Stratégie de données
À long terme, des questions telles que "quel est le besoin d'une stratégie de données ? et quel genre de problèmes cela résoudra-t-il ? » apparaîtra. Cependant, pour répondre à ces questions, vous devez bien comprendre le cadre de la stratégie de données, les exemples, les analyses et la stratégie de données d'entreprise. Eh bien, nous discuterons de tout cela et plus encore dans cet article.
Il est également important de considérer et de comparer la façon dont les données ont été créées et utilisées dans le passé avec la façon dont elles sont créées et utilisées aujourd'hui.
Les entreprises fonctionnent très différemment dans notre monde aujourd'hui, la valeur des données a été acceptée. Par rapport au passé où les données étaient perçues comme un sous-produit de l'activité ou du processus métier. En conséquence, de nombreuses nouvelles initiatives commerciales ont fait des données le secret du reporting et de l'analyse. Il est maintenant courant que les données d'application soient partagées avec jusqu'à 10 autres systèmes.
Qu'est-ce que la stratégie de données ?
Une stratégie de données fait référence à une stratégie ordonnée d'organisation, de gouvernance, d'analyse et de déploiement des actifs d'information d'une organisation qui peut s'appliquer à travers les industries et les niveaux de maturité des données. C'est aussi la vision de la manière dont une entreprise collectera, stockera, gérera, partagera et utilisera les données. Par conséquent, la stratégie de données nécessite de comprendre que les besoins en données sont fondamentaux dans la stratégie d'entreprise.
De plus, l'idée derrière le développement d'une stratégie de données est de s'assurer que toutes les ressources de données sont positionnées de manière à pouvoir être utilisées, partagées et déplacées facilement et efficacement. Les données ne sont plus un sous-produit du traitement métier. c'est un atout essentiel qui permet le traitement et la prise de décision. Une stratégie de données aide en garantissant que les données sont gérées et utilisées comme un atout. Il fournit un ensemble commun de buts et d'objectifs pour tous les projets afin de garantir que les données sont utilisées de manière efficace et efficiente. Une stratégie de données établit des méthodes, des pratiques et des processus communs pour gérer, manipuler et partager des données dans toute l'entreprise de manière reproductible.
C'est l'occasion de prendre votre gamme de produits existante et de mieux la commercialiser, de mieux la développer, de l'utiliser pour améliorer le service client ou d'obtenir un degré précis de compréhension de votre client. La stratégie de données est pilotée par la stratégie commerciale globale et le modèle commercial de votre organisation.
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Pourquoi les entreprises développent-elles une stratégie de données :
#1. Penser aux tendances futures et à la meilleure façon de les gérer.
#2. Soutenir la réimagerie de la prise de décision dans une organisation à tous les niveaux.
#3. Pour gérer les flux de données qui sont essentiels au succès d'une entreprise.
#4. Conduire le changement et établir une culture de la donnée.
#5. Développer un avantage concurrentiel durable compte tenu du volume, de la profondeur et de l'accessibilité des données numériques.
Exemple de stratégie de données
Prenons l'exemple de la stratégie de données d'une équipe de consultants aidant une grande entreprise à développer une stratégie de données. Le chef de projet a eu du mal à faire comprendre à son supérieur la nécessité et l'importance d'une stratégie de données dès le départ. Pourquoi? L'entreprise avait déjà du succès. Ses revenus et ses coûts étaient bien gérés, et les unités commerciales et les groupes technologiques individuels ont bien tenu leurs engagements. Au crédit de l'entreprise, ce n'était pas auto-satisfaisant. Cependant, la direction cherchait toujours des moyens d'augmenter la productivité des membres du personnel et de réduire les coûts permanents. Ainsi, toutes sortes de mesures et d'indicateurs de performance clés (KPI) ont été créés pour mesurer les performances informatiques, les avantages commerciaux et le coût total de possession. L'idée de construire une autre feuille de route pour résoudre un problème qui n'était pas bien compris a été repoussée.
L'entreprise faisant tellement de choses correctement, le directeur général devait comprendre pourquoi et comment une stratégie de données ferait la différence.
Ce que le MD ne savait pas. Les résultats des rapports et des analyses ont fait des données la sauce secrète de nombreuses nouvelles initiatives commerciales. Par conséquent, il est facile de partager des données d'application avec jusqu'à 10 autres systèmes. Pendant ce temps, le partage et l'accès aux données d'application sont l'un des défis auxquels son employé est confronté.
Cependant, les organisations doivent créer des stratégies de données qui correspondent aux réalités d'aujourd'hui pour améliorer l'efficacité du travail. Pour élaborer une stratégie de données aussi complète, ils doivent tenir compte des engagements commerciaux et technologiques actuels. Tout en abordant également de nouveaux buts et objectifs.
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Cadre de stratégie de données
Examinons le cadre de stratégie de données REI : comment ils pourraient réduire le temps d'obtention d'informations grâce à la collaboration et améliorer leur expérience de vente au détail.
