En élargissant leur champ d’action au-delà de la Business Intelligence, les responsables chargés des données d’aujourd’hui veulent à tout prix prendre des décisions en temps réel et élaborer des modèles prédictifs qui permettent à l’organisation de garder une longueur d'avance.
Mais pour y parvenir, votre stratégie de données doit définir la bonne approche, une approche qui donne un sens aux données, qui s’aligne sur la stratégie métier et qui crée des solutions d’IA et d’analyse des données couvrant l’ensemble de l’organisation. Vous devez donner les moyens d’agir aux utilisateurs et définir des cas d’utilisation qui répondent aux besoins métier, de l’analytique traditionnelle et de la science des données aux analyses opérationnelles, au numérique, aux données des capteurs IdO, à la visualisation des données, aux initiatives en matière d’IA et au développement de nouveaux produits. Une stratégie de données claire constitue la première étape essentielle pour faire évoluer l’IA.
Mais pour exploiter pleinement le potentiel des données et de l’IA, il faut pouvoir prendre des décisions créatives, raconter des histoires convaincantes et bénéficier d’un soutien interfonctionnel. Ce cadre en six étapes, enrichi d’informations fournies par les leaders du secteur des données, vous aidera à concevoir et à mettre en œuvre une stratégie tirant le meilleur parti de vos équipes, de vos talents et des points forts de votre organisation.
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Connecter vos stratégies en matière de données et d’IA à la stratégie métier
Comme toute bonne stratégie en matière de données, l’adhésion de toute l’organisation est importante. Pour aligner les priorités métier et les priorités en matière de données, une compréhension claire des objectifs est cruciale, au niveau de l’organisation et de la direction. La première étape pour aider votre organisation à atteindre ses objectifs en faisant des données un véritable avantage concurrentiel consiste à rencontrer les membres de la direction et les parties prenantes de l’entreprise. « Tout commence et se termine ici : quel problème métier tentez-vous de résoudre ? » explique le Dr Rania Khalaf, responsable des technologies de l’information et des données chez Inari.
À terme, pour relier la stratégie métier et la stratégie de données, il faudra fusionner les cadres et les lignes directrices en place dans tous les départements pour obtenir une vue unifiée de l’environnement de données sur laquelle tout le monde s’accordera, dans l’idéal.
En fait, selon Gartner®, les CDO qui relient les données et l’analytique à des résultats métier et à des indicateurs hiérarchisés et quantifiés auront plus de succès que ceux qui n’adoptent pas cette approche¹.
Mais soyez réaliste, déclare Srinivasan Sankar, responsable des données et de l’analyse d’entreprise dans le secteur de l’assurance. Pour aider la direction à voir les mérites stratégiques des initiatives en matière de données et d’IA, assurez-vous d’abord que les priorités sont claires et que tout le monde est d’accord avant de commencer à façonner votre environnement collaboratif axé sur les données.
Identifier les cas d’utilisation les plus convaincants
Si vous pouviez profiter d’un meilleur accès aux données de haute qualité, où dans votre organisation pourriez-vous résoudre certains problèmes ? « Lors de vos échanges avec les parties prenantes, identifiez leurs besoins en fonction de leurs objectifs métier, au sein d’une même branche ou entre plusieurs branches d’activité, afin de leur montrer la valeur des données en tant qu’atout stratégique », explique Jo Ramos, spécialisé dans la conception et la mise en œuvre de stratégies de données pour les clients d’IBM.
Analysez l’environnement des données dans toutes les directions. Et si vous pouviez réduire les coûts de la chaîne d’approvisionnement en mettant à jour les applications obsolètes ? Ou peut-être pourriez-vous automatiser la gestion des risques et de la conformité grâce à l’IA pour obtenir des informations plus rapides et plus pertinentes ? En comprenant mieux la qualité de vos données et la manière dont elles circulent (ou non) entre les différents secteurs de l’organisation, comme les services financiers, commerciaux et marketing, vous pourrez bénéficier d’une vision plus globale des opérations et déceler de nouvelles opportunités d’accroître votre chiffre d’affaires, d’augmenter la rentabilité et de réduire les risques.
