Aujourd‘hui, les entreprises reçoivent des montagnes de données provenant de partout - enquêtes auprès des clients, données relatives aux commandes et suivi du comportement des sites, pour ne citer que quelques sources. Mais tirent-elles le meilleur parti de ces données ?
Pas toujours. Selon une étude réalisée par NewVantage Partners, seules 24 % des organisations sont axées sur les données. Les autres ont encore du mal à unifier leurs données et à les utiliser à des fins d‘intelligence économique.
Vous n‘êtes pas le seul à vouloir améliorer la façon dont votre entreprise utilise ses données. Cet article présente tout ce dont vous avez besoin pour y parvenir, depuis l‘évaluation de votre niveau actuel de maturité des données jusqu‘au renforcement de la maîtrise des données.
Qu‘est-ce que la maturité des données ?
La maturité des données est la capacité d‘une organisation à utiliser ses données à son avantage. Les organisations dont le niveau de maturité des données est faible n‘analysent qu‘une petite partie de leurs données. Celles qui ont une maturité élevée intègrent les données dans chaque processus et chaque décision.
Pour tirer parti de leurs données, les organisations ont besoin d‘outils et de processus pour unifier et analyser de grandes quantités d‘informations provenant de différentes sources. Si elles trouvent un moyen d‘unifier leurs données et de les préparer à l‘analyse, elles peuvent améliorer leurs processus, offrir des produits et des services plus personnalisés à leurs clients et prendre de meilleures décisions.
Pourquoi la maturité des données est-elle importante ?
Une grande maturité des données est synonyme d‘une plus grande efficacité opérationnelle. Vous pouvez analyser vos données pour déterminer quels processus peuvent être automatisés, lesquels nécessitent davantage de ressources, quels employés ont besoin d‘une formation plus poussée, etc.
La capacité à bien utiliser les données des clients est également inestimable. Les entreprises qui ont atteint la maturité des données peuvent comprendre les préférences de leurs clients, adapter leurs communications, anticiper les problèmes et formuler des idées de produits en analysant simplement leurs informations. Par exemple, une entreprise peut effectuer une analyse des sentiments sur les données d‘enquêtes auprès des clients afin de trouver des idées pour de nouveaux produits.
Deloitte a mené une étude sur les entreprises d‘information et de médias et a constaté que 9 % des participants avaient atteint un niveau élevé de maturité en matière de données. Ces entreprises exploitent les données d‘audience pour améliorer l‘expérience des lecteurs, la publicité basée sur l‘audience et optimiser les offres d‘abonnement.
Ces avantages ne se limitent pas aux entreprises d‘information et de médias. En atteignant un niveau élevé de maturité des données, toute organisation, quel que soit son secteur d‘activité, peut prendre des décisions éclairées au profit de ses clients, partenaires et autres parties prenantes.
Comment mesurer la maturité de votre organisation en matière de données
Vous pouvez utiliser une évaluation externe de la maturité des données ou créer votre propre évaluation. Nous vous recommandons de classer votre organisation selon ce modèle de maturité des données à cinq niveaux, sur une échelle allant de débutant à natif :
- Débutant: Les données sont conservées en silos ; les membres de l‘organisation utilisent encore Microsoft Excel ou Google Sheets.
- Amateur: L‘organisation utilise des plateformes de consolidation et des outils de préparation des données, mais ces outils et processus ne peuvent traiter qu‘une quantité limitée de données et la qualité des données pose souvent problème.
- Maîtrise des données : L‘organisation dispose d‘un responsable des données (Chief Data Officer) ou d‘une fonction similaire. L‘organisation investit dans des outils d‘automatisation.
- Maîtrise de la langue: L‘organisation utilise des outils de modélisation prédictive des données et d‘autres outils de gestion des données. Les données sont utilisées dans les processus de prise de décision.
