L’utilisation des données pour obtenir des informations exploitables sur ce que veulent les clients devient rapidement moins un avantage concurrentiel qu’une stratégie d’optimisation commerciale standard. La numérisation des entreprises et la nature 24h/24 et 7j/7 d’une société connectée signifient qu’aujourd’hui, il y a plus de données disponibles que jamais pour prédire l’avenir.
Alors, comment transformer vos données en informations exploitables qui vous apporteront une réelle valeur commerciale ? La réponse réside dans la transformation des données et dans une réflexion approfondie sur les formats de données que vous devez d’abord exploiter pour obtenir des informations commerciales et prédire l’avenir.
Le taux d’échec des projets de transformation numérique oscille autour de 70 %, selon certains analystes du secteur, il est donc essentiel que les entreprises ne se laissent pas distraire par le volume considérable de données disponibles. La qualité des données elles-mêmes doit être prise en compte, bien sûr, mais un casse-tête encore plus important consiste à déterminer s’il faut se concentrer exclusivement sur les données structurées ou inclure également des données non structurées dans l’analyse.
Avant de lancer votre prochaine initiative axée sur les données, vous devez penser aux éléments suivants :
1. Décidez des formats de données à exploiter en premier. Aussi tentant qu’il puisse être de se lancer dès le premier jour avec des données structurées et non structurées, une voie plus prudente consiste à commencer petit avec des projets pilotes de données structurées d’extraction, transformation, chargement (ETL), et une fois que le retour sur investissement a été établi en termes des informations fournies, évoluez en conséquence et exploitez la puissance des données non structurées via les processus d’extraction, de chargement et de transformation (ELT).
2. Décidez à l’avance qui sera responsable pour la transformation et la gouvernance des données.
Alors que certaines petites entreprises peuvent confier le travail à un directeur des données, il faut souvent une équipe dédiée pour mettre en place des initiatives basées sur les données et perfectionner la main-d’œuvre selon les besoins.
3. Décidez comment vous évaluerez la qualité des données pour les intrants et les extrants et communiquer aux parties prenantes l’importance de consacrer du temps et de l’argent à la transformation numérique. Il est important que tout le monde dans votre entreprise comprenne pourquoi les programmes d’analyse nécessitent des ajustements pour être vraiment efficaces et le rôle que joue la transformation numérique dans la réduction des risques d’informations erronées. Les décideurs qui non seulement reconnaissent la valeur des données qu’ils possèdent actuellement, mais comprennent également l’importance d’utiliser ces données pour découvrir des informations exploitables seront en mesure de prédire l’avenir et de réussir sur un marché concurrentiel.
Ces dernières années, les données sont devenues une marchandise que les gens convoitent, avec des personnes, des lieux et des choses générant des informations à un rythme effarant – le Forum économique mondial, par exemple, a prédit en 2019 que 463 exaoctets de données seraient créés chaque jour par 2025. Si vous commencez votre parcours d’analyse prédictive en recherchant des fruits à portée de main, vous pouvez vous assurer que les quantités massives de données disponibles que vous collectez peuvent être utilisées, conservées et accessibles de manière à ce que leur valeur soit indéniable.
Les défis liés à l’utilisation de données non structurées pour l’analyse prédictive ne se limitent pas aux grandes entreprises ou aux entités qui en sont aux premiers stades de leur transformation numérique. La conversion des données dans un état analysable s’est avérée être une pierre d’achoppement pour les entreprises de toutes tailles.
En convertissant les données disponibles d’un format à un autre, vous pouvez profiter non seulement des exigences d’intégration et de gestion des données, mais également faciliter les initiatives de gestion des données et d’entreposage de données. Vos données sont peut-être dorées, mais si elles ne peuvent pas être transformées facilement dans un format qui permet des informations exploitables, vous pourriez aussi bien appeler cela de la poussière numérique.
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