L'intégrité des données : moteur de la valeur métier

Les dernières années ont démontré l'importance pour les entreprises, souhaitant garder une longueur d'avance, de maintenir une certaine agilité et de prendre des décisions rapides et en toute confiance.

Dans un marché plus que concurrentiel, elles doivent désormais relever de nouveaux défis, allant de l'incertitude économique ambiante au développement de pratiques qui s'étendent à l'ensemble des secteurs, dont l'essor de l'évaluation des critères ESG, la migration généralisée vers le cloud et l'arrivée des programmes d'Intelligence Artificielle (IA) et de machine learning, tels que le modèle GPT-4, le chatbot ChatGPT d'OpenAI et le très récent Bard de Google.

Ces innovations incitent un nombre croissant de dirigeants à se doter de stratégies de gestion des données plus robustes pour 2023 et les années à venir.

Le volume de données générées poursuit sa croissance à travers le monde à un rythme effréné, et devrait passer de 64,2 zettaoctets (Zo) en 2020 à plus de 180 zettabytes d'ici 2025 selon Statista. L'accessibilité de ces données conduit les entreprises à les exploiter de plus en plus souvent dans leurs prises de décisions.

Cependant, pour retirer le maximum de valeur des données collectées, les dirigeants doivent en premier lieu comprendre l'atout stratégique qu'elles constituent pour leur organisation et veiller à leur intégrité.

Comprendre l'intégrité des données

Il est impératif pour les organisations de s'assurer de l'intégrité des données sur lesquelles se basent les décisions ; cela induit qu'elles soient précises, fiables et contextualisées. Or, pour de nombreuses organisations, les données sont trop souvent isolées, périmées, non standardisées, elles comportent des doublons, sont incomplètes et/ou encore détachées du contexte indispensable à leur exploitation.

En mettant en place une structure claire pour améliorer l'intégrité de leurs données, les dirigeants peuvent accéder à des données fiables, à un rythme adapté à leur activité commerciale pour des prises de décisions rapides en toute confiance.

Élaborer une stratégie d'intégrité des données efficace

Une stratégie solide repose sur quatre piliers clés : l'intégration à tous les niveaux de l'entreprise, la gouvernance et la qualité des données, ainsi que leur localisation intelligente et leur enrichissement.

L'intégration des données à chaque échelon de l'organisation (qu'il s'agisse de mainframes, de bases de données relationnelles ou de datacenters) nécessite une approche mûrement réfléchie pour rassembler les données en un même emplacement, selon la méthode la plus adaptée aux objectifs stratégiques de cette organisation.

De plus, une bonne politique d'intégrité des données permet à l'organisation de comprendre la lignée de ces dernières, la façon dont elles sont utilisées et les contrôles qui les encadrent. On parle alors de gouvernance et de qualité des données. Les équipes doivent également être en mesure de gérer et de valider les données parmi plusieurs systèmes, identifier de manière proactive toute anomalie ou tout écart, et déclencher les workflows et les processus nécessaires afin de corriger les erreurs détectées.

La localisation intelligente suppose, de son côté, une capacité d'analyse et de visualisation géospatiales permettant ainsi une meilleure compréhension des liens existants entre les données, pour les utiliser afin de réduire les risques, d'interpréter le comportement des clients et de gagner en efficacité.

Enfin, l'enrichissement consiste à ajouter les informations de contexte indispensables à l'élaboration de stratégies basées sur les données.

Accélérer la valeur métier grâce à l'intégrité des données

Si l'intégrité des données requiert un long travail, chaque organisation avance à son rythme, en fonction de ses priorités et de ses besoins spécifiques. Les dernières années ont permis à nombre d'entre elles de faire évoluer leur stratégie de digitalisation au niveau de leurs expériences client, de leurs interactions avec leurs chaînes d'approvisionnement ou encore avec leurs opérations internes.

De ce fait, il est désormais impératif d'investir dans l'accélération des prises de décision, la réduction des coûts d'infrastructure par migration vers le cloud, le renforcement de la sécurité et de la gouvernance des données, et l'exploitation des données visant à améliorer la satisfaction des consommateurs. L'intégrité des données aide en ce sens à automatiser et à prendre des décisions plus rapides grâce à des données précises, fiables et contextualisées, permettant de déceler de nouvelles connexions et d'approfondir les analyses.

L'entreprise du futur aura des caractéristiques déterminantes, telles que la production des données pour générer des informations exploitables, l'intégration de l'automatisation dans les processus commerciaux de base pour réduire les coûts et l'amélioration de l'expérience client, grâce à des plateformes d'engagement. L'intégrité des données sera indispensable à ces initiatives, garantissant que des programmes tels que l'IA et la data science seront à même de générer tout le potentiel de valeur et le retour sur investissement possible pour ces organisations.

En effet, des données de meilleure qualité sont particulièrement importantes pour l'entraînement des applications et programmes de machine learning (ML), ce qui confère davantage d'efficacité aux technologies MLOps et AIOps.

De même, en incitant les ingénieurs à concentrer leurs efforts sur la standardisation, l'étiquetage et la distribution des données, il devient possible de bénéficier d'une collaboration renforcée et de gains de productivité avec les experts des différents domaines.

En somme, les dirigeants d'entreprises doivent s'assurer que des bases de données solides soient mises en place pour garantir le succès de leurs initiatives stratégiques. En élaborant une politique d'intégrité axée sur l'intégration, la gouvernance, la qualité, l'enrichissement de ces données, ainsi que l'intelligence de localisation les concernant, les organisations disposeront alors des bases nécessaires pour prendre leurs décisions avisées en toute confiance, et faire face aux défis de demain.

Anjan Kundavaram, Chief Product Officer - Precisely.