« Les données en tant que produit » sont la clé de la démocratisation des données

Libérer le véritable potentiel des données est devenu une priorité absolue pour les entreprises du monde entier. Cependant, malgré l'abondance de données, de nombreuses organisations ont encore du mal à les exploiter efficacement. En fait, selon le Talend Data Health Barometer, 97 % des entreprises rencontrent des difficultés pour utiliser efficacement les données.

Le principal obstacle qui empêche les organisations de tirer une valeur réelle des données n'est ni le budget ni la technologie. Les gens sont la barrière #1.

Comme le révèle le Talend Data Health Barometer, près de la moitié des personnes interrogées ont déclaré qu'il n'est pas facile d'utiliser les données pour générer un impact commercial, et 46 % estiment que leurs données n'ont pas la vitesse et la flexibilité nécessaires pour répondre aux exigences de l'entreprise. Cela démontre que sans le bon état d'esprit et les bonnes compétences, le plein potentiel des initiatives de données ne peut pas être exploité.

La solution à ce défi consiste à créer une culture des données au sein des organisations qui favorise une compréhension commune des données et de la manière dont elles sont utilisées. Cela doit devenir une priorité absolue pour les organisations qui souhaitent concrétiser la promesse opérationnelle et économique des initiatives de données.

En créant un environnement où les données sont considérées comme un produit (« les données en tant que produit ») et un atout précieux et utilisées efficacement à tous les niveaux de l'organisation, les entreprises peuvent enfin mener à bien leurs initiatives en matière de données et générer des résultats commerciaux significatifs.

Au fur et à mesure que les entreprises progressent, il est crucial de se concentrer sur le dernier kilomètre, qui consiste à mettre les entreprises en retard à la hauteur de leurs initiatives en matière de données, ainsi qu'à aider celles qui accordent déjà la priorité aux données pour tirer encore plus de valeur de leur investissement.

Il est impératif de donner la priorité à une culture de données pour garder une longueur d'avance et ne pas être laissé pour compte dans la course aux données.

L'impératif de la propriété des données

Le modèle des « données en tant que produit » renverse le processus traditionnel de prise de décision en matière de données. Au lieu de commencer par les données et de travailler jusqu'aux cas d'utilisation opérationnels, l'approche commence par les cas d'utilisation opérationnels et descend jusqu'aux données nécessaires.

Cela place les utilisateurs métier aux commandes, leur donne la propriété du processus et leur permet de définir les cas d'utilisation les plus pertinents qui sont directement liés aux priorités de leur organisation.

Dans une enquête menée par Forrester, 47 % des personnes interrogées ont déclaré que leur organisation traite déjà les données comme un actif ou un produit commercial, et 27 % prévoient de le faire à l'avenir.

Un rapport d'Accenture a révélé que les entreprises qui ont réussi à mettre en œuvre les données en tant qu'initiative de produit ont enregistré une augmentation de 9 % de leurs revenus et de 7 % de leurs marges bénéficiaires, par rapport à celles qui ne l'ont pas fait.

Prenons l'exemple d'une institution financière qui cherche à améliorer sa stratégie de vente incitative. Dans ce scénario, les utilisateurs professionnels détermineraient les données dont ils ont besoin pour atteindre cet objectif - dans ce cas, les données liées à l'ERP et aux préférences de communication.

Avec l'aide de l'informatique, un ensemble de données spécifique serait créé qui permettrait aux utilisateurs professionnels d'exploiter ces informations et d'offrir aux clients de nouveaux produits et services répondant à leurs besoins.

Cette approche « les données en tant que produit » peut également être utilisée pour soutenir des objectifs plus larges tels que la gestion des risques ou l'excellence opérationnelle, ce qui en fait un outil précieux pour toute organisation cherchant à utiliser les données pour favoriser le succès.

L'approche de «libération des données», qui traite les données comme un produit, peut être très efficace, mais elle nécessite un sens aigu de la propriété des données et une bonne gouvernance des données.

Dans une approche distribuée, la gouvernance des données n'est pas centralisée mais inter-organisationnelle, ce qui rend chaque partie prenante responsable de s'assurer que son utilisation des données est appropriée et adéquate. Cela peut être difficile, car cela nécessite un niveau élevé de culture et de culture des données.

Prenons l'exemple d'un concessionnaire automobile finalisant l'achat d'une voiture neuve avec un client. Il peut essayer de convaincre le client d'acheter plus d'accessoires et de services pour maximiser ses profits.

