Exploitez les données pour réinventer votre organisation

Il est difficile pour une entreprise de maintenir son succès à long terme. Les organisations doivent se réinventer régulièrement pour rester pertinentes. L’arrivée du cloud a déclenché une vague d’innovation. Les données vont désormais alimenter la prochaine vague d’innovation. Les dirigeants doivent s’appuyer sur des faits pour prendre des décisions éclairées, anticiper les évolutions et agir. L’élaboration d’une stratégie de données est essentielle pour les entreprises qui souhaitent rester pertinentes dans le présent et dans l’avenir.

Les dirigeants ouverts aux nouvelles idées doivent faire preuve de ténacité dans leur quête de la vérité. Cela implique de disposer des outils nécessaires pour s’adapter aux opportunités et aux menaces. Pour y parvenir, vous devez vous baser sur les données.

Les données propulsent la voie vers la réinvention.

Les entreprises axées sur les données considèrent les données comme un actif et non comme la propriété de services particuliers. Elles mettent en place des systèmes qui collectent, stockent, organisent et analysent les données importantes et les rendent accessibles aux personnes et aux applications qui en ont besoin de manière sécurisée.

Ces entreprises intègrent leurs données dans des lacs de données centralisés pour faciliter la découverte, la gouvernance et l’accès à leurs informations, leur collecte, leur stockage, leur organisation et leur exploitation. Elles utilisent également la technologie de l’apprentissage automatique (ML) pour extraire de la valeur de leurs données, par exemple pour améliorer l’efficacité opérationnelle, rationaliser les processus, inventer de nouveaux produits et sources de revenus et créer de meilleures expériences client.

Moderna et d’autres entreprises pharmaceutiques, par exemple, utilisent les données et les analyses pour commercialiser des médicaments et des vaccins plus rapidement que jamais. BMW et de nombreuses autres entreprises utilisent les données pour optimiser les réseaux d’approvisionnement et augmenter la capacité de production. Et, comme d’autres acteurs du secteur de l’énergie, ENGIE utilise les données pour développer des méthodes innovantes visant à réduire les coûts des clients tout en atteignant des objectifs environnementaux ambitieux.

Préoccupations et difficultés importantes

Le premier problème que rencontrent généralement les entreprises est de reconnaître le nombre et la complexité des données qu’elles gèrent quotidiennement, ainsi que l’expansion exponentielle qui se produit année après année. En effet, davantage de données seront générées au cours des 36 prochains mois que celles des 30 années précédentes.

1. Les anciennes technologies sur site et les anciens référentiels de données ne seront pas en mesure de répondre aux attentes d'aujourd'hui. Pour gérer l'ampleur et l'évolution significative des volumes de données que nous observons aujourd'hui, les entreprises ont besoin de nouveaux magasins de données capables de s'étendre et d'évoluer à mesure que les besoins de l'entreprise changent, des gigaoctets et téraoctets gérés aujourd'hui aux pétaoctets et exaoctets gérés à l'avenir.
2. Deuxièmement, les entreprises doivent pouvoir accéder facilement à une plus large gamme de données et les analyser, telles que les fichiers journaux, les données de parcours de navigation, les conversations et les vidéos. Ces types de données proviennent de diverses sources et sont conservés dans des silos répartis sur de nombreux stockages de données. Les organisations doivent éliminer les silos de données afin que leurs équipes puissent accéder à toutes les données pertinentes et les analyser, quel que soit l’endroit où elles se trouvent, pour générer des informations importantes et nouvelles à partir de toutes ces données.
3. La troisième difficulté majeure à laquelle les entreprises sont confrontées est de s’adapter de plus en plus rapidement aux préférences changeantes des clients et à la dynamique du marché. Les organisations doivent fournir à leurs employés un accès sécurisé aux données et la capacité d’effectuer des analyses et du machine learning sur leurs données de manière agile et rentable pour faire des choix plus judicieux et plus rapides. Les organisations qui s’appuient sur d’anciennes infrastructures de données sur site passent beaucoup de temps à installer du matériel et des logiciels, à configurer l’infrastructure pour les performances et la disponibilité, et à perdre du temps à planifier la capacité pour développer leurs systèmes. Tout ce travail supplémentaire réduit l’agilité et ralentit la prise de décision.
4. Le quatrième défi consiste à faire fonctionner l’apprentissage automatique. Bien que l’apprentissage automatique soit une technologie disruptive qui stimule l’innovation, les entreprises ont du mal à faire des progrès substantiels dans l’intégration de l’apprentissage automatique dans leurs opérations. Selon une analyse de Gartner, au cours des deux dernières années, les entreprises expertes en IA n’ont mis en production que 53 % de leurs pilotes de preuve de concept d’IA. Le manque de compétences en apprentissage automatique, l’inertie organisationnelle et le manque de données sur lesquelles s’entraîner ne sont que quelques-uns des obstacles qui freinent le développement de ce secteur essentiel.
5. Enfin, dans un monde où les règles de sécurité, de confidentialité et de conformité des données deviennent de plus en plus importantes, les entreprises doivent être en mesure d’identifier, de surveiller et de réguler correctement l’accès à des éléments de données particuliers en utilisant des politiques de gouvernance et de sécurité des données éprouvées. Cela doit être fait non seulement pour les données de leurs silos de données particuliers, mais également de manière globale et cohérente dans tous leurs référentiels de données.