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Transformation numérique

8 clés pour valoriser vos données à grande échelle et comment les portails de données peuvent vous aider

Blog Mckinsey

Le cabinet de conseil McKinsey a identifié 8 conditions essentielles pour industrialiser l'utilisation des données dans l'ensemble de l'organisation. La bonne nouvelle : les portails de données permettent de répondre en grande partie à ces différentes recommandations.

VP of Marketing, Opendatasoft
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Les organisations reconnaissent l’importance stratégique des données pour accroître l’efficacité opérationnelle, améliorer l’innovation, générer des revenus et soutenir une meilleure prise de décision. En revanche, elles rencontrent des difficultés à proposer à leurs parties prenantes un accès simple et unique à tous leurs actifs data pour en faciliter la consommation et créer de la valeur à l’échelle.

Le cabinet de conseil McKinsey a identifié 8 conditions essentielles pour industrialiser l’utilisation des données dans l’ensemble de l’organisation. La bonne nouvelle : les portails de données permettent de répondre en grande partie à ces différentes recommandations.

Ebook - Portail de données

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L’approche traditionnelle pour exploiter les données consiste à se concentrer sur des cas d’usage spécifiques. McKinsey souligne que cela peut être le meilleur moyen de faire approuver les projets et d’engager les collaborateurs en trouvant des solutions à leurs besoins urgents. Cependant, cette approche peut se faire au détriment de la création d’une stratégie plus globale et structurante pour le partage et la réutilisation des données au sein de l’organisation. Cela entraîne un manque de synergies et peut avoir des conséquences puisqu’il faut repartir de zéro à chaque nouveau projet au lieu de bénéficier de ce qui a été mis en œuvre précédemment.

Alors comment passer à l’échelle et déployer des projets data créateurs de valeur ? Plusieurs obstacles peuvent freiner cette progression :

  • L’absence d’une infrastructure évolutive qui nécessite des mises à niveau et des investissements substantiels à chaque nouveau projet, tout en augmentant les frais généraux de maintenance.
  • L’automatisation insuffisante des processus, notamment concernant la mise en qualité et le partage des données. Cela augmente le risque d’erreurs manuelles et alourdit la charge de travail des équipes responsables des données.
  • L’absence de règles de gouvernance à l’échelle de l’entreprise. Il est indispensable de créer un cadre commun pour l’utilisation et le partage des données afin de prévenir tout problème de sécurité et garantir la cohérence des données.

Ces différents facteurs peuvent freiner les acteurs dans leur démarche d’industrialisation de leurs projets de données. Cela peut avoir des conséquences et créer des risques imprévus pour l’organisation : augmentation des coûts, dette technique, duplication de données et des process, etc.

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Plutôt que de se concentrer sur des cas d’utilisation spécifiques, une vision plus large et la mise en place d’une base solide pour le partage des données offrent des avantages significatifs en termes d’économies budgétaires et de gain de temps. McKinsey affirme que « la bonne mise en œuvre des bons investissements dans la chaîne de valeur des données pourrait réduire le temps d’exécution des cas d’usage de trois à six mois et le coût total de 10 à 20 % ».

McKinsey a identifié 8 pré-requis à réunir pour garantir la réussite des projets de données.

Les capacités fondamentales pour créer de la valeur :

Une plateforme de données orientée “service”

Les données doivent être facilement accessibles à tous au sein de l’organisation et donner lieu à des usages à fort impact. Les collaborateurs doivent pouvoir expérimenter les données et créer de nouveaux usages simplement. Pour délivrer cette approche orientée services, la mise en place d’un portail de données est clé. Il permet à tous d’accéder en libre-service aux données de manière intuitive et permet de mettre en contact les producteurs de données et les consommateurs. Les portails permettent de démontrer très rapidement et à toutes vos parties prenantes la valeur de vos projets de données.

Optimisation de la qualité des données

Garantir la qualité des données est essentiel pour qu’elles soient fiables et consommées à grande échelle. L’automatisation des processus est indispensable pour déployer des projets avec de gros volumes de données. Cela permet de gagner du temps et de garantir la qualité des informations partagées. Les utilisateurs seront ainsi plus confiants et utiliseront les données au quotidien.

Un stratégie de gouvernance des données à l’échelle de l’organisation

S’assurer que les données sont collectées, traitées et utilisées conformément aux règles de gouvernance des données de l’organisation est un prérequis pour partager des données à grande échelle de manière sécurisée. Les outils utilisés par les collaborateurs pour manipuler les données doivent prendre en compte ces règles de gouvernance et permettre à chacun de réutiliser les données conformément aux recommandations de l’organisation.

Une architecture robuste

Les solutions de data management doivent être soutenues par des architectures robustes, sécurisées, et évolutives pour permettre le déploiement de projets à fort impact et pouvant supporter un certain nombre de contraintes techniques.

Les éléments indispensables pour passer à l’échelle

Des données unifiées

Le regroupement des données est indispensable pour rendre les données plus accessibles à l’ensemble des parties prenantes. Les organisations ont le choix entre plusieurs solutions et le succès réside souvent dans une combinaison de plusieurs outils spécialisés.

Intégration avec les outils de votre stack technologique

Les solutions de data management doivent se connecter à toutes les sources de données internes, mais aussi des données tierces ou des sources de données publiques. Toutes ces données réunies sur la même plateforme permettent d’effectuer des analyses plus poussées et offrent une source de vérité unique sur les assets data pouvant être utilisés au sein de l’organisation.

Tableaux de bord et démocratisation des données

Les gens veulent accéder aux données de différentes manières. Certains voudront analyser des données brutes, d’autres trouveront plus facile et plus intuitif de consommer des données sous forme de visualisations, de cartes, de tableaux de bord ou de data stories. Rendre les données disponibles dans différents formats favorise la démocratisation des données, car chaque employé est en mesure de trouver les ressources de données appropriées pour l’aider dans ses tâches quotidiennes.

Automatisation des processus

L’automatisation de la gestion des données, par exemple grâce à des outils d’IA, réduit les ressources et le temps nécessaires pour garantir des flux de données fluides et de qualité. Les erreurs humaines sont ainsi réduites et les équipes responsables des données peuvent se concentrer sur la création d’usages à forte valeur ajoutée.

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Comme le montre McKinsey, se concentrer uniquement sur des cas d’utilisation spécifiques risque d’entraîner une approche trop restreinte qui ne permet pas de répondre aux objectifs de l’organisation et de créer de la valeur.

La création de portails de données est un élément clé qui vous permet de répondre à la demande croissante en matière de consommation des données, et de passer à l’échelle pour déployer des projets de grande envergure.

Le portail data rend les données accessibles à l’ensemble de l’organisation. Guichet unique de la donnée, il offre un accès en libre-service aux assets data pour toutes les parties prenantes, que ce soit en interne ou avec des publics externes publics ou privés.

Parfaitement intégrés au reste du SI des organisations, les portails de données constituent une réponse à la fois tactique et stratégique pour les CDO, les CIO et les responsables des données engagés sur le chemin de la démocratisation des données.

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