Avez-vous une stratégie de données à l'épreuve du temps ? Voilà 4 questions pour le savoir !
L'expertise en matière d'analyse de données est un élément clé dans le monde des affaires aujourd'hui. Dans le même temps, les compétences qui permettent l'analyse des données sont en constante évolution à mesure que des tendances disruptives émergent et se transforment.
Lorsque les gens ont commencé à parler de la façon dont les technologies de l'industrie 4.0 allaient transformer les opérations industrielles, l'intelligence artificielle (IA) n'était même pas sur la liste. Aujourd'hui, le Machine Learning est un élément clé de l'analyse prédictive, du contrôle des processus, de la planification des fonctionnalités, de la détection des anomalies et de nombreuses autres capacités critiques.
Comment savoir si votre stratégie de données peut s'adapter à ces technologies en constante évolution et aux besoins changeants de l'entreprise ? Posez-vous ces quatre questions :
1. Les objectifs de l'équipe opérationnelle sont-ils clairement définis et alignés sur la stratégie de l'entreprise ?
Les priorités opérationnelles doivent permettre de définir les priorités en matière de données, qui ont des objectifs spécifiques et quantitatifs. Ces priorités doivent guider la planification, l'exécution et l'ajustement de toute stratégie de données au fil du temps.
Avant de vous engager dans un objectif ou un projet axé sur les données, documentez des objectifs stratégiques clairs et les résultats attendus. Si l'objectif de l'entreprise est de réduire les coûts opérationnels et de maintenir les prix actuels sur un marché concurrentiel, les objectifs du projet axé sur les données pourraient ressembler à "Réduire les taux de rebut de 20%" ou "Augmenter le débit de 10%". Il s'agit d'objectifs clairement définis et facilement mesurables.
La culture est un autre aspect de l'alignement stratégique. Pour les entreprises orientée tradition, pratiques conventionnelles et sécurité, la stratégie de données doit s'aligner avec cette culture et n'adopter que des pratiques largement reconnues. Si l'entreprise est motivée par l'innovation et le changement, elle est plus susceptible d'adopter une approche pionnière en matière de technologie des données et de stratégies de données dites itératives.
Outre les objectifs d'efficacité, une stratégie de données soutient également les objectifs de croissance, tels que l'élargissement d'un portefeuille de services ou l'amélioration de la qualité des produits. Les huit moteurs de valeur de l'industrie 4.0 définis par McKinsey constituent une bonne référence pour les entreprises industrielles :
2. Existe-t-il les compétences techniques nécessaires à l'exécution de la stratégie de données ?
Les développeurs et les administrateurs de systèmes travaillent avec des spécialistes des données, mais ils n'ont généralement pas la formation nécessaire pour effectuer des tâches avancées liées aux données, telles que construire des modèles de Machine Learning. Avant de se lancer dans une transformation digitale axée sur les données, l'entreprise devra former les employés existants, embaucher pour de nouveaux postes ou s'associer à un fournisseur capable de remplir ces rôles.
Ces rôles - tels que ceux d'analyste ou de data scientist - sont difficiles et coûteux à pourvoir compte tenu de la demande du marché. De nombreuses entreprises optent plutôt pour une approche soutenue par des partenaires. Cette option garantit l'évolutivité à mesure que les demandes de nouvelles initiatives en matière de données augmentent ou qu'une stratégie de données est déployée dans de nouvelles zones géographiques, sur de nouveaux sites, dans de nouvelles équipes, etc.
Les utilisateurs finaux doivent également être prêts à accueillir des changements pilotés par les données, et leur niveau de compétence doit être intégré dans toute stratégie de données en cours d'élaboration. Les questions importantes pour cette évaluation sont les suivantes : Les utilisateurs sont-ils prêts à utiliser la nouvelle fonctionnalité ? Sont-ils prêts à adopter ce changement et à en voir la valeur ? Cette solution répond-elle aux besoins spécifiques exprimés par les utilisateurs finaux et fait-elle progresser nos objectifs stratégiques pour les utilisateurs finaux ?
Les réponses à ces questions guideront le déploiement de nouvelles fonctionnalités et indiqueront le niveau de formation à prévoir.
3. Le dispositif technologique en place permet-il de soutenir la stratégie de traitement des données ?
Cette question comporte plusieurs aspects. Tout d'abord, une question courante est la suivante : "Est-il préférable d'utiliser une solution reconnue ou une solution dotée de la technologie la plus récente ou la plus performante ?" La culture de l'entreprise guidera le niveau de risque et d'innovation à cibler, et permettra d'identifier les fournisseurs qui s'adaptent le mieux à la culture de l'entreprise. La collaboration avec l'équipe interne et les autres partenaires fournisseurs est essentielle à la réussite de la stratégie de données. S'il existe un décalage entre les styles de travail, la tolérance au risque et d'autres attributs, les projets peuvent prendre plus de temps que prévu et ne se dérouleront pas aussi bien.
L'évolutivité est une autre considération importante. Le fait de disposer de systèmes technologiques évolutifs pour l'ingénierie des données garantit que les services de données peuvent évoluer en fonction de la demande, à mesure que les fonctionnalités évoluent et deviennent plus puissantes. Cherchez une architecture libre, disposant d'une accessibilité transparente et qui a fait ses preuves dans votre secteur. Cela permettra de réduire le risque d'être dépassé par des systèmes dont les besoins évoluent.
Assurez-vous que la puissance de calcul allouée au projet est suffisante. De nombreuses solutions de données avancées nécessitent une puissance nettement supérieure à celle des solutions traditionnelles. L'utilisation d'un service Cloud offre un stockage et une puissance de calcul adéquats. Les serveurs sécurisés ou les serveurs sur site sont également une option pour les opérations critiques, à condition que les besoins de stockage soient satisfaits
4. Les processus concernés appliquent-ils déjà les bonnes pratiques actuelles ?
Il s'agit d'une question importante car elle peut retarder les bénéfices optimaux des investissements dans la stratégie des données.
Il n'est pas nécessaire que l'ensemble de l'entreprise soit au top pour d'utiliser des outils analytiques avancés. Limitez plutôt les projets pilotes ou les premières initiatives en matière de données aux secteurs et aux processus qui fonctionnent déjà efficacement, car :
- Si un processus, une équipe ou un service ne fonctionne pas efficacement, concentrez-vous d'abord sur la rationalisation des opérations en utilisant des outils plus traditionnels. L'utilisation d'outils de données sophistiqués pour résoudre des problèmes de base peut constituer une perte de ressources et de temps.
- Si un problème plus important est découvert au cours d'un projet de données, il est courant que le projet se recentre sur le problème le plus important. Cela peut faire dérailler la stratégie de données, retarder les délais du projet et diminuer le soutien général. Il est préférable de minimiser les surprises grâce à une analyse claire des opérations actuelles.
Viser le succès dès le départ
Se précipiter dans une stratégie de transformation des données sans les bonnes bases peut limiter les avantages qui en découlent, même si des outils de gestion des données sophistiqués deviennent de plus en plus présents pour les positions plus opérationnelles. Utilisez les quatre questions ci-dessus pour faire le point sur votre stratégie de données actuelle ou planifiez votre prochaine étape vers une stratégie plus avancée. En prenant le temps de bien faire les choses dès le départ, vous aiderez les projets à se dérouler dans les temps et à obtenir les résultats escomptés.
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