Connaître vos outils
Travaillez main dans la main avec le service informatique pour faire passer votre stratégie de données au niveau supérieur en tirant parti de l’infrastructure et des technologies existantes, ainsi que des nouvelles technologies de pointe. Bien comprendre les stratégies (ainsi que les sous-stratégies et sous-sous-stratégies) et l’écosystème technologique actuels de votre organisation, cela vous permettra de définir un plan d’action décisif et réalisable concernant l’utilisation des données, de l’IA et des applications pour atteindre les résultats métier visés. Ces connaissances sont cruciales : en tirant parti d’initiatives planifiées et financées, vous pourrez mettre en œuvre votre stratégie de données de manière efficace.
Familiarisez-vous avec la transformation numérique et les stratégies en matière d’IA de votre organisation
Jo Ramos souligne que la mise à jour des applications et l’actualisation des anciens systèmes n’apportent aucune valeur ajoutée, à moins de prendre en compte l’environnement de données actuel de votre entreprise. « De nombreuses organisations envisagent de moderniser leurs applications et de les intégrer dans le cloud, mais elles perdent de vue les données elles-mêmes », déclare-t-il. « Quand vous décidez d’intégrer des données et d’effectuer des analyses, il ne s’agit pas de déplacer toutes les applications vers le cloud, mais de déterminer comment les données vont vivre dans cette nouvelle architecture moderne. »
Découvrir les points problématiques pour révéler les obstacles et les lacunes
Maintenant que les objectifs finaux sont définis et que vous avez les responsables de votre côté (c’est bien le cas, n’est-ce pas ?), il est temps d’examiner votre écosystème et de déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Quels sont les obstacles à la création d’une véritable expérience axée sur les données ?
Ce sont souvent des silos organisationnels qui sont à la base des défis liés à l’intégration des données, à la gestion des données et aux workflows. En fait, 82 % des entreprises sont ralenties par les silos de données². Pour être le plus productifs possible, les employés ont besoin de données en libre-service et d’applications alimentées par l’IA, avec les contrôles appropriés en place. Le simple accès aux données ne devrait jamais constituer un obstacle.
Le but, c’est que vos utilisateurs puissent accéder aux données et les utiliser pour obtenir d’excellents résultats. Ils ne devraient pas avoir à se préoccuper de l’endroit où elles se trouvent, de leur gouvernance ou de la conformité des métadonnées sous-jacentes. Ils devraient pouvoir utiliser les données dont ils ont besoin en toute confiance.
Examiner les données pour découvrir ce dont vous disposez déjà et ce dont vous avez besoin
Une topologie des données révèle les courbes et les contours de l’information, de la même manière qu’une carte topographique montre les montagnes, les collines et les vallées. Elle peut classer, regrouper et gérer des scénarios de données qui englobent les priorités et les besoins concurrents de toute organisation. Lorsque vous comprenez la topologie des données de votre entreprise, vous pouvez identifier les contraintes et mettre en évidence les architectures de données obsolètes, par exemple les technologies qui ne sont pas alignées avec la stratégie de l’entreprise. Vous pouvez également identifier les domaines nécessitant des mises à niveau logiques, comme les opportunités d’adoption de technologies d’IA et d’automatisation plus robustes, ainsi que les obstacles à l’intégration des données.
Faire le point pour savoir qui est avec vous et ce qu’ils peuvent vous apporter
Peu importe à quel point vous êtes brillant et talentueux, vous ne pouvez pas chapeauter vous-même des modifications aussi massives au niveau de vos données. Assurez-vous que vous et votre équipe disposez des compétences spécifiques et des formations continues nécessaires pour vous adapter à la folle cadence du secteur informatique, en particulier dans le domaine de l’IA. Plus de la moitié des organisations renforcent les compétences des membres de leur personnel interne pour développer leur littératie et leur expertise en matière de données, et une entreprise sur cinq embauche des diplômés et les forme³. Soyez intelligent et restez-le.
