Une stratégie de données est un plan qui détaille l’utilisation des données pour améliorer la prise de décision, optimiser les processus métier et atteindre les objectifs de l’entreprise.
Les stratégies de données connectent et coordonnent généralement de nombreux domaines fonctionnels différents qui entourent les données d’une organisation. Ces domaines comprennent des disciplines telles que la collecte, la gestion, la gouvernance, l’analytique, la qualité et la sécurité des données.
Dans de nombreuses organisations, un directeur des données (chief data officer, CDO) est chargé de créer et d’orienter la stratégie de données. Dans d’autres organisations, les responsables, les data scientists et les ingénieurs de données peuvent collaborer à l’élaboration d’une stratégie de données.
Une stratégie de données efficace peut aider une entreprise à identifier des opportunités de marché, à améliorer ses produits et services, à accroître la satisfaction de ses clients et à obtenir un avantage concurrentiel.
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Il existe différentes méthodologies pour créer et mettre en œuvre une stratégie de données d’entreprise. La plupart incluent une version ou une autre de ces six composantes de base :
La première étape pour élaborer une stratégie de données consiste à acquérir une compréhension claire des objectifs métier de l’ensemble de l’organisation. Les dirigeants et les parties prenantes des unités commerciales collaborent généralement à l’identification des objectifs et réfléchissent ensemble à la manière dont l’utilisation des données pourrait les aider à atteindre ces objectifs.
Sur la base de cette discussion, l’organisation sélectionne des cas d’utilisation spécifiques autour desquels articuler la stratégie de données. Une entreprise pourrait par exemple vouloir se concentrer sur l’utilisation de processus de données pour réduire les coûts de la chaîne d’approvisionnement, automatiser la gestion des risques et des défis en matière de conformité ou mieux comprendre l’évolution des besoins des clients.
Les professionnels de l’informatique peuvent ensuite donner leur avis sur les outils et les technologies dont l’organisation pourrait avoir besoin pour atteindre ces résultats.
Les organisations identifient alors les obstacles qui pourraient bloquer l’exécution de la stratégie de données. Il peut s’agir d’obstacles techniques tels que des silos qui empêchent l’accès aux données, l’absence de politiques de gouvernance des données ou une architecture de données obsolète qui n’est pas adaptée aux opérations de données modernes.
Sans oublier les défis humains. Les utilisateurs professionnels pourraient avoir besoin de se familiariser avec les piliers d’une culture axée sur les données, et les membres de l’équipe informatique pourraient devoir suivre des formations pour acquérir des compétences techniques spécifiques.
La feuille de route définit les méthodes de mise en œuvre de la stratégie de données. Cette feuille de route inclut des informations sur les objectifs métier, les technologies actuelles et proposées, les processus et les personnes impliquées. Elle définit également un calendrier et les indicateurs qui mesureront le succès de la stratégie.
Pour maintenir le cap de leur stratégie de données, les organisations mettent souvent en œuvre des contrôles destinés à surveiller les activités sur les données et garantir l’efficacité des performances des processus associés. Par exemple, des politiques de gouvernance des données peuvent contribuer à garantir la qualité des données, leur confidentialité, leur sécurité et leur conformité aux exigences réglementaires.
Des contrôles humains sont également exercés : des défenseurs des données se réunissent régulièrement pour examiner les normes, les cas d’utilisation et les progrès dans différents secteurs d’activité. Un autre contrôle important, c’est l’utilisation d’une terminologie standardisée : tout le monde peut ainsi parler le même langage pour discuter de la stratégie de données de l’entreprise.
Lorsqu’elles mettent en place une nouvelle stratégie de données, les organisations visent souvent de petites victoires à court terme. Donner la priorité aux processus de données qui créent de la valeur dès le début peut encourager l’adoption de la stratégie dans l’ensemble de l’entreprise.
La simplification de la consommation de données et l’autonomisation des consommateurs de données constituent une autre tactique pour obtenir l’adhésion à la stratégie de données. Par exemple, les organisations créent parfois un catalogue central où les nouvelles informations sur les données peuvent être facilement consultées et partagées via un modèle en libre-service.
Pour obtenir l’adhésion des équipes, les organisations les tiennent régulièrement informées et leur fournissent des rapports fréquents sur les progrès de la stratégie par rapport aux objectifs définis, tels que la génération de revenus.
Les organisations peuvent également proposer une formation et un accompagnement continus pour encourager les parties prenantes à adopter la stratégie de données.
Une organisation pourrait par exemple investir dans des initiatives de littératie des données pour aider les parties prenantes à accéder aux jeux de données et à les analyser pour générer leurs propres résultats. L’organisation pourrait aussi donner la priorité au recrutement et au perfectionnement professionnel de ses talents techniques pour soutenir et étendre les capacités de son infrastructure de données.
Ce qui motive cette démarche, c’est l’établissement de partenariats solides au sein de l’entreprise pour étendre la portée et l’utilisation de la stratégie de données.
