Qu'est-ce que la stratégie de données ?

Il y a d'autres avantages à avoir une bonne stratégie de données :

Résoudre les défis de la gestion des données

La plupart des organisations sont confrontées à des problèmes de gestion des données tels que les silos de données, la duplication des données entre les unités commerciales, le flux de données inefficace entre les départements et le manque de clarté concernant les priorités en matière de données. Une stratégie de données permet aux entreprises de relever ces défis en rendant les données accessibles et partagées de manière sécurisée. Vous pouvez libérer la valeur des données pour répondre aux initiatives de l'entreprise. Un meilleur alignement autour des données et l'accès aux bonnes données au bon moment permettent aux organisations de se préparer à l'avenir ou à l'inconnu.

Améliorer l'expérience et la fidélité des clients

Les organisations utilisent les données et l'analytique pour mieux comprendre les clients et améliorer leur expérience. Des expériences en ligne aux centres de contact, les organisations peuvent utiliser les données pour créer plus de valeur pour les clients et répondre de manière proactive aux besoins non satisfaits. Les données aident également les organisations à créer de nouvelles opportunités commerciales ou de monétisation et à créer des produits et services hyperpersonnalisés basés sur les besoins des clients. Les expériences personnalisées renforcent également la fidélité des clients au fil du temps.

Atteindre la maturité analytique

Le Gartner Analytic Ascendancy Model (modèle d'ascendance analytique de Gartner) définit quatre étapes dans la maturité analytique. Les organisations commencent généralement par des analytiques descriptives et diagnostiques pour comprendre ce qui s'est passé et pourquoi. La maturité analytique survient lorsque l'organisation passe à l'analytique prédictive qui utilise les données pour répondre à ce qui va se passer. Les organisations au dernier stade de maturité utilisent l'analytique prescriptive pour obtenir des résultats prédéterminés. Une stratégie de données établit donc un plan détaillé pour aider votre organisation à passer d'une prise de décision basée sur la prévoyance à une prise de décision a posteriori.

Créez des applications pérennes, telles que le ML et l'IA générative

Les données sont au cœur des applications de ML et d'IA générative. Les modèles de ML et d'IA nécessitent la capacité d'ingérer et de gérer facilement des données pour entraîner des modèles et exécuter des inférences. Une stratégie de données prend en compte les données qui fournissent des cas d'utilisation tels que la reconnaissance d'images, les prévisions et la recherche intelligente dans les applications. Vous devez également tenir compte de la gouvernance du ML, qui inclut la gouvernance de vos modèles de données.

Créer une culture de données à l'échelle de l'organisation

Une stratégie de données présente une feuille de route pour améliorer la connaissance des données et l'efficacité de leur utilisation dans toute l'organisation. Des équipes diverses peuvent travailler en alignement pour améliorer la qualité des données et l'exactitude de leur collecte. En outre, vous pouvez élaborer des formations personnalisées et créer des parcours d'apprentissage pour que les collaborateurs passent de débutants à experts en matière de gestion et d'utilisation des données.

Soutenir la conformité réglementaire

Une stratégie de données efficace améliore la sécurité des données en mettant en œuvre des mesures visant à limiter l'accès non autorisé aux données. Vous pouvez tenir compte de toutes les règles et réglementations en matière de gouvernance des données lors de la définition des politiques et des processus. Toutes les opérations peuvent être soigneusement planifiées pour garantir que la gestion des données d'entreprise préserve à tout moment la confidentialité, la sécurité et l'intégrité des données.

Il existe deux approches principales pour créer une stratégie de données pour votre organisation.

Centralisation

Une approche hautement centralisée et axée sur le contrôle de la gestion des données inclut généralement une source unique de vérité pour chaque grande catégorie de données. Par exemple, il existe une source principale de données sur les revenus, les clients ou les ventes. Les systèmes de données rassemblent des données provenant de plusieurs sources, les nettoient et les stockent dans ce référentiel central. La défense des données minimise ainsi le risque de perte en aval en identifiant, normalisant et gouvernant les sources de données faisant autorité afin de maintenir l'intégrité des données circulant dans les systèmes internes de l'entreprise. Elle donne la priorité aux activités, telles que les suivantes :

• Conformité et réglementation
• Détection des fraudes à l'aide d'analytiques
• Mesures de sécurité pour la prévention des vols

Décentralisé

Une approche décentralisée ajoute plus de flexibilité aux systèmes de gestion des données gérés de manière centralisée. Elle reconnaît que plusieurs unités commerciales interprètent différemment les mêmes données. Elle s'adapte à ces différentes interprétations en permettant des transformations de données contrôlées qui peuvent être reliées de manière fiable à la source unique de vérité.