REI, la plus grande coopérative de consommateurs et détaillant de produits de plein air spécialisés aux États-Unis, a une présence physique et numérique avec 150 magasins dans 36 États et 16 millions de membres. Avec la croissance et la popularité, REI a rapidement accumulé une abondance de données clients. De plus, avec ces données en main provenant des transactions en ligne et en magasin, des informations sur les opérations et des données démographiques sur les acheteurs. L'un des principaux objectifs du cadre de stratégie de données REI est de fournir une expérience client plus personnalisée.
Cependant, avec l'adoption du cadre de stratégie de données dans toute l'organisation, soutenue par une relation de collaboration entre les unités commerciales et l'informatique. REI a rationalisé les efforts d'analyse des données. En conséquence, les équipes sont plus efficaces pour recueillir et évaluer les informations clés des clients afin d'accroître l'impact de REI sur le marché. Par conséquent, conduire une meilleure expérience client et influencer la stratégie commerciale. Historiquement, les analystes REI passaient 80 % de leur temps et de leurs efforts à effectuer des tâches de préparation des données et le reste de leur temps était consacré à trouver le bon moyen de transmettre les informations aux parties prenantes. Cependant, leur décision de mettre en œuvre un cadre de stratégie de données et de planifier une relation plus collaborative entre les équipes commerciales et informatiques a été l'une de leurs meilleures décisions.
En regardant vers l'avenir, REI utilise l'analyse pour définir les éléments stratégiques essentiels et découvrir les opportunités qui créeront le plus grand impact sur les clients.
Stratégie de données analytiques
Les stratégies de données analytiques changent la façon dont les entreprises font des affaires. Cependant, les organisations qui savent comment puiser dans l'information et l'utiliser efficacement ont un avantage concurrentiel sur celles qui ne le savent pas. En attendant, discutons de certaines des stratégies de données analytiques :
#1. Plateforme de stratégie de données analytiques
Une Analytics Platform est une solution complète et unifiée pour gérer les données et générer analyse d'affaires, en utilisant des méthodes traditionnelles et avancées, pour donner aux décideurs les moyens de faire leur travail. Il permet également d'analyser les données pertinentes de n'importe quelle source, dans n'importe quel format et de n'importe quel endroit avec rapidité, sécurité et échelle. Cela donne donc à l'entreprise la flexibilité nécessaire pour tirer parti des déploiements dans le cloud ou sur site pour répondre aux exigences commerciales dynamiques.
#2. Découverte analytique
Analytic Discovery englobe la capacité d'avaler toutes les données disponibles dans une plate-forme analytique. Là où les méthodes, les technologies et les processus actuels s'appuient pour prendre en charge une découverte rapide au-delà des rapports traditionnels et concevoir des processus d'analyse qui sont courants aujourd'hui. Cependant, l'objectif est de permettre une exploration, une modélisation, un partage et un apprentissage rapides des données dans un environnement de découverte de support. Tout en se concentrant également sur l'élaboration de plans pour opérationnaliser les découvertes dans les systèmes d'entreprise, les applications et les processus d'entreprise afin d'obtenir les résultats souhaités.
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#3. Workflow de stratégie de données analytiques
Le flux de travail analytique est un modèle organisé et reproductible d'activité commerciale rendu possible par l'organisation systématique des ressources et des technologies en processus et flux de travail métier. Par conséquent, à mesure que les processus métier mûrissent, ces flux de travail deviennent codifiés. Les flux de travail triés (automatisés) garantissent la répétabilité et le contrôle de la qualité, en particulier pour les situations avec un volume élevé de transactions ou des processus commerciaux gourmands en données tels que la planification des ventes et des opérations axée sur la demande.
#4. Livraison d'informations
La livraison d'informations est la capacité de fournir des analyses appropriées et rapides au bon moment et dans le bon format pour prendre des décisions commerciales. Il prend également de nombreuses formes pour fournir des informations à l'entreprise, notamment des rapports, des tableaux de bord, des tableaux de bord, la visualisation, l'affichage spatial et géographique via un accès en libre-service, programmé, mobile et de bureau. Alors que vous vous concentrez sur l'opérationnalisation de l'analyse dans des applications et des processus métier répandus, prévoyez de fournir à vos principales parties prenantes quand, où et comment elles en ont besoin.
#5. Stratégie de gestion des données hybrides
Une stratégie de gestion des données hybrides est essentielle pour l'efficacité et la flexibilité, idéalement en analysant toutes les données pertinentes pour l'entreprise, en tirant des informations de ces données et en mettant ces informations en action. En outre, ce domaine de processus traite de la gestion et de l'approvisionnement de toutes les données via une plate-forme analytique moderne qui optimise les technologies de Business Intelligence (BI) existantes et intègre des analyses avancées dans les processus métier - couvrant tous les types de sources de données, y compris structurées/non structurées, générées par machine/humain. , et streaming/batch.
