Une infrastructure de données moderne, basée sur le cloud, peut servir de passerelle entre le début de votre parcours de données et les étapes finales vers un niveau de « maturité Data » abouti.
L’analyse de Juliette Guin, Experte en data integration, chez Fivetran
Le concept de maturité Data est certes à la mode ces temps-ci, mais il peut être un outil utile pour évaluer l'efficacité avec laquelle une entreprise utilise ses données. Le plus souvent, les équipes chargées de celles-ci ont une double responsabilité : fournir des mesures fondamentales à des parties prenantes spécifiques tout en préparant le terrain pour un accès plus large aux données et à des projets d'analyse plus avancés. Ce sont elles qui participent de l’acculturation de l’organisation aux datas.
Les étapes de la maturité Data
Les entreprises ainsi « matures en matière de données » disposent généralement d'analyses prospectives. Elles ne se contentent pas de comprendre ce qui s'est produit dans le passé et pourquoi : elles peuvent répondre aux signaux du marché en temps réel et anticiper les effets à venir d'une série de décisions stratégiques.
Ces entreprises matures ont tendance à disposer d'une source unique de vérité à l'échelle de l'organisation : rapports standardisés, analystes et décideurs travaillant en temps réel ou quasi réel… Ces entreprises sont successivement passées de l'analyse descriptive à l'analyse diagnostique, puis à l’analyse prédictive et enfin à l'analyse prescriptive – souvent avec le recours à l’IA (Intelligence Artificielle) et au Machine Learning.
Les avantages de la maturité Data
Le concept de maturité Data est plus large que celui d’être data-driven. Une entreprise mature en matière de données est par définition data-driven, elle prend ses décisions en se basant sur les données et non sur des intuitions. Et nous avons de nombreuses preuves que les organisations pilotées par les données sont plus performantes que leurs concurrents. Selon les conclusions de l'étude State of Insights-Driven Business Maturity de Forrester, les entreprises guidées par les données ont 178% plus de chances d'augmenter leurs revenus que les autres. Elles ont aussi 240 % plus de chances d'avoir un avantage concurrentiel. Et entre 2019 et 2021, elles ont pris 1,8 trillion de dollars à leurs concurrents.
Les entreprises qui pratiquent une approche fondée sur cette approche vont bien au-delà de l'analyse de base. Ils utilisent la modélisation prédictive pour comprendre quels clients sont les plus rentables, combien ils achèteront au cours de leur vie, quels prix ils paieront et ce qui les incitera à acheter davantage. Ils fixent les prix en temps réel, anticipent les blocages de la supply chain, simulent des solutions et modélisent l'impact des coûts opérationnels sur les marges bénéficiaires. Pour y parvenir, ils doivent s'appuyer sur une infrastructure de données moderne : le Modern Data Stack.
Maturité Data et Modern Data Stack
Un Modern Data Stack se compose généralement d'une intégration automatisée des données, d'un data warehouse issu du cloud, d'un outil de transformation des données et d'un outil de veille stratégique. Cette infrastructure basée sur le cloud prend en charge la maturité Data et les analyses avancées de plusieurs manières. L'intégration, le stockage et l'analyse des données étant largement automatisés et infiniment évolutifs, les entreprises peuvent facilement accéder à toutes leurs données et les exploiter ; il n'y a pas d'ensembles de données incomplets ni de sources de données manquantes. Cette solution repose très largement sur l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning.
Un Modern Data Stack standardise également tous les processus et canaux de distribution des données ; au sein de l’organisation, tout le monde engage son analyse à partir de la même source fiable et les rapports sortent tous du même ensemble d'outils. L'accès aux données est universel et leur partage est transparent, de sorte que presque toutes les décisions sont influencées par des mesures pertinentes visibles par tous.
C'est ainsi qu’opèrent les utilisateurs du Modern Data Stack. Ils éliminent les données en silo et les analyses en silo. Les initiatives d'analyse sont gérées de manière centralisée et reposent sur les mêmes technologies, outils et données.