Élaborer votre stratégie de données en six étapes

Avec l’essor de l’IA, une stratégie de données claire et exploitable n’a jamais été aussi importante.

La nuance est nécessaire ; chaque cas d’utilisation de l’IA a ses propres besoins en matière de données. Pour tirer le meilleur parti de l’IA générative, par exemple, il faut que les données non structurées soient bien gérées.

Quel que soit votre objectif, une stratégie de données réussie commence par l’analyse de votre environnement de données : vos actifs, votre infrastructure de données et l’utilisation des données de l’entreprise. Vous devrez également inculquer une culture de maîtrise des données, de démocratisation des données et de savoir-faire en matière d’IA qui responsabilise les équipes de votre entreprise. 

Le framework suivant (en six parties) vous aidera à concevoir une stratégie de données pour développer une IA qui s’adapte à l’ensemble de votre activité et vous aide à atteindre vos objectifs métier.

Principales questions des parties prenantes

1. Quelles initiatives commerciales doivent être priorisées ?
2. Certains problèmes de données peuvent-ils ralentir l’adoption de l’IA ?
3. Quels défis menacent les objectifs prioritaires ?
4. Quels sont les domaines qui peuvent être améliorés grâce à un meilleur accès à des données de haute qualité ?
5. Comment mesure-t-on la réussite au sein de l’organisation ?

« Lors de vos rencontres avec les parties prenantes, identifiez les besoins en données dans l’ensemble de l’entreprise afin de montrer la valeur des données en tant qu’actif stratégique. »
 

Jo Ramos
Responsable de l’ingénierie des solutions de données et d’IA

IBM 

Identifier les cas d’utilisation les plus convaincants
 
Trouver les bonnes données pour les objectifs de votre entreprise « commence et se termine par la question suivante : quel problème métier tentez-vous de résoudre ? » déclare Tony Giordano, qui dirige les missions de stratégie de données, de conseil et de transformation pour IBM.
 
Lorsque vous recherchez un cas d’utilisation convaincant, ayez à l’esprit des résultats clairs et réalisables qui correspondent aux priorités de l’entreprise.¹

Protéger vos investissements


Utilisez votre infrastructure, votre technologie et vos compétences existantes pour déterminer où et comment vos données peuvent vous aider à obtenir des résultats. Lorsque vous comprenez vraiment vos données, vous pouvez identifier une architecture de données obsolète, mieux tirer parti des initiatives financées et identifier les domaines à améliorer.

Identifier les obstacles et les lacunes

Une fois que vous avez défini vos objectifs et obtenu le soutien de la direction, identifiez les obstacles qui vous empêchent de créer une véritable expérience axée sur les données. Les silos empêchent souvent l’intégration des données, la gestion des données et l’efficacité des workflows. En effet, 81 % des responsables informatiques déclarent que les silos de données entravent leurs efforts de transformation numérique.²

Faciliter l’accès aux données

Les utilisateurs doivent avoir un accès transparent aux données pou obtenir de bons résultats. Ils ne doivent avoir à se préoccuper de l’emplacement des données ou de leur conformité.  

Appliquer le design thinking à la stratégie de données


Une approche basée sur le design thinking permet de faire ressortir les points faibles de l’organisation, ce qui apporte une valeur stratégique à de multiples cas d’utilisation, secteurs d’activité et équipes individuelles. Il permet de générer des résolutions réalisables grâce à un cycle continu d’observation, de réflexion et d’itération.

Évaluer les talents et les compétences


Assurez-vous que votre Entreprise offre une formation continue pour suivre les progrès de l’IA et de l’informatique. Une enquête IBM a révélé que 85 % des principaux CDO élargissent la formation, 77 % renforcent les compétences du personnel interne et 70 % recrutent de nouveaux talents pour améliorer la maîtrise des données au sein de leurs organisations.³

Prioriser la gouvernance


Il est essentiel de garder le contrôle sur les éléments de données critiques pour exécuter vos systèmes sans erreurs de duplication, recherches peu fiables ou violations de confidentialité. Identifiez qui détient, gère et définit vos politiques de données, et évaluez si cette gouvernance influe sur leur sécurité, leur confidentialité ou leur conformité. Assurez-vous que les parties concernées disposent des droits de décision nécessaires, d’un cadre de responsabilité et de ressources externes pour gérer les données de manière efficace.

Définir l’état cible de vos données


« De nombreux environnements de données sont obsolètes et ont rarement la flexibilité nécessaire pour évoluer dans l’environnement numérique d’aujourd’hui », explique M. Giordano. Une architecture de données moderne doit être gérée, gouvernée et sécurisée pour garantir une qualité constante des données. Elle exige la flexibilité nécessaire pour évoluer parallèlement à vos canaux numériques.