- Native: Les analyses prédictives sont utilisées dans la modélisation des informations pour les décideurs. Un cadre de gouvernance des données a été mis en place, ainsi qu‘une équipe chargée de sa mise en œuvre. Chaque membre de l‘organisation possède des connaissances en matière de données.
Vous pouvez également utiliser le modèle de maturité de la qualité des données de Gartner ou le modèle en quatre étapes de Dell.
Pour évaluer la maturité de vos données en interne, envisagez de créer une enquête détaillée qui examine :
- Tous les outils que vous utilisez actuellement pour stocker, nettoyer, préparer et analyser les données.
- Toutes les normes que vous avez mises en place concernant l‘intégrité et la qualité des données (votre cadre de gouvernance des données).
- Tous les professionnels des données de votre organisation.
- Le niveau général de maîtrise des données dans votre organisation.
Dans l‘enquête, posez des questions telles que
| 1.Quels outils votre organisation utilise-t-elle actuellement pour stocker, nettoyer, préparer et analyser les données ? (Sélectionnez toutes les réponses qui s‘appliquent) ○ Excel ○ Google Sheets ○ Bases de données SQL (par ex, MySQL, PostgreSQL, Oracle) ○ Bases de données NoSQL (par exemple, MongoDB, Cassandra, Couchbase) ○ Plateformes d‘entreposage de données (par exemple, Snowflake, Redshift, BigQuery) ○ Outils ETL (par exemple, Talend, Informatica, Apache NiFi) ○ Outils de veille stratégique (par exemple, Tableau, Power BI, QlikView) ○ Plateformes d‘apprentissage automatique (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Azure ML) 2. Comment évaluez-vous les normes d‘intégrité et de qualité des données dans votre organisation ? (Sélectionnez une réponse) ○ Très élevées ○ Élevées ○ Moyennes ○ Faibles ○ Très faibles ○ Ne sait pas/sans objet 3.Parmi les professionnels des données suivants, lesquels sont employés dans votre organisation ? (Sélectionnez toutes les réponses applicables) ○ Analystes de données ○ Scientifiques de données ○ Ingénieurs de données ○ Architectes de données ○ Administrateurs de bases de données ○ Analystes commerciaux ○ Autres (veuillez préciser) 4.Comment évaluez-vous le niveau général de maîtrise des données dans votre organisation ? (Sélectionnez une réponse) ○ Très élevé ○ Élevé ○ Moyen ○ Faible ○Très faible ○ Ne sait pas/non applicable |
Une fois que vous avez fait le point sur les outils que vous utilisez et sur la manière dont les membres de votre organisation les utilisent, vous pouvez situer votre maturité des données sur le modèle de maturité des données à cinq niveaux que nous avons mentionné plus haut. Par exemple, si vous utilisez Google Sheets et que vos connaissances en matière de données sont faibles, votre organisation se trouve au stade débutant. Envisagez de créer une enquête similaire pour vos scientifiques et analystes de données afin de déterminer où vous vous situez en termes de maturité des données.
Comment améliorer la maturité de votre organisation en matière de données
Une fois que vous aurez placé votre organisation sur l‘un des cinq niveaux du modèle de maturité des données, vous aurez une bonne idée de votre situation et de ce qu‘il faut faire pour passer au niveau suivant. Pour atteindre des niveaux plus élevés de maturité des données, vous devez.. :
1. Constituer une équipe chargée d‘élaborer et d‘appliquer des règles de gouvernance des données
Votre équipe chargée des données établit l‘intégrité des données à travers toutes les sources, crée des processus efficaces pour traiter les données, vous aide à respecter les réglementations et travaille avec toutes les parties prenantes pour créer et mettre en œuvre votre cadre de gouvernance des données. Cette équipe vous aidera à atteindre des niveaux élevés de maturité en matière de données.
L‘équipe chargée des données doit être composée d‘un :
- Ingénieur de données: Pour la conception, la construction et la maintenance de l‘infrastructure nécessaire au traitement d‘ensembles de données vastes et complexes.
