Les données sont devenues un atout moderne pour les organisations. L’utilisation de l’analyse pour tirer pleinement parti des données devient une priorité croissante dans tous les secteurs d’activité.
L’automatisation, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (intelligence artificielle) — tous basés sur la collecte et l’analyse de données — sont les mots à l’écoute qui dérobent les manchettes.
Ces technologies peuvent être courantes pour les banques, les compagnies d’assurance ou les géants de la technologie. Mais qu’en est-il du reste d’entre nous ?
Lastratégie de données de votre entreprise s’appuie-t-elle toujours sur des feuilles de calcul manuelles ? Si c’est le cas, vous n’êtes pas seuls. L’étude de Deloitte montre que 96 % des cadres estiment que l’utilisation des bons outils pour tirer le meilleur parti des données deviendra plus importante que jamais au cours des prochaines années. Pourtant, une entreprise sur dix n’a pas encore mis en œuvre une stratégie Big Data et moins d’un tiers mène régulièrement des projets Big Data, selon une enquête MHR Analytics.
Alors que beaucoup doivent encore adopter l’analyse des données, il ne faut pas nier que la course à l’adoption de cette technologie s’accélère. Le choix de faire progresser votre parcours de données est essentiel pour la concurrence ainsi que pour atteindre vos objectifs organisationnels.
Des données
probantes sur les avantages de la maturité des données sont largement disponibles. Dans un exemple, une enquête menée par le MIT et IBM a révélé que les organisations ayant un niveau élevé de maturité des données enregistraient une croissance des ventes de 8 % plus élevée, un revenu d’exploitation de 24 % plus élevé et un chiffre d’affaires supérieur de 58 % par employé.
Quelles sont les premières étapes pour progresser votre parcours de données et augmenter l’échelle de maturité des données ? En fait, qu’est-ce que la maturité des données ?
« La maturité des données est la mesure dans laquelle une organisation utilise les données qu’elle produit », a déclaré Laura Timms, responsable de la stratégie produit chez MHR Analytics.
« Une organisation qui utilise un logiciel de veille décisionnelle avancée pour analyser ses données peut être considérée comme beaucoup plus mature qu’une organisation qui s’appuie sur des feuilles de calcul pour le reporting », a-t-elle déclaré.
« La maturité des données équivaut à équiper les organisations basées sur les données d’informations qui surchargent leurs propres efforts, leur permettant de se libérer des limites qui autrement les empêcheraient. Beaucoup d’entreprises de premier plan le comprennent et utilisent leurs données non seulement pour améliorer leurs opérations principales, mais pour lancer des modèles d’affaires entièrement nouveaux et améliorés Beaucoup d’autres ont du mal à comprendre le battage médiatique et l’excès d’information sur les aspects du Big Data, ce qui crée des obstacles à la l’analyse de rentabilisation pour faire avancer le cheminement des données. »
La maturité avancée des données crée des règles du jeu inégales dans de nombreux secteurs, les organisations basées sur les données volant des parts de marché sur certains marchés hyper-compétitifs.
Les cinq étapes de maturité des données sont les suivantes :
ÉTAPE 1 — Opérationnel. La création de rapports est limitée aux tâches critiques pour les opérations de l’entreprise, sans outils officiels de BI (Business Intelligence) et d’analyse ni norme en place pour le prendre en charge, et les feuilles de calcul ns de reporting.
ÉTAPE 2 — Descriptif. La BI et l’analyse en sont à leurs premiers stades de mise en œuvre et sont utilisées pour rendre compte de l’activité.
ÉTAPE 3 — Planification. À l’aide d’outils tels que la planification de scénarios, la BI et l’analyse sont utilisés non seulement pour rendre compte de ce qui se passe, mais aussi pour planifier l’avenir.
ÉTAPE 4 — Prédictif. L’ analyse des données est utilisée pour prédire ce qui se passera dans cinq, dix, voire vingt ans et pour identifier les principaux moteurs des tendances.
ÉTAPE 5 — Prescription. Les utilisateurs n’ont plus à entrer des variables dans le système pour prédire les résultats futurs. Au lieu de cela, l’apprentissage automatique et l’IA permettent de détecter les problèmes avant même qu’ils ne soient pris en compte.
MHR Analytics a lancé un outil gratuit fournissant des conseils téléchargeables sur la maturité des données.
Le Quiz MHR Analytics sur la maturité des données évalue l’endroit où les entreprises se trouvent sur le parcours des données et produit des mesures pratiques sur mesure pour progresser à l’échelle.
L’ outil vise également à démystifier une partie du jargon sur les données et à fournir un diagnostic non-absurde.