Mesurer les progrès accomplis dans la réalisation de vos objectifs


Les responsables des données sont censés conduire une transformation à long terme, mais ils sont souvent évalués en fonction des résultats commerciaux à court terme. Une enquête menée par AWS a révélé que 74 % des CDO déclarent que leur réussite est jugée en fonction des résultats commerciaux ou d’un mélange d’objectifs commerciaux et de technologies, tandis que seulement 3 % déclarent que leur réussite est mesurée uniquement en fonction des réalisations techniques.⁴

« Du conseil d’administration qui attend des « miracles » dès le début du mandat d’un directeur des données, aux PDG qui pensent qu’une grande entreprise peut devenir entièrement axée sur les données en moins de six mois, les pressions exercées sur les directeurs des données n’ont jamais été aussi fortes. »
 

Étude IBV CDO (2023)³

Concentrez-vous sur vos objectifs de données. Utilisez les informations des utilisateurs de données pour trouver les meilleures façons d’accélérer la valeur commerciale grâce à l’IA. 


Établir une politique de gouvernance des données 


Un cadre de gouvernance robuste favorisera la qualité, la confidentialité et la sécurité. Une couche de métadonnées et de gouvernance améliorera la visibilité et la collaboration au sein de votre organisation, peu importe où vos données sont stockées. De plus, votre politique de gouvernance des données guidera la manière dont les données sont gérées, sécurisées et protégées, tout en vous aidant à suivre la manière dont l’IA soutient les efforts de conformité. 

Identifier les défenseurs des données 


Trouvez des personnes passionnées par l’utilisation des données pour améliorer leur travail. Ces partenaires de réussite peuvent aider à uniformiser les pratiques en matière de données et à promouvoir de bonnes habitudes en matière de données. Cherchez des défenseurs dans les équipes en charge des données, tels que les ingénieurs de données, les architectes ou les scientifiques qui construisent des modèles IA. Les dirigeants d’entreprise dont les équipes reposent sur l’analyse de données sont également d’excellents candidats. 

Définir vos cycles de sprint

Pour intégrer une stratégie de données et d’IA, commencez par définir des objectifs clairs et réalisables. Constituez une équipe pluridisciplinaire autour de ces objectifs et mettez en place des cycles courts de sprint avec des jalons exploitables pour démontrer les progrès accomplis. Assurez-vous que la direction, les équipes techniques et les utilisateurs professionnels partagent la même vision.

Accumuler les petites victoires


Mettez l’accent sur des cas d’utilisation simples et percutants pour démontrer rapidement la valeur de vos investissements dans les données et l’IA. Évitez de vous attaquer d’abord aux problèmes les plus difficiles. Investissez dans des programmes pilotes au cours des premières étapes de l’adoption de l’IA afin d’acquérir l’expérience dont vous avez besoin pour améliorer des livrables plus importants en aval.

Créer un catalogue centralisé de données


Un catalogue centralisé stocke et partage les données sous leur forme originale et sous forme organisée, ce qui facilite leur accès et leur utilisation. Il permet de suivre la manière dont les données sont consommées et les informations qui en émergent, permettant ainsi aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées à l’échelle de l’organisation. 

Donner aux consommateurs de données les moyens d’adopter


Encouragez l’adoption à l’échelle de l’entreprise du nouveau framework de données. Cela améliore la communication, rationalise les workflows, optimise la sécurité et déverrouille de nouveaux modèles commerciaux, des opportunités de marché et des gains d’efficacité opérationnelle.

Montrer et raconter


Vos cas d’utilisation sont un moyen efficace de démontrer l’impact de votre action. Comme le souligne un article de fond de la Harvard Business Review, les directeurs des données et les leaders de l’IA obtiennent de meilleurs résultats lorsqu’ils « placent les données au cœur des préoccupations de tous ».⁵

Les cas d’utilisation peuvent couvrir la science des données, l’analyse opérationnelle, la transformation numérique, le business intelligence et les initiatives d’IA générative, et bien plus encore, offrant à de nombreuses équipes l’opportunité de tirer parti des données pour un véritable impact commercial. 

Recruter et reconvertir les talents


Pour combler le déficit de compétences, il faut aller au-delà des stratégies traditionnelles de recrutement et de formation. Alors que les entreprises s’efforcent de répondre à leurs besoins en matière de talents, beaucoup ajustent leurs exigences en matière de formation et d’expérience pour pourvoir les postes. Lorsque la formation et le recrutement ne suffisent pas, réfléchissez à la manière dont l’IA et l’automatisation peuvent aider à résoudre les pénuries de main-d’œuvre et les inégalités de compétences.

Créer des partenariats solides

Votre rôle en tant que responsable des données est d’aider votre organisation à prendre des décisions avisées concernant la collecte, la gestion et l’utilisation des données. À mesure que vous nouez et renforcez des partenariats à tous les niveaux, adoptez une attitude ouverte aux commentaires et à la collaboration.
Une culture axée sur les données s’épanouit lorsque les personnes sont motivées pour apprendre, s’approprier et assumer de nouvelles fonctions.

Faire des données votre facteur de différenciation

En améliorant les technologies existantes et en introduisant de nouvelles solutions pour simplifier l’accès aux données, rappelez-vous que vous faites bien plus que créer des gains d’efficacité et générer de nouvelles informations. Vous êtes en train de créer une culture passionnée par l’exploitation optimale des données.