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Data Strategy: La clé de l’innovation numérique

Les données sont, à plusieurs égards, la base d’une stratégie de transformation numérique pour les organisations. Indépendamment de la taille de l’entreprise et du secteur, nombreuses sont celles qui échouent aujourd’hui lorsqu’elles tentent de mettre en œuvre une stratégie de transformation numérique des données. En fait, lorsque les organisations essaient d’exploiter leurs données, seul un petit pourcentage est généralement analysé de manière stratégique.

Selon une étude récente de Talend Group, seuls 45% des données structurées des organisations sont activement utilisées pour la Business Intelligence. Une bonne stratégie de données implique l’analyse des données internes et externes, afin qu’elles puissent être exploitées comme un atout stratégique précieux dans toutes les facettes de l’entreprise.

Privilégier la qualité des données à la quantité

Connaître la quantité de données dont vous disposez dans votre organisation est moins important que de savoir ce qu’il faut pour exploiter avec succès cet actif. Amasser d’énormes quantités de données peut s’avérer être inutile si vous ne savez pas quoi en faire. Il est essentiel de comprendre les indicateurs que les données peuvent fournir afin d’en faire bon usage et les utiliser pour faire évoluer l’entreprise. Et pour ce faire, il faut décomposer les silos de données en rassemblant les sources de données internes et externes qui fournissent la valeur commerciale la plus élevée.

La stratégie de données est génératrice de valeur commerciale

Une stratégie de données bien conçue profite aux entreprises à bien des égards. Avec de nombreux appareils interconnectés via l’IoT (Internet of Things) et partageant des informations entre eux, la bonne stratégie aide également les entreprises à réaliser de meilleures prévisions afin de faire des recommandations ou de suggérer des actions. Les entreprises qui adoptent de nouvelles technologies utilisent les données pour améliorer la prise de décision et pour obtenir des efficiences opérationnelles telles que des réductions de coûts et une meilleure visibilité sur les processus commerciaux.

Un projet d’intelligence artificielle a besoin de données spécifiques pour appliquer des algorithmes qui créeront les meilleurs résultats. Grâce à des techniques d’apprentissage renforcé par la machine, plus le projet reçoit de données, plus les systèmes deviennent efficaces grâce à des algorithmes de plus en plus précis. Les ordinateurs d’aujourd’hui peuvent apprendre de manière autonome à partir de leurs propres données grâce aux technologies d’apprentissage automatique, et plus ils reçoivent de données, plus ils améliorent eux-mêmes leurs algorithmes pour une meilleure prise de décision sans intervention humaine.

Aucune stratégie de données n’est complète sans une sécurité renforcée

La sécurisation des données est essentielle. Le coût probable d’une stratégie faible ouvre la porte à des violations, et le coût moyen d’une violation de données avoisine désormais les 4 millions de dollars, selon le rapport sur le coût d’une violation de données du Ponemon Institute. Pendant ce temps, près de la moitié des entreprises américaines ont malheureusement subi une violation, selon Thales 2020, Rapport sur les menaces liées aux données. De nombreuses statistiques récentes démontrent un impact potentiellement catastrophique pour les entreprises touchées par des violations de données. Outre les coûts, tels que la perte de données et les amendes réglementaires, les organisations souffriraient également d’une réputation ternie, d’une érosion de la confiance des clients et d’une perte d’activité. C’est particulièrement douloureux pour les petites et moyennes entreprises, qui font souvent faillite à la suite d’une violation. Il en découle que la sécurité des données doit être primordiale lors de l’établissement d’une stratégie de données d’entreprise. Le partenariat avec des fournisseurs tiers avec une infrastructure fiable en place pour protéger vos données, disposer de plans de sauvegarde, créer des politiques de reprise après sinistre et fournir un accès aux données uniquement au personnel clé de l’organisation aide les entreprises à atténuer les violations de données.

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