Saisir le tournant data : comment naviguer dans un contexte de changement permanent ?
Signataire : Dan Sommer
Que l’on parle d’inflation, de conflits armés ou de perturbations de la chaîne d’approvisionnement d’un monde globalisé, ces derniers mois ont bouleversé la vie des entreprises. Le courant sous-jacent est un processus de démondialisation et de relocalisation qui s’accélère, mais ce mouvement n’est pas seulement de nature géopolitique. La redistribution du pouvoir implique aussi la fragmentation des données. Les entreprises dites « data-driven » doivent s’adapter à un monde plus distribué : aux difficultés de recrutement des experts data, à la fragmentation de la réglementation, à la montée en puissance inéluctable du edge computing. Ce contexte génère des défis et des opportunités.
Sur fond de changement accéléré et de réduction des ressources, les entreprises seront forcées de faire un meilleur usage de leurs données pour faire face à la crise. En parallèle, les tendances macroéconomiques accélèrent la consolidation du secteur même de la data. Cela est dû en grande partie à une compression du financement du capital-risque, qui affecte les entreprises de niche récemment remarquées. Du côté de la demande, les décideurs cherchent à travailler davantage avec des plates-formes intégrées, plutôt qu’avec une myriade de fournisseurs atomisés.
Sous la pression de tous ces facteurs, on observe deux tendances majeures pour les entreprises centrée sur la donnée : adapter le processus décisionnel et adapter l’intégration de données.
Adapter les prises de décision
Il devient impératif d’aligner toute l’entreprise autour d’une approche moderne de résolution des problèmes. Bien que de nombreuses organisations disposent d’une infrastructure pour soutenir la prise de décision en temps réel, la structuration du processus décisionnel n’a pas encore atteint son plein potentiel, qu’il s’agisse de réagir rapidement aux fluctuations du marché, d’élaborer des plans de continuité pour les crises potentielles ou de capitaliser sur les opportunités qui s’ouvrent grâce aux technologies « edge ».
La perturbation de la chaîne d’approvisionnement a entraîné le besoin d’informations en temps réel et ce besoin se reproduit à toutes les échelles et dans tous les secteurs. L’exemple le plus évident sont les recommandations basées sur les préférences des utilisateurs, vitales pour les entreprises de média ou d’e-commerce. Malgré son apparente simplicité, produire des recommandations précises et pertinentes nécessite beaucoup de données en temps réel. Les processus de prise de décisions qui nécessitent une journée, une semaine ou un mois ne suffisent plus. Certaines décisions doivent se prendre dans l’instant pour être pertinentes et apporter de la valeur.
Cela nous amène à la seconde tendance : associer la vélocité des données à la vitesse de décision. Plus vous avez de données, plus vous avez de répétabilité et plus il y a d’opportunités d’automatiser les décisions. Il s’agit de réduire le délai entre les données et la décision. A l’échelle d’une entreprise avec des centaines, voire des milliers des salariés, l’impact est énorme.
Adapter l’intégration des données
Une fois que l’organisation a fait évoluer son processus décisionnel, elle doit adapter l’intégration des données, c’est-à-dire définir la technologie qui déplace les données vers le point de décision. Dans le contexte de la démondialisation et compte tenu de tous les investissements que les organisations ont réalisés pour poursuivre leurs activités pendant la pandémie, elles doivent rattraper le retard et s’attaquer à des sujets essentiels tels que la gouvernance, la réactivité et la maîtrise des coûts du cloud. Dans ce contexte, les dirigeants d’entreprise recherchent la simplification et choisissent des plates-formes intégrées plutôt qu’une multitude d’entreprises spécialisées dans diverses technologies data.
Ainsi, l’adaptation de l’infrastructure de données pour connecter des données provenant de sources hétérogènes, et potentiellement régies par des règles différentes, se profile comme une tendance majeure. Elle a donné naissance au concept de Data Fabric, ou encore de « X Fabric ». Pour garder – ou gagner – leur avantage compétitif, les entreprises doivent disposer de cette « couche sémantique » de technologie non seulement pour les données distribuées, mais aussi pour les applications, de plus en plus souvent construites par des utilisateurs métiers. Alors que les entreprises se rapprochent de l’objectif ultime de métadonnées universelles accessibles à tous au sein de leur organisation, le concept de « X Fabric » émerge comme un moyen d’assurer la gouvernance des processus de données et d’analyses qui sous-tendent cette architecture.
D’autre part, progressivement l’IA pénètre aux niveaux plus profonds du pipeline de données pour supprimer les tâches répétitives et détecter des gisements de valeur inattendus en exploitant autrement les mêmes jeux de données. Nous nous approchons irrémédiablement d’un monde où les analystes et les utilisateurs métier passeront, enfin, de moins en moins de temps à préparer les données et de plus en plus de temps à les analyser. Cette évolution permettra de tirer le meilleur parti du temps des talents de chaque entreprise et de maintenir leur engagement.
Mettre les tendances en pratique
Comment prendre en compte ces tendances et les appliquer de manière efficace ? En fin de compte, tout est une question de personnes, de processus et de technologie : avancer par étapes vers un objectif partagé, celui de réduire le délai entre les données et la prise de décision, en communiquant régulièrement avec l’équipe sur ces changements.
Les tendances, qui se cristallisent sur fond des changements à l’échelle mondiale, peuvent effrayer, mais ce serait oublier la force créatrice de tout changement et les opportunités qui l’accompagnent. Adaptez vos processus data pour ne pas manquer ce tournant historique.
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