Les stratégies de données regroupent généralement les personnes, les processus et les outils impliqués dans diverses disciplines de données, notamment :
La gestion des données consiste à gérer les données à chaque étape de leur cycle de vie : collecte, traitement, stockage, partage, utilisation, archivage et suppression.
La gouvernance des données met l’accent sur la qualité, la sécurité et la disponibilité des données de l’entreprise. L’objectif de la gouvernance des données est de garantir des données sûres, de qualité et facilement accessibles, à des fins de découverte de données et de Business Intelligence.
L’intégration des données consiste à combiner et à harmoniser des données provenant de diverses sources dans un format unifié et cohérent, pour une utilisation à des fins analytiques, opérationnelles et décisionnelles.
Une architecture de données décrit comment les données sont gérées, de la collecte à la transformation, à la distribution et à la consommation. Elle définit le schéma directeur des données et la manière dont elles circulent dans les systèmes de stockage de données.
L’analyse des données s’appuie sur la science des données pour extraire des informations exploitables à partir des données de l’entreprise. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour créer des visualisations de données permettant aux utilisateurs professionnels de comprendre les schémas, les tendances et les anomalies qui s’y trouvent.
La sécurité des données vise à protéger les informations numériques contre tout accès non autorisé, la corruption ou le vol, tout au long de leur cycle de vie. Elle implique des mesures de protection des données telles que le chiffrement, les pare-feu, l’authentification, les antivirus et les outils de protection contre les logiciels malveillants.
La qualité des données mesure la capacité d’un jeu de données à répondre aux critères d’exactitude, d’exhaustivité, de cohérence et de pertinence par rapport à l’objectif. Si les problèmes touchant les données comme les doublons, les valeurs manquantes ou les données aberrantes ne sont pas correctement résolus, cela risque de nuire aux résultats de l’entreprise.
Pour les entreprises qui collectent, préparent, stockent, analysent et partagent d’énormes volumes d’informations provenant de multiples sources de données, une stratégie de données est essentielle. Elle fournit un schéma directeur étape par étape des politiques et des processus qui génèrent de la valeur pour l’entreprise à partir de tous ces actifs de données.
Voici comment les stratégies de données permettent aux organisations d’atteindre leurs objectifs métier :
Une stratégie de données fournit une structure permettant d’utiliser des informations fondées sur les données pour éclairer les décisions concernant les stratégies métier, les opérations, la planification, les investissements et plus encore.
Les applications d’intelligence artificielle, et en particulier d’IA générative, nécessitent généralement de grandes quantités de données nettoyées, fiables et accessibles pour créer, entraîner et affiner des modèles. Une stratégie de données permet de garantir le respect des normes de qualité et de gouvernance des données, afin de fournir des données fiables pour ces initiatives.
Les stratégies de données peuvent améliorer la productivité en identifiant les goulots d’étranglement opérationnels, les processus inefficaces, les redondances et les opportunités d’automatisation des workflows.
Une stratégie de données peut contribuer à réduire les coûts en augmentant l’efficacité du stockage et du traitement des données. Elle peut également contribuer à protéger les données contre les violations coûteuses ou les infractions à la conformité réglementaire. Selon le Rapport sur le coût d’une violation de données d’IBM, le coût moyen d’une violation de données s’élève à 4,88 millions de dollars.
Une stratégie de données peut fournir des informations fondées sur les données concernant les dernières tendances, tant au sein de l’activité qu’en dehors. Les organisations peuvent utiliser ces informations pour développer de nouveaux produits ou services innovants afin de tirer parti des opportunités de marché émergentes.
Avec une stratégie de données, les organisations peuvent exploiter la business intelligence en temps réel comme un actif stratégique. Les parties prenantes peuvent utiliser ces informations pour réagir plus rapidement et plus efficacement aux dernières tendances et tactiques observées chez leurs concurrents.
L’entreprise peut être confrontée à plusieurs défis lors de la mise en œuvre d’une stratégie de données. Ces défis peuvent inclure :
Une entreprise qui ne peut pas utiliser ses données comme un actif stratégique doit repartir de zéro. Cette initiative peut être coûteuse et chronophage, car cela implique la création et la mise en œuvre de nouvelles politiques, de nouveaux processus, de nouvelles technologies et de nouvelles formations.
Des données de haute qualité sont essentielles à l’efficacité de la stratégie des données. Des données incohérentes, incomplètes ou inexactes produisent des résultats peu fiables et des résultats négatifs pour l’entreprise.
Une stratégie de données nécessite l’accès à plusieurs sources de données pour générer des résultats positifs. Le traitement de données réparties dans des silos déconnectés peut être difficile, coûteux et chronophage.
Une stratégie de données nécessite généralement des politiques claires en matière de propriété des données, d’accès, de sécurité et de conformité réglementaire. Sans ces politiques, la stratégie de données risque de ne pas pouvoir progresser.
Pour être efficaces, les stratégies de données nécessitent l’établissement d’une culture d’entreprise axée sur les données. Si les dirigeants, les utilisateurs professionnels et les professionnels de l’informatique ne s’alignent pas sur les processus de données et les objectifs en la matière, la stratégie pourrait s’enliser.
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