Les dirigeants d’entreprise comprennent désormais que les données sont le moteur de l’économie du XXIe siècle. Cependant, malgré l’accumulation de volumes massifs de données, la plupart des entreprises peinent à transformer ces données en connaissances. En conséquence, les entreprises supportent les coûts de la transformation numérique sans en voir beaucoup de bénéfices.
Au fil du temps, les organisations ont adopté divers logiciels pour des fonctions spécifiques, comme les finances, les ressources humaines, la gestion des clients …. en ce qui concerne les métiers mais aussi la sécurité ou encore l’observabilité pour le système d’information. Bien que ces systèmes soient efficaces individuellement, le défi actuel est de les faire interagir harmonieusement pour obtenir une vue d’ensemble des données de l’entreprise et permettre de nouvelles stratégies basées sur des décisions éclairées. La solution réside dans la destruction de ces silos de données et l’intégration de ces applications disparates.
Dans l’état actuel des choses, les données sont plus un casse-tête qu’une aide pour la plupart des entreprises. Au mieux, elles analysent les données rétroactivement et espèrent que les informations qu’elles ont passé des heures à trouver sont toujours pertinentes pour leurs problèmes actuels. Mais il n’est pas nécessaire d’en arriver là.
Avec la bonne méthode et l’expertise adéquate, les entreprises peuvent laisser les données guider les décisions en temps réel et utiliser des informations globales pour permettre une amélioration continue dans l’ensemble de l’entreprise.
Les entreprises ont ainsi besoin de moyens et de méthodes pour intégrer rapidement les systèmes cloisonnés et faire de leurs données un arme secrète. Cela nécessite une série d’étapes bien définies.
Ces objectifs seront suivis à l’aide d’indicateurs spécifiques, qui seront construits à partir de diverses sources de données. Il est important de déterminer quelles données sont pertinentes à collecter au sein de chaque système, ainsi que la méthode et le rythme de collecte de ces données. Une stratégie de stockage et de conservation des données doit également être mise en place.
Ces pipelines permettent de rassembler les données de manière efficace et structurée. Il est crucial de vérifier la qualité et la complétude des données collectées pour garantir leur fiabilité.
Dans le respect des contraintes de sécurité, les données doivent être anonymisées. Cette étape est essentielle pour protéger la confidentialité des informations.
Cette consolidation permet de regrouper les données de manière cohérente et significative. Les données peuvent ensuite être enrichies via des sources externes. Cela permet d’ajouter de la valeur aux données et d’améliorer leur pertinence.
Cette corrélation permet de mettre en évidence des relations et des tendances au sein des données.
Ces analyses permettent de tirer des tendances précieuses des données. Il est également important de définir les seuils et les alertes. Ces éléments permettent de surveiller les données et de réagir rapidement en cas de problème.
Cela permet de visualiser les progrès réalisés vers les objectifs. L’objectif final de ce processus est d’avoir un flux fiable de données qui est aligné avec les objectifs. Pour y parvenir, des approches optimisées et automatisées de la gestion des données issues des systèmes sont fondamentales. Ces approches permettent de gérer les données de manière efficace et de garantir leur fiabilité pour en faire un vrai levier de croissance.
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