Stratégie des données : un potentiel gaspillé ?

La discipline de la science des données ouvre de nouvelles possibilités de générer des connaissances mesurables et des prédictions basées sur les données. La science des données s'est ainsi positionnée comme un levier important grâce auquel les entreprises peuvent s'assurer un avantage concurrentiel. Dans la pratique, cependant, de nombreuses organisations se contentent de rassembler le plus d'informations possible dans d'énormes pools de données dans l'espoir d'être davantage guidées par les données.

Des études récentes montrent que cela ne peut pas fonctionner et quel potentiel les entreprises perdent en n'exploitant pas suffisamment leurs données.

"Certes, la science des données recèle un grand potentiel de connaissances et d'efficacité, mais sans personnel, méthodes et processus qualifiés, l'utilisation des données dans de nombreuses organisations ne permet pas vraiment d'atteindre les objectifs fixés".Nous sommes ravis d'avoir pu mettre en place un tel système", explique Andreas Rothkamp, vice-président de la région DACH chez Skillsoft.

"Les entreprises qui réfléchissent et anticipent devraient donc prendre le temps de revoir leur stratégie de gestion des données afin de ne pas compromettre ce potentiel". Skillsoft explique comment faire évoluer la stratégie de données.

Réduire la contamination des données. Aujourd'hui, presque tous les employés contribuent aux grands flux de données. Pour minimiser la contamination des données, les collaborateurs doivent être mieux informés des processus de données en aval. Pour augmenter l'utilité, les données doivent être mieux nettoyées, les données pertinentes doivent être définies et libérées de leurs silos et rendues accessibles pour l'analyse.

Utiliser la technologie transformative. Les connaissances issues des processus commerciaux passés peuvent fournir une base précieuse pour les décisions commerciales futures si l'on rend les données correspondantes utilisables. Une étape importante à cet égard consiste à utiliser des technologies telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour l'analyse des données.

Diversifier les rôles en matière de données. En raison de l'évolution rapide de la technologie et du mélange de compétences techniques, de sens des affaires et d'aptitudes à la communication exigé des professionnels des données, il est difficile de pourvoir tous les rôles nécessaires.

Mais comme on n'a pas besoin de spécialistes ayant une longue formation pour chaque tâche, il est judicieux de spécifier les tâches suffisamment tôt afin de pouvoir également développer les compétences correspondantes en interne et ne pas perdre le contact.