Les clés pour faire de l’intelligence de la donnée un succès

Au cours de ces dernières années, les données se sont imposées comme des éléments déterminants pour de nombreuses entreprises, quel que soit leur secteur d’activité. La valeur des informations qui peuvent être recueillies ne peut toutefois se révéler que sous certaines conditions. C’est en effet lorsque les sociétés sont en mesure d’interpréter les données dont elles disposent que ces informations prennent de la valeur. C’est pour cette raison qu’afin de favoriser la réussite d’un projet d’intelligence de la donnée plusieurs prérequis sont nécessaires.

À divers niveaux, les structures souhaitant mettre en place des projets d’intelligence de la donnée doivent se montrer particulièrement attentives. Qu’il s’agisse des acteurs qui interviennent ou des solutions envisagées pour le traitement des données, en passant par les modalités de récolte des informations jusqu’à la question de l’intérêt d’un tel projet, la gouvernance de la donnée repose sur une organisation spécifique qui conditionne son succès.

 

Gouvernance des données en entreprise, des métiers émergents

L’analyse de la donnée est devenue un élément phare au cours des dernières décennies. Avec des intérêts multiples, et des champs d’application qui peuvent varier d’une entreprise à une autre, la question de la valeur de la donnée est au centre de nombreuses préoccupations. À travers les différentes étapes de gestion de l’information, de la production à la récolte, en passant par le traitement puis l’utilisation, les données sont au cœur de processus reposant sur des modèles propres à chaque entreprise.

La variété des outils, déjà existants ou créés en interne par les structures afin de répondre aux besoins de leurs utilisateurs ou de ceux qui exploitent les données, de même que la formation des équipes à l’utilisation de ces outils sont des éléments importants afin de favoriser le succès des stratégies de gouvernance de la donnée. Outre le fait de surfer sur la tendance de cette pratique, prendre un certain recul peut par ailleurs être nécessaire. Derrière l’essor de la data intelligence, il convient ainsi de s’interroger sur plusieurs éléments : qui sont les acteurs et les grands enjeux du Big Data ?

Pour ce qui est des acteurs, ces derniers sont relativement nombreux. Il est possible de citer les principaux prestataires de services liés au web, à l’image de Google, mais aussi les géants de l’informatique, comme Microsoft. Les acteurs spécialisés dans les services et applications de gestion de données sont également des parties prenantes de ce secteur. Enfin, il ne faut pas oublier l’ensemble des entreprises qui jouent également un rôle, à leur échelle, grâce à l’internalisation de solutions. C’est le cas des structures optant pour le développement d’un outil qui leur est propre, et par conséquent adapté à leurs besoins, à l’image d’un algorithme interne notamment.

 

Les solutions pour mener à bien son projet de data intelligence

L’intelligence de la donnée s’est imposée dans de nombreux secteurs d’activité. De plus en plus d’entreprises sautent en effet le pas afin de miser sur le management de la donnée. Si la prise de décision par l’analyse des données semble attirer de nombreuses structures, il reste que beaucoup d’entreprises sont confrontées à un problème de taille : le manque de connaissances en termes d’exploitation des données et des outils à utiliser pour y parvenir. Quelles sont donc les solutions technologiques du Big Data ? À l’image de la diversité des entreprises concernées par la volonté de mettre en place une stratégie de valorisation des données, les outils qui le permettent sont multiples.

Parmi les moyens pour structurer un système d’exploitation des données, il est possible de se tourner vers :

  • l’entreprise information management (EIM), qui comprend notamment la business intelligence (BI) ;
  • le big data ;
  • l’intelligence artificielle.

Avec un usage spécifique et des approches qui leur sont propres, ces trois modèles sont en mesure d’apporter des indications de qualité aux équipes au sein des entreprises. En s’appuyant sur les résultats obtenus par l’une ou l’autre de ces approches pour l’exploitation des sources d’information, une entreprise peut alors orienter ses prises de décision et instaurer un management adapté.

En proposant un apprentissage à l’ensemble des collaborateurs voire en procédant à la création de postes en interne pour des métiers spécifiques à la science des données, la gestion et l’analyse des informations peuvent s’imposer comme un levier intéressant de création de valeur. La prise en compte de cet axe de développement peut ainsi être une étape intéressante pour toute entreprise.

 

La phase déterminante de collecte des données pour un projet de data intelligence

La prolifération des objets connectés, des sources de données qu’il est possible de recueillir ont favorisé l’émergence de la notion de Big Data, ou mégadonnées. Si cette expression a vu le jour dès 1997, elle est au cœur des stratégies de nombreux domaines d’activité. Avec un intérêt marqué des entreprises, notamment pour l’aspect business intelligence, les données massives fascinent. Alors que les informations qui circulent aujourd’hui sont extrêmement nombreuses, comment peuvent être collectées les données du Big Data ? À cette question, plusieurs réponses sont possibles.

Les mégadonnées se caractérisent par différents leviers qui permettent de récolter des informations. Dans un premier temps, il faut ainsi savoir que les données peuvent, entre autres, provenir :

  • des sites internet ou réseaux sociaux ;
  • de bases de données ;
  • d’enquêtes ;
  • d’appareils connectés, à l’image des smartphones ou montres connectées notamment.

Cette liste non exhaustive permet d’assimiler la diversité des informations qui peuvent être recueillies et ainsi exploitées par les entreprises, à l’image des cookies, des informations de santé ou de géolocalisation. Outre la provenance, il faut préciser que les informations peuvent être de différentes natures. Il faut ainsi distinguer :

  • les informations dites de connexion ;
  • les informations dites sources, aussi appelées raw data.

La différence entre ces types de données permet aux data scientists de dresser des constats à divers niveaux. C’est alors en fonction de ce qu’ils recherchent, mais aussi de l’algorithme mis en place afin de trier les données, que la création de valeur peut se faire, ou que la stratégie d’entreprise peut être adaptée.

 

L’apport du big data pour les collectivités territoriales

Alors que dans le cadre des structures privées l’analyse des données apparaît comme une évidence, les entreprises ne sont pas les seules à exploiter les données. Mais pourquoi utiliser le Big Data pour les établissements publics ? L’explosion des appareils connectés et la généralisation des moyens de communication numériques ont conduit l’ensemble de la société à s’adapter et à adopter de nouvelles pratiques.

C’est principalement afin de fournir aux usagers des services toujours adaptés et dans le but de répondre à des besoins nouveaux que le secteur public a un intérêt à lui aussi exploiter les données. À différentes échelles au sein des pays, les données peuvent en effet jouer un rôle déterminant dans l’aide à la gestion de problématiques sociétales.

 

La place de la vie privée à l’heure de l’omnipotence des données

Si la valorisation des données monopolise l’attention, un élément ne doit pourtant pas être perdu de vue. Il s’agit de la vie privée. Le Big Data et la protection de la vie privée sont en effet des éléments qui semblent difficilement compatibles. Alors que les sites internet sont notamment des sources de données extrêmement exploitées, de nombreuses dérives ont été observées et la protection des individus est devenue une priorité.

Le règlement général sur la protection des données, plus connu sous le nom de RGPD, a ainsi été mis en place par le Parlement européen en 2016, à travers le règlement UE 2016/679. Ce dernier vise à préserver les personnes physiques d’abus dans le cadre de la récolte de données visant à être exploitées par des tiers. Les structures procédant à des collectes de données doivent donc le faire dans le respect de cette décision européenne, notamment en veillant à la mise en place des procédures adaptées.

 

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