La maturité des données d’entreprise pour les PME – est-ce possible ?

« Beaucoup de gens parlent de la démocratisation des données, ou plus précisément de la façon dont ils peuvent utiliser Power Bi au sein des organisations pour démocratiser l’utilisation des données au sein d’une organisation en permettant aux équipes de collaborer sur des rapports pour prendre de meilleures décisions commerciales.

Cependant, je pense que les gens oublient également comment le cloud peut aider à démocratiser les données en donnant aux PME les mêmes outils et le même pouvoir pour consolider et analyser les données d’une manière que seules les entreprises pouvaient auparavant.

Pourtant dans une récente Enquête Gartner, 87,5 % des répondants avaient une faible maturité en matière de données et d’analyse, ce chiffre étant encore plus élevé pour les petites entreprises. Cela est dû en partie aux coûts traditionnels associés à des technologies telles que Data Warehouse ou des outils avancés de Business Intelligence. Cependant, avec les progrès des technologies basées sur le cloud, ces solutions sont désormais disponibles à une fraction du coût et offrent sans doute plus de valeur à mesure que la quantité de données à la disposition d’une organisation a augmenté.

Alors pourquoi ce gouffre dans la maturité des données semble-t-il encore exister ? La technologie ne peut pas aller plus loin, et bien que nous ayons la possibilité d’utiliser Microsoft Azure comme plate-forme pour fournir ces informations, nous devons également examiner quelle est la stratégie de données plus large et comment elle peut être alignée sur la stratégie commerciale pour fournir de meilleurs résultats. services aux citoyens, aux locataires, aux étudiants ou aux patients.

En règle générale, il existe deux stratégies principales que je vois utilisées par les organisations en ce qui concerne la préparation et la distribution de leurs données : Ad-Hoc et Centralisé/Gouverné.

Ad hoc

C’est le modèle souvent adopté par les petites organisations et, en bref, il repose sur des personnes ou des unités commerciales individuelles pour assumer la responsabilité du nettoyage, de la mise en forme et de la transformation des données dont elles ont besoin.

Cela donne sans aucun doute aux organisations la possibilité d’être plus agiles tout en travaillant potentiellement dans la limite de leurs capacités de ressources actuelles à court terme pour leur permettre de commencer à utiliser les données à des fins d’analyse plus rapidement sans avoir à faire appel à des responsables ou à des processus supplémentaires.

Cependant, cette approche présente de gros inconvénients, en particulier lorsqu’une organisation grandit en raison d’erreurs supplémentaires des utilisateurs, d’approches incohérentes et de la dépendance de personnes clés au sein d’unités commerciales ou d’équipes spécifiques. De plus, comme ces différentes approches sont rarement documentées ou révisées, cela signifie souvent que les meilleures pratiques ne sont pas partagées et peuvent donc être beaucoup moins efficaces.

Centralisé/Gouverné

Je ne préconise pas ici que les données ne doivent être mises à la disposition d’une équipe ou d’un service central, car je suis fermement convaincu que la valeur des données est déverrouillée lorsqu’elles sont visualisées de manière intuitive et partagées avec des personnes clés pour habiliter leur la prise de décision. Ce que je préconise, c’est d’avoir une équipe ou un service centralisé qui est responsable de la préparation des données au sein d’une organisation et qui est responsable de l’approvisionnement, de la préparation et de la mise à disposition de toutes les données pour les rapports et l’analyse dans toute l’organisation tout en s’assurant qu’elles sont disponibles au bon moment aux bonnes personnes.

Cela présente de nombreux avantages, notamment :

• Utilisation et partage accrus des meilleures pratiques de modélisation des données.
• Communité des champs, des définitions, des processus et des règles pour garantir que la même méthode documentée et appliquée dans toute l’organisation – réduisant votre dépendance à l’homme clé.
• Efficacité et évolutivité accrues en suivant une méthodologie de modélisation des données cohérente pour donner la priorité aux performances et à la flexibilité des requêtes et permettre aux individus d’obtenir les réponses aux questions qu’ils souhaitent le plus rapidement possible.
• Réduit la duplication des efforts au sein de votre organisation.

L’inconvénient est que cela implique souvent une plus grande planification et préparation à la fois dans la construction des systèmes sous-jacents et également dans le développement des processus pour soutenir l’organisation. Il est également nécessaire d’avoir accès à l’expertise interne ou des partenaires de livraison dans le développement de ces systèmes, processus et souvent visualisations.

Cependant, les avantages d’adopter cette approche à long terme l’emportent largement sur le temps et la planification supplémentaires requis à court terme.

Si vous souhaitez savoir comment cela est possible pour votre organisation, quels avantages cela apporte et pourquoi cette approche aide réellement à réduire les risques de votre organisation en période d’incertitude, veuillez vous joindre à moi et Weelin Lim, qui a aidé à co-créer ce blog, pour un webinaire en direct le mercredi 27 mai à 14h.

Ou bien, comme toujours, si vous souhaitez nous parler pour en savoir plus sur la façon dont vous pouvez créer une culture de données efficace au sein de votre organisation, n’hésitez pas à contacter [email protected] ou appelez-nous au 01904 562200.”

Ben Gannon – Spécialiste des données et de l’IA, Phoenix Software