Pour ce faire, le concessionnaire doit avoir une solide connaissance de ces produits complémentaires, de leur mode de fabrication aux avantages pour le client. Cela met en évidence l'importance de la culture et de la culture des données pour réaliser le plein potentiel d'une approche de « libération des données ».

Traiter les données comme un produit nécessite que les utilisateurs professionnels aient une compréhension complète des données qu'ils utilisent. Cela inclut la connaissance de son emplacement de stockage, de son origine, de sa fiabilité et de l'existence ou non d'un opt-in.

Avoir ce niveau de compréhension est essentiel pour maximiser les utilisations commerciales des données, qui à leur tour soutiennent les objectifs et la stratégie d'une organisation.

Autonomisation des utilisateurs professionnels

Dans le monde de la mode, les tendances vont et viennent, se renouvelant sans cesse. Cependant, dans le domaine de la gestion des données, les organisations sont confrontées à un problème permanent d'autonomisation de leurs opérations commerciales. Pendant des années, le défi a été de faire tomber les barrières entre l'informatique et l'entreprise et de trouver de meilleurs moyens de responsabiliser cette dernière.

La simple fourniture de données à un lac de données ou à un entrepôt ne suffit pas pour permettre l'utilisation des données. Les données doivent être facilement accessibles et intégrées de manière transparente dans les flux de travail, que ce soit via le libre-service pour les utilisateurs professionnels ou l'intégration dans des applications. Il est essentiel que des données fiables soient disponibles en cas de besoin.

Traditionnellement, les organisations ont mis en place une approche de « gouvernance avec le non », où les utilisateurs professionnels doivent se rendre au service informatique central avec des demandes d'utilisation des données et attendre l'approbation. Cela crée un fossé entre l'entreprise et l'informatique en termes de propriété des données, qui ne fait que s'élargir avec la prolifération des données.

Pour que la production de données soit un véritable succès, les organisations doivent s'assurer que leurs initiatives en matière de données sont axées sur l'entreprise et axées sur les résultats, et que les données sont démocratisées et accessibles dans toute l'organisation.

Cette approche implique de permettre une livraison agile de valeur incrémentielle grâce aux données, d'établir un langage commun entre l'entreprise et l'informatique, d'atteindre des gains d'efficacité grâce à la réutilisation des produits de données, d'accroître la confiance de l'organisation dans les données et de pérenniser les architectures de données avec des approches modernes telles que le maillage de données, structure de données ou architecture de concentrateur de données.

Pour mettre en œuvre avec succès une stratégie de produit de données, les équipes de données modernes doivent aligner les parties prenantes de manière précoce et cohérente, adopter un état d'esprit de gestion de produit, donner la priorité à la qualité et à la fiabilité des données, investir dans des outils en libre-service et identifier la structure d'équipe appropriée pour l'organisation des données.

En suivant ces étapes, les équipes de données peuvent atteindre les objectifs de leur organisation et mettre en œuvre avec succès une stratégie de produits de données.

Cependant, les professionnels des données sont confrontés à un manque d'efficacité ; ils passent trop de temps à accéder aux données dont ils ont besoin et à les placer dans le contexte métier approprié. Le cadre de fourniture de données fiables aux experts métier au moment où ils en ont besoin est essentiel pour libérer la valeur des données.

Les applications en libre-service telles que les outils de préparation des données permettent aux utilisateurs professionnels d'accéder à un ensemble de données, puis de nettoyer, normaliser, transformer ou enrichir les données. Ils peuvent facilement partager leurs préparations et ensembles de données ou intégrer des préparations de données dans des scénarios d'intégration de données par lots, en bloc et en direct.

Afin de vraiment démocratiser les données, les organisations doivent commencer par démocratiser la qualité des données et donner aux utilisateurs professionnels l'accès aux fonctions de qualité des données.

Pour que les utilisateurs professionnels puissent enfin agir sur les données avant que les données ne remplissent les tableaux de bord professionnels, les fournisseurs de logiciels investissent beaucoup dans l'expérience utilisateur et des applications plus conviviales.

Les solutions low-code ou no-code pour les non-spécialistes des données peuvent aider les utilisateurs professionnels à adopter une approche proactive de la gestion des données, y compris la qualité des données, et ainsi soutenir une culture des données plus large qui s'aligne sur les objectifs commerciaux d'une organisation.