Donner la priorité aux éléments de données critiques pour la gouvernance
Il est essentiel de garder le contrôle des éléments de données critiques et réglementés, tels que les noms, les adresses, les numéros de sécurité sociale et autres, pour faire fonctionner les différents systèmes métier sans erreurs de duplication, recherches peu fiables ou violations de la vie privée. Trouvez l’équilibre délicat entre la sécurisation des données et la promotion de l’innovation. Prenez les aspects suivants en compte : qui possède, gère et définit actuellement les politiques relatives aux données, et cette gouvernance affecte-t-elle la sécurité, la confidentialité ou la conformité de ces dernières ? Assurez-vous que les bonnes personnes au sein de votre organisation disposent des droits de décision, du cadre de responsabilité et des ressources externes nécessaires pour garantir un comportement approprié pour l’évaluation, la création, la consommation et le contrôle des données et des analyses. N’oubliez pas non plus la gouvernance des technologies d’IA que vous utilisez à ce stade.
Pour en savoir plus, consulter le cours d’IBM sur la topologie des données
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Définir l’état cible de vos données
Décrivez votre vision dans son intégralité afin que les conversations sur la stratégie en matière de données et les changements qui en résultent dans les processus métier soient aussi significatifs pour les ingénieurs d’applications et les analystes métier que pour les RH et le département commercial. « De nombreux environnements de données sont aujourd’hui dépassés, et ils ne présentent que rarement la flexibilité nécessaire pour évoluer dans le paysage numérique actuel », déclare Tony Giordano, responsable des engagements en matière de stratégie, de conseil et de transformation des données pour IBM.
« Mais le numérique exige des capacités de prise de décision en temps réel, et les modèles prédictifs qui les fournissent nécessitent des environnements basés sur la science des données. De plus en plus, les données opérationnelles jouent désormais un rôle critique dans votre écosystème de données. Une architecture de données moderne nécessite un écosystème de données intégré, dont les fonctionnalités doivent être gérées, gouvernées et sécurisées pour garantir une qualité des données cohérente, ainsi que la flexibilité nécessaire pour s’adapter à l’évolution des canaux numériques. »
Ce niveau de détail rend la modification des processus métier un peu moins pénible, puisque vous serez prêt à répondre aux préoccupations éventuelles en expliquant en détail comment les solutions faciliteront la vie d’un utilisateur donné. Et ce n’est pas rien : 37 % des personnes interrogées dans le cadre d’une enquête récente ont déclaré que la sécurité des données était leur principal défi, suivie par les préoccupations en matière de confidentialité des données et la gestion des pipelines de données⁴.
Être précis sur la manière dont la modernisation des applications, l’automatisation et l’IA peuvent faire passer votre stratégie au niveau supérieur
Plus vous en apprendrez sur votre transformation numérique et votre stratégie informatique, meilleure sera votre stratégie en matière de données. De telles informations permettent de stimuler l’efficacité, d’augmenter la croissance des revenus et d’atténuer les risques, en particulier lorsqu’elles sont soutenues par la modernisation des applications, l’automatisation et l’IA.
