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Les bonnes pratiques pour s’engager dans une transformation digitale

février 2, 2021
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Aujourd’hui, la donnée concerne tous les secteurs d’activité. Les entreprises sont toutes de près ou de loin confrontées à des enjeux de data management. Malgré ces constats, la plupart de celles-ci ont toujours du mal à réellement se transformer en organisation data-driven. Une des raisons pour lesquelles elles ne réussissent pas, c’est qu’elles se retrouvent souvent face à des systèmes d’informations complexes et chronophages, ce qui représentent un véritable frein pour leur transformation digitale. 

En effet, peu d’organisations sont capables de réellement trouver leurs données d’entreprises, surtout quand elles ont un patrimoine de données regroupant des formats, tailles, et variétés de données différentes. De plus, il est difficile de pouvoir les interpréter, ou même de savoir si elles sont de qualité quand elles sont mal, ou tout simplement pas, documentées. 

Dans cet article, nous partageons quelques bonnes pratiques afin que les entreprises puissent trouver les clés pour démarrer leur transformation digitale grâce à la découverte des données. 

Repenser son SI d’entreprise

Pendant de nombreuses années, la données et les enjeux du data management étaient réservés aux Géants du Web, comme les GAFAM par exemple (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft). Étant des acteurs du web et travaillant principalement avec des ressources digitales, leurs SI et infrastructures étaient déjà pensés et développés autour de la data. Il était donc plus difficile pour les autres acteurs du marché d’implémenter des nouveaux modèles et stratégies : les forces n’étaient pas équivalentes !

Ces autres organisations étaient confrontées à des technologies construites sur une accumulation dans les temps. Il est donc évident qu’il est plus complexe d’engager une transformation digitale avec ce cas de figure.

Un exemple frappant se trouve dans le secteur bancaire. Alors que les banques ont su normaliser les données du fait de la succession de directives internationales, elles ont dû faire face aux nouvelles banques digitales, proposant des services beaucoup plus agiles et performants. Afin de rester compétitives, elles ont compris qu’il était nécessaire de changer de modèle stratégique pour rester dans le peloton de la course digitale.

 Un autre exemple se trouve dans le secteur automobile. Le comportement de leurs consommateurs tend à changer progressivement et le marché s’en ressent. La demande grandissante des déplacements « eco-friendly » avec l’utilisation de vélos, l’accès à des services de VTC ou encore une mobilité partagée avec la hausse du covoiturage.

Ces faits montrent principalement que le marché de la mobilité évolue ; la demande ne se place plus sur l’acquisition de nouveaux biens, mais plutôt sur des services de mobilités mis à leur disposition. Ainsi, pour rester compétitifs et répondre aux attentes des nouveaux comportements de leurs usagers, les acteurs du marché automobile doivent se diversifier. 

Se doter des bonnes solutions data

Afin de répondre aux besoins des usagers de la donnée, il est essentiel d’outiller ses équipes data des bonnes solutions. Il faut ainsi, répondre à la question : quelles technologies transverses à l’ensemble des silos de l’entreprise faut-il déployer pour disposer d’une configuration agile ? Pour cela, les ressources IT doivent être organisées pour couvrir trois grandes étapes :

  1. la découverte des données (ou, data discovery en anglais),
  2. la préparation et la transformation de ces données,
  3. la consommation de celles-ci par les différents services de l’entreprise.

Pour plus d’informations sur le data discovery, vous trouverez ci-dessous, des articles détaillés : 

Ces trois étapes sont primordiales pour démarrer sa transformation vers une entreprise data-driven.

D’une part, elles aident à mettre en œuvre les mesures de sécurité appropriées pour prévenir la perte de données sensibles et éviter des conséquences financières et de réputation dévastatrice pour l’entreprise. D’autre part, elle permet aux équipes data d’approfondir les données afin d’identifier les éléments spécifiques qui révèlent les réponses et de trouver des moyens de montrer les réponses. 

 

Tout cela avec un data catalog

Chez Zeenea, nous définissons un catalogue de données comme étant :

“Un inventaire détaillé de tous les actifs de données d’une organisation et de leurs métadonnées, conçu pour aider les professionnels de la donnée à trouver rapidement les informations les plus appropriées pour tout objectif business et analytique.”

En vous outillant d’un data catalog, aussi bien les équipes que les responsables data seront à même de démarrer une transformation digitale en s’appuyant sur les données d’entreprise. 

Choisir Zeenea, c’est choisir:

  • Une vue d’ensemble sur toutes les données contenues dans les diverses plateformes data de l’entreprise,
  • Un moteur de recherche Google-esque qui donne la possibilité de rechercher un jeu de données, terme métier, ou même un champ à partir d’un mot clé. Affinez la recherche avec divers filtres.
  • Une application collaborative qui permet une acculturation à la donnée dans l’entreprise grâce à un système de discussion,
  • Une technologie de Machine Learning qui notifie et donne des suggestions intelligentes concernant les informations des données cataloguées,
  • Une expérience utilisateur dédiée qui donne la possibilité aux data leaders de permettre à leurs équipes data de devenir autonomes dans leurs découverte des données.

En savoir plus sur notre data catalog 

 

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Si vous souhaitez obtenir plus d’informations, une démo gratuite et personnalisée, ou si vous voulez juste nous dire bonjour, n’hésitez pas à nous contacter et notre équipe commerciale se chargera de vous répondre dès réception de votre demande 🙂

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