#6. Gouvernance des informations
La gouvernance de l'information (IG) se concentre sur le maintien de la qualité des informations vitales pour l'organisation. Un ensemble de structures, de politiques, de procédures, de processus et de contrôles pour gérer les informations et les données afin de répondre aux exigences réglementaires, juridiques, de risque, environnementales et opérationnelles. Une IG efficace implique que les données stratégiques et les actifs informationnels sont gérés comme tous les autres actifs stratégiques.
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Stratégie de données d'entreprise
Une stratégie de données d'entreprise est une vision et un plan complets pour l'avenir d'une organisation afin de s'attaquer aux capacités dépendantes des données. Il constitue la couverture de toutes les stratégies spécifiques à un domaine, telles que la gestion des données de référence, l'informatique décisionnelle, le big data, etc.
Raisons pour lesquelles les organisations ont besoin d'une stratégie de données d'entreprise
#1. Évite le fardeau des données inutiles. L'élaboration d'une stratégie de données d'entreprise devrait rendre votre entreprise plus consciente de la quantité totale de données collectées et stockées. De plus, une partie de cette prise de conscience proviendra de la documentation des cycles de vie des données clés. Comme comprendre la quantité de données conservées dans différentes applications et déterminer pendant combien de temps les données sont considérées comme exploitables.
#2. Établit le pouvoir décisionnel pour la gouvernance et la gestion des données. Une analyse approfondie de votre univers de données existant doit inclure une évaluation de la responsabilité et de la propriété de chaque source de données et application. Il s'agit également d'un élément essentiel d'une stratégie de données d'entreprise. Cependant, en établissant ce mécanisme de responsabilité par le biais de vos activités de gérance et de gouvernance des données, et en renforçant également les domaines qui doivent être améliorés. Considérez ensuite les exigences de gestion du Big Data.
#3. Aide à établir des priorités avec les sources de données existantes.
La première étape de la conception d'une stratégie de données d'entreprise consiste à collecter un inventaire de toutes les sources de données, applications et propriétaires de données. Cette étape illustre la portée et les méandres de la totalité de vos données et fournit la base de la prise de décision. Il montre également – aux cadres et aux responsables de la gestion du cycle de vie des données – où se situent les lacunes et les priorités concurrentes en matière de ressources.
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#4. Vous oblige à repenser les données que vous collectez, la valeur et les risques. Les données introduisent à la fois de la valeur et des risques pour chaque organisation. Il y a des problèmes de découverte juridique à connaître et à partager, signaler, stocker ou archiver des données. De plus, cela peut exposer les entreprises aux initiatives réglementaires. Par conséquent, utilisez ces informations pour évaluer le risque auquel vos données vous exposent avant de commencer à avancer vers de nouvelles sources de données volumineuses.
#5. Améliore l'efficacité des processus de qualité des données. Une stratégie de données d'entreprise robuste affichera les points de contact des données pour les processus de surveillance et de correction de la qualité des données. Cela peut également inclure des points d'intégration de données et des zones d'intervention active de gestion des données. Par conséquent, vous pouvez appliquer ces informations pour réduire les incohérences, les redondances ou les lacunes dans les activités de qualité des données.
En conclusion
Enfin, la mise en place d'une stratégie de données d'entreprise devrait être une responsabilité fondamentale de toute organisation qui souhaite sérieusement utiliser les données pour fournir des informations et une orientation efficaces.
FAQ
Qu'est-ce qu'un stratège de données ?
Les stratèges de données sont en charge de l'ensemble du processus de recherche d'ensembles de données alternatifs et collaborent fréquemment avec des quants, des data scientists et des gestionnaires de portefeuille. Ils aident à la sélection des ensembles de données afin de choisir ceux qui sont susceptibles de s'avérer prometteurs et de répondre aux besoins de l'entreprise.
Pourquoi une stratégie de données est-elle importante ?
Une stratégie de données facilite la gestion et l'utilisation des données en tant qu'atout. Il établit un ensemble cohérent de buts et d'objectifs pour tous les projets, garantissant que les données sont utilisées de manière efficace et efficiente.
Qu'est-ce qu'une stratégie d'analyse de données ?
Une stratégie d'analyse doit évaluer les difficultés commerciales spécifiques d'une organisation, faire correspondre ces défis aux données et ressources appropriées. Créez des mécanismes pour développer les capacités et institutionnaliser l'analyse afin que les principaux décideurs aient accès à des résultats exploitables.
Comment créer une stratégie de données ?
- La première étape de l'élaboration d'une stratégie de données consiste à rédiger une proposition et à l'utiliser pour obtenir l'adhésion de tous les niveaux de votre entreprise.
- Attribuez des rôles de gouvernance des données et formez une équipe de gestion des données
- Fixez des objectifs pour la collecte et la distribution des données en identifiant les types de données que vous souhaitez collecter et d'où elles proviendront.
- Établir une stratégie de données Stockage des données et plan de feuille de route de l'organisation
- Obtenez l'approbation et commencez à mettre en œuvre votre stratégie de données.
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