Lufthansa a travaillé avec une équipe d’IBM pour piloter de nouvelles idées d’activité basées sur l’IA et créer de nouveaux services ayant amélioré l’expérience des clients. Les sources de données auparavant disparates sont désormais consultables en langage naturel et avec les termes utilisés dans l’aviation pour répondre plus facilement aux 100 000 requêtes de clients reçues par an approximativement. « L’IA est un atout essentiel pour Lufthansa parce qu’elle ouvre le monde des données que nous avions à notre disposition », explique Mirco Bharpalania, directeur principal des solutions interdisciplinaires au sein du groupe Lufthansa. « Elle nous aide en fait à libérer tout le potentiel que nous possédions déjà, d’une manière ou d’une autre, dans nos bases de données. »
Mesurer les progrès accomplis dans la réalisation de vos objectifs
Nous comprenons les problèmes auxquels vous êtes confrontés. En tant que responsable chargé des données, vous devez souvent fournir et quantifier les principaux résultats sur trois fronts concurrents : la croissance du chiffre d’affaires, l’efficacité opérationnelle et l’atténuation des risques liés à la sécurité et à la confidentialité. Tirez le meilleur parti de vos données afin de contribuer directement à la croissance de l’entreprise. En établissant des indicateurs de réussite, vous hiérarchisez vos efforts en fonction de ce qui compte le plus pour votre organisation à un moment donné.
N’oubliez pas de consulter les notes prises lors des premières réunions avec les parties prenantes pour voir comment les objectifs et indicateurs clés de performance ont été définis, et comment ceux-ci s’articulent avec l’architecture de données et les stratégies en matière d’IA actuelles. Vos indicateurs répondent-ils aux plans audacieux définis initialement ? Si ce n’est pas le cas, il est temps de reprendre contact avec la réalité et de vous réaligner. « Le rôle du CDO est souvent éphémère. Il en va ainsi, car aucune attente n’est définie. Assurez-vous de définir ces attentes et d’obtenir des résultats au fur et à mesure », explique Srinivasan Sankar.
Capturer les points forts de votre stratégie de données, et les partager
À ce stade, vous devez être clair sur les priorités de votre organisation et sur la façon dont vous allez utiliser les données et l’IA pour générer de la valeur métier et l’accélérer. Quelles sont les prochaines lacunes à combler ? Une vue d’ensemble (où vous en êtes et ce qui vous attend) vous donnera un contexte stratégique pour élaborer des plans réalisables pour la mise en œuvre et la mise à l’échelle. Ce faisant, incluez les résultats, les objectifs et les mesures qui vous permettront de garder le cap, et partagez-les avec votre entreprise au fur et à mesure de votre parcours. Voici quelques éléments à inclure dans la présentation de votre stratégie de données :
- Observations, défis et recommandations
- Objectifs, résultats et mesures
- Les données interfonctionnelles doivent prendre en charge de multiples cas d’utilisation
- Besoins en matière de confidentialité et de sécurité des données
N’oubliez pas : la stratégie, ce n’est pas que sur le papier, il s’agit d’une approche vivante et évolutive. Soyez donc créatifs. Examinez-la et optimisez-la fréquemment en fonction de l’évolution des objectifs de l’entreprise, et assurez-vous toujours que votre stratégie laisse la place à la flexibilité, à l’agilité et à l’innovation humaine.
Télécharger le cadre de la stratégie de données en six étapes
Cartographier et gérer des scénarios concrets
Qu'il s’agisse d’actualiser des systèmes obsolètes, d’abandonner d’anciens produits, de déléguer des tâches à des partenaires compétents en matière de données ou d’appliquer l’intelligence artificielle à l’ensemble de l’activité, votre tâche consiste à vous concentrer sur vos objectifs en matière de données en évitant autant que possible les dérives. Vous disposez des informations provenant des personnes qui utilisent vos données. Réfléchissez aux meilleurs moyens d’accélérer la valeur qu’elles peuvent apporter à l’entreprise grâce à l’IA. Avec la mise en œuvre de la topologie de données que vous avez créée lors de la phase d’élaboration de la stratégie, vous pouvez suivre les cas d’utilisation et surveiller différents contrôles dans plusieurs branches d’activité.