Par exemple, envisageons un scénario dans lequel les départements des finances et du marketing produisent tous deux des rapports mensuels sur les dépenses publicitaires dans les médias sociaux. Le marketing, intéressé par l'analyse de l'efficacité des publicités, rend compte de l'impact des dépenses sur les clics et les vues. Les finances rendent compte de l'effet des dépenses sur le flux de trésorerie. Les rapports contiennent des chiffres différents, mais les deux rapports représentent une version exacte de la vérité.

Équilibrer les approches stratégiques en matière de données

Chaque entreprise doit intégrer à la fois l'approche centralisée et décentralisée pour que sa stratégie de données soit couronnée de succès, mais trouver le bon équilibre peut être compliqué. Les approches décentralisées ont tendance à être des opérations en temps réel et sont plus pertinentes pour les fonctions commerciales axées sur le client, telles que le marketing et les ventes. Les approches centralisées sont plus importantes pour les services juridiques, financiers, de conformité et informatiques. Une stratégie de données équilibrée donne aux chefs d'entreprise la flexibilité d'adapter la source unique de vérité de manière cohérente afin de mieux répondre aux besoins de l'entreprise.

Identifier les initiatives commerciales financées

La première étape consiste à s'aligner sur les initiatives commerciales financées. Pour cela, vous pouvez utiliser la méthodologie de travail à rebours d'Amazon. Ensuite, déterminez quelles données sont nécessaires pour ces initiatives commerciales.  Identifiez ensuite les capacités de données nécessaires pour soutenir les initiatives commerciales.

Voici des exemples d'étapes pour élaborer une stratégie de données :  

• Soutenez l'initiative commerciale financée par quelqu'un d'autre
• Identifier les capacités de données requises
• Déterminer l'état des données nécessaires
• Élaborez une feuille de route de stratégie de données
• Identifiez les pratiques opérationnelles de l'entreprise, telles que l'architecture d'entreprise et la gestion de projet, qui peuvent soutenir votre stratégie en matière de données
• Intégrer aux programmes de stratégie d'IA

Créez une équipe

Trouver les bonnes personnes qui apportent un éventail diversifié de points de vue est crucial pour le succès de la stratégie de données. Votre équipe sera responsable de plusieurs tâches, qui peuvent inclure les suivantes :

• Allocation et distribution des ressources
• Établir et améliorer les politiques
• Traiter les problèmes liés aux données lorsqu'ils se présentent
• Communication de l'état et des résultats du programme

Vous pouvez également attribuer des rôles de gouvernance des données pour déterminer qui est responsable du déploiement des technologies, de la conformité aux normes et de la mise à jour de tous les changements de politique.

Optimisez votre architecture de données

Toute stratégie de données nécessite les bons outils et technologies pour réussir sur le plan pratique. Vous devrez passer en revue votre infrastructure de données existante, analyser la façon dont les différentes équipes utilisent actuellement les données, et identifier les lacunes à résoudre. Cette étape consiste généralement à prendre des décisions axées sur la technologie en fonction de vos besoins, qui peuvent inclure les éléments suivants :

• Volume et type de données
• Qualité et analyse des données
• Sécurité et conformité
• Cycle de vie des données

En fin de compte, votre objectif est de créer une stratégie de données qui rend vos données aussi accessibles, partageables et exploitables que possible pour toutes les parties prenantes qui en ont besoin, avec les bons contrôles de sécurité en place.

Intégrer au programme de stratégie d'IA

Pour générer de la valeur à partir de l'IA et du ML, les données sous-jacentes doivent répondre aux besoins des initiatives spécifiques associées aux modèles d'IA et de ML afin de garantir une qualité appropriée des données, une intégration, une sécurité, etc. Par conséquent, il devrait y avoir un partenariat entre les équipes chargées de la stratégie des données et de l'IA.

Considérations de gouvernance spéciales pour l'IA/ML

L'IA/ML introduisent de nouvelles fonctionnalités dont nous devons tenir compte dans notre stratégie de données. Exemples :

• Magasins de fonctionnalités
• Conformité réglementaire supplémentaire
• MLOps
• Nouvelles considérations éthiques
• Considérations sur l'IA générative