- Administrateur de données: Pour la gestion des bases de données, des réseaux et des autres systèmes qui permettent à l‘organisation de stocker, de traiter et d‘utiliser efficacement ses données.
- Analyste de données: Pour la collecte, l‘analyse et l‘interprétation des données afin d‘éclairer les décisions et la stratégie de l‘entreprise.
- Scientifique des données: Pour concevoir et mettre en œuvre des modèles statistiques et des algorithmes d‘apprentissage automatique afin d‘extraire des informations et de la valeur d‘ensembles de données vastes et complexes.
2. Choisir entre la centralisation ou la décentralisation des données (tissu de données ou maillage)
La centralisation des données signifie que toutes les données de votre organisation convergent vers un référentiel central. La décentralisation des données (ou architecture maillée de données) signifie qu‘il n‘y a pas de référentiel central et que les données sont stockées dans plusieurs lacs et entrepôts de données. Il est important de choisir l‘une ou l‘autre solution, car c‘est en fonction de ce choix que vous concevrez le reste de votre architecture de données. Une architecture de données efficace conduit à une grande maturité des données.
Choisissez la décentralisation des données dans les cas suivants :
- Votre paysage de données est vaste et complexe. Il existe de nombreuses sources, types et consommateurs de données dans votre organisation, ce qui rend difficile la gestion centralisée de toutes les données.
- Vous avez de nombreuses équipes et des milliers d‘employés qui traitent les données de différentes manières.
- Vous souhaitez expérimenter de nouvelles sources de données, technologies et approches sans devoir passer par un processus centralisé de gouvernance des données.
Dans tous les autres cas, il est préférable de disposer d‘un dépôt centralisé.
3. Choisir ou élaborer un cadre de gouvernance des données
Pour améliorer la maturité de vos données, vous devez en prendre le contrôle total. Pour ce faire, vous avez besoin d‘un cadre de gouvernance des données. Un cadre de gouvernance des données est un ensemble de politiques, de procédures et de normes qu‘une organisation utilise pour gérer ses données. Il fournit une structure pour la collecte, le stockage, le traitement et l‘utilisation des données au sein de l‘organisation. Il fournit également des lignes directrices pour garantir la qualité, l‘exactitude, la sécurité et la conformité des données.
Votre équipe chargée des données peut élaborer un cadre adapté à votre organisation. Vous pouvez également utiliser le cadre de gouvernance des données de la DGI comme point de départ. Il explique tous les éléments du cadre de gouvernance des données, depuis les règles et les définitions jusqu‘aux responsables et aux droits de décision. En l‘utilisant, vous pouvez élaborer un ensemble détaillé de définitions, de règles et de processus et attribuer la responsabilité de chaque processus à différentes parties prenantes.
4. Fournir une formation à la maîtrise des données à tous vos employés
Atteindre des niveaux élevés de maturité des données est un travail d‘équipe. Formez vos professionnels non spécialistes des données afin qu‘ils puissent respecter vos règles de gouvernance des données. Des cours tels que Data Literacy Foundations d‘EdX, Data Literacy Specialization de Coursera et Data Literacy for All de Tableau sont conçus pour tout le monde. Formez tous vos employés à l‘aide de ces cours et augmentez la maîtrise des données de votre organisation.
Vos administrateurs de données, ingénieurs, analystes et scientifiques peuvent avoir besoin de temps en temps de passer des certifications avancées, mais une formation de base à la maîtrise des données pour tous les membres de l‘organisation vous aidera grandement à tirer le meilleur parti de vos données.
Comment SnapLogic aide les entreprises à améliorer la maturité de leurs données
SnapLogic vous aide à intégrer toutes les sources de données au sein de votre organisation et à automatiser le flux de données en fonction de vos besoins. Avec l‘aide de SnapLogic, vous pouvez mettre en œuvre votre cadre de gouvernance des données et prendre le contrôle complet de tous vos pipelines de données, que vous optiez pour une approche centralisée ou décentralisée.
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