Le principe directeur d'aujourd'hui est l'entreprise numérique autonome, définie par trois caractéristiques clés : agilité commerciale, centration sur le client et capacité à prendre des décisions basées sur les données. Ces attributs s'appuient fortement sur des données de qualité, valorisant celles-ci comme jamais auparavant. Cependant, extraire efficacement de la valeur dans un paysage de données en constante expansion et de plus en plus complexe représente un défi croissant.
Ram Chakravarti, CTO de BMC Software, déclare : « Bien que de nombreuses organisations reconnaissent la valeur des données, elles peinent encore à gérer celles-ci. Cela crée un avantage concurrentiel significatif pour celles qui excellent dans ce domaine et une menace existentielle pour celles qui échouent. Ce problème — que j'appelle le défi de la livraison du dernier kilomètre — est crucial pour atteindre la maturité des données. »
Une enquête BMC sur les pratiques informatiques et commerciales mondiales renforce cette idée : les organisations ayant une maturité des données plus élevée rapportent de meilleurs résultats en matière de prise de décisions stratégiques, de satisfaction client, d'économies de coûts et de développement de produits.
Défis à surmonter pour atteindre la maturité des données
À l'ère de l'IA, les défis traditionnels liés aux données se sont intensifiés. Les coûts associés à l'extraction, au stockage et à l'analyse des données, ainsi que le besoin de professionnels qualifiés, nécessitent d'importants investissements. De plus, la génération rapide de nouvelles sources de données à travers divers appareils, applications et individus complique le paysage. Les silos de données persistent souvent sans supervision stratégique, ralentissant les changements culturels nécessaires pour rationaliser les opérations de données. Opérationnaliser les données à l'échelle et avec la sophistication attendues par les parties prenantes reste une barrière majeure. Bien que l'automatisation et l'IA puissent améliorer les capacités, leur efficacité est réduite sans des pratiques de données alignées.
« De nombreuses organisations trouvent difficile d'opérationnaliser leur gestion des données et leur analyse au-delà de quelques cas d'utilisation », note Chakravarti. « Il est essentiel de repenser votre modèle opérationnel et vos processus. Les approches traditionnelles de gestion des données sont insuffisantes à l'ère de l'IA — vous avez besoin de DataOps. »
Comprendre DataOps
DataOps, ou opérations de données, est une pratique globale qui applique les principes de DevOps, l'automatisation et l'intelligence pour démocratiser les données et révéler la valeur commerciale. Elle rapproche divers rôles au sein d'une organisation — des analystes et propriétaires de données aux ingénieurs et équipes de gestion des risques — facilitant la collaboration pour accélérer en toute sécurité les insights basés sur les données.
Chakravarti explique : « La collaboration entre les parties prenantes est essentielle ; sans elle, le progrès est freiné. C'est un processus agile où les données sont considérées comme un actif partagé, nécessitant une réflexion de conception de bout en bout au sein des équipes pour soutenir des cas d'utilisation de grande valeur. »
Cela inclut l'identification des opportunités de revenus, telles que la compréhension des comportements clients que les concurrents pourraient ne pas reconnaître, renforçant ainsi la fidélité et les dépenses. De plus, DataOps favorise la productivité et l'efficacité grâce à l'autonomie des employés, la gestion des connaissances et une atténuation efficace des risques. Utiliser les données pour adapter les stratégies existantes peut être difficile, mais cela devient un avantage concurrentiel à mesure que l'intelligence des données évolue.
Construire une fondation DataOps
L'automatisation est cruciale pour permettre DataOps, en rationalisant les pipelines de données complexes qui gèrent l'information à travers des sources traditionnelles et émergentes. Cela implique des étapes telles que l'ingestion, l'intégration, le contrôle de la qualité, les tests, le déploiement et la gouvernance, menant à des insights exploitables. Les fonctionnalités d'observabilité permettent la surveillance en temps réel de la santé et de la performance des données tout au long de ces pipelines, soulignant l'importance de la supervision.
Maintenir une haute qualité des données est essentiel pour le succès des initiatives d'IA et d'analytique, abordant des préoccupations telles que l'exactitude, la cohérence et l'exhaustivité. Les organisations doivent mettre en œuvre des outils robustes pour assurer la qualité des données dans les pipelines d'analyse. Cependant, améliorer la qualité des données nécessite souvent une approche mesurée, car des initiatives soudaines peuvent exiger des investissements significatifs. Au-delà de la technologie, un DataOps réussi nécessite des changements de processus et un changement culturel qui peut être transformateur.
Embarquer dans le parcours DataOps
La mise en œuvre d'une stratégie DataOps doit commencer par des objectifs gérables plutôt que d'essayer de résoudre tous les défis de gestion des données d'entreprise d'un coup. Concentrez-vous sur l'atteinte de résultats de grande valeur, facilement réalisables, tout en appliquant les meilleures pratiques de qualité des données aux premiers cas d'utilisation. Lors de l'élargissement des efforts, prenez en compte les éléments suivants :
1. Soutien Exécutif : Obtenir l'adhésion des dirigeants est essentiel pour la collaboration interfonctionnelle.
2. Structure Organisationnelle : Établir un cadre opérationnel et de gestion solide garantit que les données sont possédées et gérées au sein de l'organisation.
3. Objectifs Clairs : Comprendre les résultats souhaités aide à identifier et à investir dans des cas d'utilisation de grande valeur. Les projets réussis sont étroitement alignés sur des bénéfices commerciaux tangibles, tels que l'amélioration de la fidélisation des clients ou de la productivité des employés.
4. Processus Itératifs : Maintenez des normes élevées en matière de qualité des données tout en mettant en œuvre de petites améliorations systématiques, en vous assurant de mesurer et de suivre les progrès.
« Commencez petit, montrez rapidement de la valeur et demandez continuellement, ‘Et alors ?’ » conseille Chakravarti. « Apprenez, construisez, élargissez et affinez les pratiques. Introduisez de nouvelles stratégies de manière méthodique et vous obtiendrez des résultats significatifs. »
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