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L’IMPORTANCE DE LA GESTION DES DONNÉES

• 07/10/2019

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Une utilisation accrue de la technologie numérique entraîne la croissance des données à des volumes inimaginables et en a seulement quelques années. L'Internet des objets, les appareils mobiles tels que les smartphones et les tablettes, les réseaux sociaux, les boutiques en ligne, les voitures et les machines équipées de centaines de capteurs génèrent chaque jour une grande quantité de données. Plus de données ont été produites au cours des deux dernières années seulement par rapport à toutes les années précédentes. D'ici 2020, plus de 50 milliards d'appareils seront connectés à Internet.

La première question que de nombreuses entreprises se posent est de savoir comment gérer cette vague de données sans cesse croissante. Les données représentent bien plus qu'un sous-produit des processus métier. Leur potentiel est énorme : « Dans les entreprises traditionnelles, les données étaient une ressource auxiliaire importante, utilisée dans les processus métier et pour la prise de décision. Dans un monde de plus en plus numérique, il a une valeur intrinsèque, car il est essentiel dans les stratégies et les modèles commerciaux numériques », écrivent Martin Fadler et le professeure Christine Legner dans leur rapport inédit intitulé « Gérer les données comme un atout grâce à l'intelligence artificielle ».

Peu d'entreprises ont une stratégie de gestion des données
Les chercheurs se sont penchés de manière approfondie sur la manière dont les entreprises peuvent tirer de la valeur commerciale de la masse de données qui leur est destinée. Ils ont constaté que la perception est importante. Dans leur rapport, les auteurs concluent que les entreprises devraient traiter les données comme un actif incorporel, et non comme un fardeau, ni comme un moyen secondaire d'atteindre un objectif. "Bien que les données occupent une place centrale dans les nouvelles technologies, seules quelques entreprises accordent jusqu'à présent autant d'importance à la gestion de leurs données qu'à d'autres aspects de leurs activités".

Surtout, peu d'entre eux ont une stratégie de données appropriée, alignée sur leur stratégie d'entreprise, qui définit la valeur et le rôle des données pour l'entreprise et la manière dont ces données seront gérées. Ou alors, ils ne disposent pas d'une approche globale de la gestion des données qui définit les produits de données et leur cycle de vie, et désigne les propriétaires des actifs de données appartenant à la société dans son ensemble, par exemple.

« Même si les données ne figurent pas encore dans le bilan, elles présentent toutes les caractéristiques d’un actif incorporel et doivent être traitées de la même manière », estiment Martin Fadler et le professeure Christine Legner. En soi, les données ne représentent pas automatiquement de la valeur pour une entreprise. Avant que tout son potentiel puisse être découvert, une gestion de données intelligente doit être mise en place afin que les données puissent être utilisées dans des scénarios à valeur ajoutée.

Comment utiliser ces données : Création d'une chaîne de valeur de données

Des chercheurs ont mis au point un modèle de chaîne de valeur des données de bout en bout, décrivant chaque étape de la création à l’exploitation. À différentes étapes et dans différents scénarios, les données peuvent être utilisées de différentes manières pour en créer de nouvelles. Les données doivent être de qualité suffisante et les entreprises doivent en réalité utiliser toutes les données dont elles disposent. Par conséquent, les principaux facteurs de valeur dans une chaîne de valeur de données sont le volume de données, sa qualité et son utilisation.
C'est pourquoi la gestion des données tout au long de la chaîne de valeur est importante, les algorithmes d'intelligence artificielle entrent en jeu. Ils ont deux tâches importantes. L'une consiste à gérer les données systématiquement et à en améliorer le contrôle. L'autre est l'automatisation intelligente des tâches récurrentes. Les algorithmes jouent un rôle majeur dans la compréhension de l'analyse des données.
Un certain nombre de scénarios dans lesquels les données peuvent générer de la valeur peuvent être décris : de la création de produits et services numériques aux processus décisionnels et métier, en passant par des modèles métiers pilotés par les données dans lesquels les clients paient pour accéder aux données consommables... Ainsi, l'utilisation intelligente des données entraîne et permet d'atteindre des objectifs plus ambitieux, tels que l'augmentation des revenus et de l'efficacité, la réduction des coûts et la réduction des risques. « Pour tirer le meilleur parti de leurs données, les entreprises ont besoin d'une approche bien pensée qui reconnaît que la valeur commerciale de ces données dépend de leur position dans la chaîne de valeur »