre situation avant d'en dériver une stratégie adaptée à ses besoins.

Une chose est sûre : si des investissements judicieux sont réalisés, une gouvernance adéquate établie et un alignement cohérent obtenu, les avantages à court et long termes d'une approche data-driven sont incommensurables, tout particulièrement en matière d'expérience client (CX).

Afin de tirer le meilleur profit des données, de nombreuses organisations encouragent leurs clients à adopter une approche data-driven - c'est-à-dire une approche au sein de laquelle les décisions stratégiques se prennent sur la base d'une analyse et d'une interprétation des données. Cependant, toutes n'appliquent pas leurs propres recommandations en la matière. Les principales mesures à prendre sont les suivantes :

• Adopter une approche data-driven,
• Faire la transition d'un entrepôt de données à un lac de données,
• Créer une data factory.

Un exemple de QR code, une technologie data-driven

Premièrement, les actes en disent plus long que les mots. Lorsqu'une organisation explique à un client que les données devraient jouer un rôle crucial dans sa stratégie, elle doit parler d'expérience pour être crédible. Si elle n'investit pas suffisamment dans les données ni ne crée de postes dédiés, comment peut-elle convaincre qui que ce soit d'adopter une approche data-driven ?

Deuxièmement, la migration vers les lacs de données devient la norme, car de plus en plus d'entreprises - qui utilisent des solutions de type extract load transform (ETL) - jugent plus facile et rentable de stocker et d'accéder à des données non structurées. Ce choix s'explique par la possibilité d'aisément rediriger les efforts des employés et d'obtenir de manière fiable des données de qualité, tout en réalisant des économies de temps et d'argent. Pour rappel, une récente étude de Gartner souligne que "[l]a qualité des données frappe également les organisations là où ça fait mal - à hauteur d'un coût annuel moyen de 15 millions de dollars en 2017"...

Enfin, les entreprises ont intérêt à mettre sur pied leur propre data factory, c'est-à-dire un espace dédié qui combine les outils informatiques, les processus, les méthodologies et les personnes nécessaires à la production de meilleurs données et résultats d'analyse. L'objectif ? Rassembler les éléments clé qui permettent d'exploiter les données de manière optimale. Une data factory donne vie aux données et vise à les mettre au service de l'entreprise.

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