Définir une politique de gouvernance des données basée sur la qualité, la confidentialité et la sécurité des données et de l’IA
Dans le cadre d’une approche moderne de la gestion des données, des capacités solides de gouvernance et de confidentialité permettent aux organisations de prospérer malgré le volume de données croissant. Une couche de métadonnées et de gouvernance pour toutes les initiatives en matière de données, d’analytique et d’IA améliore la visibilité et la collaboration dans votre organisation, quel que soit l’endroit où se trouvent les données. Votre politique de gouvernance des données définira les comportements en matière de qualité, de confidentialité, de sécurité et de gestion des données, et montrera où l’IA rationalise ces efforts de réglementation. Quelle que soit la politique mise en œuvre, elle devrait permettre de normaliser la terminologie des données structurées et non structurées afin que tous les membres de l’organisation parlent le même langage. Tout cela devrait être soutenu par des applications conçues pour des environnements spécifiques, alignées sur les exigences en matière de sécurité et de réglementation, et intégrées dans une approche multicloud hybride pour garantir une protection optimale.
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Identifier les défenseurs de vos données
Les personnes de votre organisation que vous voyez comme des alliés en matière de stratégie de données et de promotion sont vos partenaires de réussite. Identifiez les personnes les plus intéressées par l’impact des données sur leur travail et impliquez-les régulièrement dans les réunions et le maintien des normes. « J’ai commencé petit, en identifiant les champions des produits », explique Srinivasan Sankar. « Nous avons commencé par un département commercial, et une fois le succès au rendez-vous, cela s’est répandu. »
En tant qu’entreprise axée sur les données, IBM dispose d’une équipe de promoteurs des données qui se consacre exclusivement à aider l’organisation à mettre e, place une meilleure utilisation des données, plus généralisée, à tous les niveaux.
Ces défenseurs des données sont pleinement habilités au sein d’IBM en ce sens que s’ils trouvent un groupe partageant les mêmes idées dans les comptes clients ou la chaîne d’approvisionnement, par exemple, et qu’ils veulent aller de l’avant avec les données et les capacités d’IA, ils peuvent le faire sans avoir à revenir pour obtenir une autorisation ou un financement.
Standardiser votre nomenclature
D’ici 2024, les organisations qui utilisent efficacement les métadonnées actives réduiront de moitié le temps de livraison des données intégrées et amélioreront la productivité des équipes chargées des données de 20 %⁵.
Pour normaliser leur nomenclature avec les métadonnées, nombre d’organisations mettent en œuvre un catalogue de connaissances. Ce type de catalogue permet aux utilisateurs de consulter, d’organiser, de catégoriser et de partager des données, des actifs de connaissances et des informations sur la conformité, comme un glossaire commun interorganisationnel. L’objectif est de s’assurer que tout le monde est sur la même longueur d’onde en matière de gouvernance, de qualité et de conformité des données.
Définir vos cycles de sprint
Pour qu’une stratégie en matière de données et d’IA puisse s’imposer, les organisations doivent souvent remanier l’ensemble de leur culture autour de nouveaux concepts et environnements. Cela peut sembler intimidant, mais ce n’est pas impossible.
Commencez par réfléchir aux objectifs essentiels et viables que vous pourriez atteindre en peu de temps. Réunissez votre équipe transversale autour d’objectifs clairs. Ensuite, définissez des cycles de sprint courts avec des étapes à franchir qui vous aideront à prouver les résultats. L’une des approches possibles consiste à suivre ce processus simple et reproductible utilisé par les experts en données d’IBM :
- Prévoyez une à deux semaines d’ateliers de découverte et de sessions de planification de la stratégie de données, avec un exercice de cartographie de la topologie des données.
- Faites vos preuves pendant six semaines sur un cas d’utilisation axé sur le client comportant des étapes clés exploitables et faciles à apprendre.
- Adoptez et mettez à l’échelle un produit de test que les parties prenantes internes suivront pour garantir la conversion.
Cette dernière partie est critique. Pour favoriser une compréhension claire des avantages de toute stratégie, il faut s’assurer que la direction, les équipes techniques et les utilisateurs professionnels ont tous le même objectif en ligne de mire.
