Gestion de la chaîne de valeur des données d'entreprise

En 2015, 17 % des entreprises utilisaient des outils d'analyse de Big Data, ce chiffre est passé à 53 % en 2017[1]. Les mises à jour des logiciels et des technologies ont permis à davantage d'organisations de collecter, de stocker et d'analyser leurs données. Les données et les analyses donnent du pouvoir aux entreprises. Elles peuvent utiliser ces informations pour prédire le comportement des consommateurs, prendre de meilleures décisions opérationnelles et calculer le retour sur investissement de leurs efforts marketing, entre autres. Ce livre blanc d'OpenText « Présentation de Data Fabric : Analytics Unchained » fournit des informations sur les exigences modernes en matière de données et sur l'importance d'une structure de données. Vous pouvez en apprendre davantage sur les défis auxquels les entreprises sont confrontées avec leurs données et leurs analyses. Le livre blanc présente 2 cas d'utilisation :

1. Une organisation énergétique de premier ordre qui recherche des informations sur la détection et la prévention des pannes
2. Un détaillant B2B qui souhaite une vision à 360° du client

Vous pouvez voir comment ces organisations ont utilisé des solutions de texte ouvert pour obtenir de meilleures informations et en apprendre davantage sur la structure de l'information OpenText.

Voir aussi : Les avantages des prévisions glissantes par rapport à la planification annuelle

Qu'est-ce qu'OpenText ?

Opentext est la plus grande société de logiciels au Canada. Elle fournit des solutions de gestion de l'information de premier plan. Ses solutions aident les entreprises à capturer, gérer et échanger des données et des informations à l'échelle mondiale. Elle propose des solutions cloud natives dans une plateforme de gestion de l'information intégrée et flexible.

Défis courants auxquels les entreprises sont confrontées en matière d’analyse de données

La plupart des entreprises reconnaissent l’importance des données et des informations qui peuvent en être tirées. Cependant, les entreprises sont confrontées à certains défis courants en matière de gestion des informations :

Collecte de données

Les données doivent être transmises aux outils d'analyse de manière rapide et efficace. Dans le cas contraire, les informations obtenues seront moins précises et basées sur des informations incomplètes. Traditionnellement, les outils ETL (extraction, transformation, chargement) sont utilisés pour transférer les données de leur source vers les outils d'analyse. En général, cela se fait pendant la nuit. Cela signifie qu'il y a un délai entre le moment où les données sont ajoutées à la source et celui où elles apparaissent dans l'outil d'analyse central. Par exemple, un représentant commercial peut conclure une affaire et ajouter des informations à ce sujet dans le CRM de l'entreprise à 10h00, ces informations n'apparaîtront dans l'outil central Business Insights que le lendemain matin. Pour rendre la collecte et le regroupement des données plus efficaces, les entreprises doivent utiliser des solutions modernes comme l'intégration d'API ou disposer de Data Plus plus fréquentes. Si une entreprise ne traite pas les informations en temps réel, une solution qui fournit des données en temps réel n'ajoutera pas beaucoup de valeur. Dans un tel cas, les organisations doivent se concentrer sur la fraîcheur des données et ajuster la collecte de données en fonction de leurs besoins.

Qualité des données

En plus de collecter les données en temps opportun, les entreprises doivent également garantir la qualité des données collectées. Les organisations peuvent améliorer la qualité et l'efficacité de leurs équipes d'analyse en réduisant le temps qu'elles doivent consacrer au nettoyage et au chargement des données. Les solutions de gestion des informations doivent valider automatiquement les données et vérifier la logique de base comme le contenu minimum, les contrôles de références croisées, la validation par rapport aux données de référence dynamiques, etc.

OpenText Information Fabric peut être utilisé pour créer des solutions optimales pour les différentes exigences d'analyse de données que les entreprises peuvent avoir. Il offre un haut degré de flexibilité pour travailler avec l'architecture de données existante d'une organisation. Téléchargez ce livre blanc pour en savoir plus. Abonnez-vous à Whitepapers.online pour accéder à des ressources de qualité liées aux derniers développements technologiques.

Source:

1. Décembre 2017, L. Columbus, « 53 % des entreprises adoptent l'analyse des mégadonnées », [disponible en ligne] disponible à l'adresse : https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/12/24/53-of-companies-are-adopting-big-data-analytics/ [consulté en juin 2021]