Rassembler vos petites victoires sous forme de MVP
Parfois, c’est en investissant le moins possible que l’on obtient le maximum. L’équipe informatique d’Experian ne savait pas que l’analyse des données avait sa place dans son back-office ; elle savait seulement qu’elle se noyait sous les informations. L’assemblage d’un seul rapport de solvabilité en moins d’une seconde ne nécessite pas moins de 3 000 sources de données, 200 millions d’enregistrements constamment mis à jour chaque mois et des milliards de lignes de données supplémentaires traçant les données historiques archivées et les ensembles de données dérivés.
En collaboration avec IBM, Experian a mis en place un MVP qui permet aux utilisateurs d’envisager et de tester de nouvelles idées avec un minimum d’investissement et de fonctionnalités. Dans de nombreux cas, c’est le moyen le plus rapide et le plus rentable de tester des hypothèses et de déterminer si un investissement continu est judicieux. Ici, c’est absolument le cas. « En 90 jours, nous avions la preuve du concept, dont les résultats ont démontré que nous pouvions améliorer notre couverture de 500 % et réduire nos coûts de 80 % », explique Joni Rolenaitis, CDO chez Experian.
En intégrant les technologies et les systèmes émergents, les organisations deviennent plus automatisées, plus axées sur les données, plus tolérantes aux risques et plus sûres. Il s’agit aussi de travailler plus intelligemment, et pas plus dur. Après tout, les informations tirées des workflows pilotés par l’IA peuvent créer de nouvelles efficacités et des flux de revenus plus rentables. Réfléchissez à l’impact des écosystèmes de données et des pratiques de gestion obsolètes sur la capacité d’un employé à prendre des décisions. D’après certaines études, jusqu’à 68 % des données ne sont pas analysées dans la plupart des organisations⁶. Avec les progrès fulgurants en matière de capacité de calcul, des algorithmes plus intelligents et un stockage plus abordable, le regroupement des données constitue le fondement des organisations tournées vers l’avenir.
Créer un catalogue central pour rechercher et partager des informations
Il serait judicieux de tirer parti d’un catalogue central pour stocker et partager des informations, pour simplifier la consommation de données. Dans le catalogue, les données sont augmentées sous leur forme originale et organisée, avec un stockage adapté permettant de publier des données et de s’y abonner dans l’ensemble de l’organisation. Les outils d’accès aux données vont au-delà des applications ou processus individuels : il s’agit de prendre en compte la façon dont vos données sont consommées et de voir quelles connaissances en émergent. Ce niveau de détail permet aux utilisateurs de prendre des décisions en temps réel en tenant compte des données propres aux branches d’activité, ainsi qu’aux analystes, data scientists et agences réglementaires et fédérales.
Encourager l’adoption des stratégies dans toutes les directions en responsabilisant les consommateurs de données
Il ne s’agit pas simplement de foncer tête baissée dans les données. Vous pouvez utiliser votre nouveau cadre de gestion des données pour encourager l’adoption des stratégies en matière de données et d’IA dans toutes les directions, pas simplement depuis le haut de la hiérarchie. De cette façon, vous allez influencer la communication dans votre entreprise, améliorer les workflows clés, optimiser la sécurité et débloquer de nouveaux modèles économiques, de nouvelles opportunités sur le marché et une nouvelle efficacité opérationnelle.
Communiquer les résultats pour une visibilité maximale
Montrez le fruit de vos efforts. « Renforcez votre crédibilité en établissant des liens entre les processus métier et les données, et en racontant une histoire convaincante à partir de vos données », explique Srinivasan Sankar. Faites-le dans toute l’entreprise (à tous les niveaux de la hiérarchie) avec des récapitulatifs rapides pour tenir les personnes informées et des rapports réguliers qui mesurent l’efficacité de vos nouvelles stratégies pour générer des revenus et rendre le travail plus agréable pour tout le monde, en particulier avec l’IA.
Embaucher (et reconvertir) des talents pour rester agile
La pénurie de talents est réelle, mais la plupart des organisations ne savent pas comment y remédier. Pour combler le déficit de compétences, il faut aller au-delà des stratégies traditionnelles de recrutement et de formation. Alors que les entreprises font tout ce qu’elles peuvent pour combler leurs besoins en talents, nombre d’entre elles ajustent leurs exigences en matière de formation et d’expérience uniquement pour pourvoir des postes. Que faire quand la formation et le recrutement ne suffisent pas ? Consultez ces conseils du Guide de l’entreprise pour combler le déficit de compétences d’IBM et découvrez comment réagir face à ces lacunes grâce à l’IA et à l’automatisation.
Favoriser la littératie des données, en permanence
Gartner prévoit que d’ici 2023, la littératie des données deviendra un moteur essentiel et nécessaire de la valeur métier, comme en témoigne son inclusion formelle dans plus de 80 % des stratégies en matière de données et d’analyses, et des programmes de gestion du changement⁷. Mais maintenir la littératie des données, cela ne devrait pas se produire ponctuellement une fois par an ou par trimestre : cela devrait faire partie intégrante de la stratégie de votre entreprise. « Si vous essayez d’accéder à une culture axée sur les données sans donner les moyens d’agir à vos employés, c’est un peu paradoxal », explique M. Bhandari. « Dans une culture axée sur les données, les utilisateurs devraient pouvoir observer les données. »
Établir des partenariats solides au sein de l’organisation
Au niveau le plus élémentaire, votre travail en tant que responsable des données est d’aider votre organisation à prendre les décisions les plus avisées concernant la collecte, la gestion et l’utilisation des données. Lorsque vous développez et renforcez des partenariats à tous les niveaux, soyez ouvert aux commentaires et à la collaboration, et attendez-vous à l’inattendu. Car il se passe quelque chose de fascinant lorsque l’on développe une organisation axée sur les données. Plus votre vision s’intègre à l’ADN de l’organisation, plus vous pouvez « lâcher prise » en soutenant simplement une culture dans laquelle les employés sont motivés à apprendre et à assumer de nouveaux rôles. Tout au long du processus, continuez à communiquer votre but et vos objectifs avec clarté, en gardant un œil sur l’avenir.
Gartner prévoit que d’ici 2023, la littératie des données deviendra un moteur explicite et nécessaire de la valeur métier, comme en témoigne son inclusion formelle dans plus de 80 % des stratégies en matière de données et d’analyses, et des programmes de gestion du changement⁷.
Toute votre organisation, inspirée par votre stratégie de données, est mobilisée derrière vous. Lorsque vous améliorez les technologies existantes et en introduisez de nouvelles pour simplifier l’accès aux données à tous les niveaux de l’organisation, n’oubliez pas que vous faites plus que générer des gains d’efficacité et créer de nouvelles perspectives : vous construisez une culture dans laquelle les employés cherchent à tout prix à exploiter tout le potentiel des données.
Notes de bas de page
1 « CDO Agenda 2022: Pull Ahead By Focusing on Value, Talent and Culture », Gartner, 2021.
2 « The Total Economic Impact Of IBM Garage », étude commandée menée par Forrester Consulting, octobre 2020
3 « Tableau Boosts its Data Literacy Initiatives to Address Data Skills Gap, Expand Market », IDC doc #EUR148573521, IDC, décembre 2021
4 « Diving into the data lake—Highlights from VotE: Data & Analytics, Data Platforms 2021 », 451 Research, qui fait partie de S&P Global Market Intelligence, 2021
5 « The Impacts of Emerging Cloud Data Ecosystems: An Architectural Perspective », Gartner, 9 septembre 2021
6 « Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud », Seagate Technology, juillet 2020
7 « A Data and Analytics Leader's Guide to Data Literacy », Gartner, 2021
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