Construire son pipeline de données

Exploiter ses données dans le but d’améliorer sa stratégie et de se différencier des concurrents n’est pas vraiment une idée nouvelle… En fait, il s’agit d’un phénomène très ancien.
La digitalisation ne fait qu’apporter des outils plus rapides, plus performants et capables d’approfondir l’analyse. Ainsi, elle intervient surtout dans le pipeline de données.

L’expression « Business Intelligence » était déjà employée en 1865 par Richard Miller Devens.
En 1951, l’ordinateur LEO optimisait déjà les commandes fournisseurs et générait les rapports de gestion pour la chaîne de salons de thé Lyons.
La toute première édition du magazine CIO, publiée en 1987, comprenait un éditorial concernant « un cadre croissant de clients de plus en plus exigeants en quête d’un accès plus rapide à l’information ».

A l’ère de la digitalisation massive des organisations et de leurs outils, nous comprenons mieux que jamais les enjeux et la puissance des données. Leurs sources, d’ailleurs, sont de plus en plus nombreuses, au sein de l’entreprise… mais également de l’extérieur de l’organisation.

Pour autant, les difficultés d’une exploitation efficace de la donnée sont nombreuses :

• La qualité des données n’est pas toujours optimale ;
• La mise en contexte peut s’avérer laborieuse ;
• L’accès est souvent peu performance et complexe ;
• Les données sont fragmentées entre les différentes briques du système d’informations ;
• Etc.

Toutefois, l’Intelligence Active nous offre, en réponse à ces difficultés, la capacité d’agir en fonction de données fiables. Pour cela, elle s’appuie sur des analyses approfondie, mises en relations au sein d’une vision globale et autour desquelles nous pouvons aisément collaborer afin de prendre des décisions pertinentes, avisés et rapides.
La culture de la donnée et son accès en self-service constituent également des opportunités pour l’organisation. Elles permettent à chacun d’accéder à l’information, de la comprendre et de l’exploiter, grâce à des visualisations ou des alertes cohérentes dans le contexte et menant à des prises de mesures au moment opportun.

Des outils inadaptés

Depuis le début des années 70, SQL nous permet de manipuler et d’éditer des données au sein de bases de données relationnelles. Dans les années 90, le développement massif de ces bases a incité de nombreux développeurs à se spécialiser dans ces technologies. Il en a découlé une première expansion de l’analyse des données.
Toutefois, cet outil, particulièrement adapté à la gestion et à la migration des données, n’est pas très adapté à leurs analyses.

Pour créer de la valeur grâce aux données, l’analytique doit aiguiller le changement, détecter les opportunité d’augmentation des revenus et profits et stimuler la transformation digitale. Elle doit donc mener à une mise en action.
Et cela nécessite la capture de la donnée, la mise en place d’une véritable chaine logistique et d’un pipeline de la données. Ainsi seulement, les données donneront vie à l’Intelligence Active.

Paradoxalement, nous disposons de très nombreux outils (Cloud, IoT, etc.), capables de générer, traiter et diffuser l’information.
Dans un article précédent, nous comprenions que la sur-abondance de l’information pouvait mener à une incertitude, voire à une paralysie.
C’est pourquoi les outils doivent collaborer avec l’humain pour lui donner des conseils. Seul l’humain peut appréhender toute la complexité du domaine, de son contexte et des risques métiers. Mais seule la machine peut traiter ces volumes de données assez rapidement pour assurer une analyse rapide, avant que le contexte n’ait à nouveau changé. Que les décisions soient progressives ou défensives, elles doivent intervenir au moment opportun pour être les plus profitables.

Le cheminement de l’analyse

La réussite d’une organisation repose sur la capacité à saisir des moments métier, ces moments qui nécessitent de passer à l’action, de changer de direction pour mitiger les risques, conserver un avantage concurrentiel et apporter des changements positifs.

Toutefois, il est aisé de laisser passer ces moments. Ils sont difficiles à discerner et, sans les informations pertinentes au moment opportun, un trop grand nombre d’entreprises réalisent trop tard les décisions qu’elles auraient pu prendre.

Pour saisir ces opportunités, les organisations doivent mettre entre les mains de leurs collaborateurs et systèmes des informations et des analyses actualisées en temps réel, afin qu’ils puissent prendre des mesures avisées.
Cependant, malgré les importants investissements effectués dans des solutions d’analyse de plus en plus sophistiquées au cours des dernières années, de nombreuses organisations subissent des fissures au sein de leur pipeline d’analytique, les empêchant d’atteindre l’état d’Intelligence Active.

Quelles sont les étapes d’un pipeline de données efficace ?

Libérer

En premier lieu, nous devons libérer nos données.

Cela signifie collecter les données brutes, quelles qu’en soient les sources et la forme. Cette étape comprend également leur transformation et leur acheminement là où elles doivent être, reflétant les changements en temps réel.

96% des entreprises peinent à identifier les sources de données à des fins d’analyse.

31% des entreprises identifient l’absence de données à disposition à des fins d’analyse comme l’une des raisons principales d’échec des projets d’analytique.

Trouver

La bonne intégration de données met à disposition de nos analyses des données gouvernées et fiables.

En transformant nos données brutes, tout en préservant leur historique et en veillant à leur gouvernance, nous assurons la qualité et l’enrichissement de nos données.
Nous posons ainsi des bases contextuelles complètes sur lesquelles aiguiller des actions.

Le domaine d’investissement majeur des entreprises quant à leurs pipelines de données concerne la transformation des données brutes en données prêtes à l’emploi (en 2021).

Veiller à la justesse des données, les actualiser et les mettre à jour correctement, ainsi qu’éviter les données manquantes et incomplètes, représentent certains des principaux défis que les organisations doivent relever pour transformer les données afin de les rendre prêtes à l’emploi.

Comprendre

Ensuite, nous devons bien entendu être en mesure d’interroger les données et de développer les informations pour en tirer des enseignements riches, de façon simple et collaborative, où que vous soyez. Pour cela, il faut dépasser les limites du tableau de bord, disposer d’une information fluide et à jour et adapter les outils au langage naturel.

Peu à peu, notre ensemble de données croît et s’enrichit de nouvelles sources. De nouvelles connexions, parfois inattendues, voient le jour et provoquent de véritables révélations.
Ces opportunités, souvent réservées à quelques niveaux hiérarchiques ou à quelques spécialistes, doivent être généralisées à l’ensemble de l’organisation afin de développer une culture de la donnée prospère.

Un manque de compétences, des informations hypercontextualisées et des outils avancés représentent les principaux obstacles à la découverte d’informations plus riches.

Parmi les principaux défis rencontrés par les organisations lors de l’analyse des données se trouvent :

• Pour 47% d’entre elles : Veiller à ce que l’interprétation de l’analytique soit correcte et précise
• Pour 43% : Trouver les données connexes à des fins d’analyse, trouver les talents et ressources et disposer des technologies adaptées

Agir

L’analytique embarquée fournit des mises à jour en temps réel, qui prennent en compte le contexte. Nous pouvons alors discerner les promesses offertes par l’analytique en temps réel. En pratique, le temps n’est pas toujours parfaitement réel.
Cependant, c’est la promesse initiale de l’outil informatique : nous aider à prendre plus rapidement de meilleures décisions que notre concurrent.

Les organisations rencontrent encore des difficultés pour transformer les données en valeur métier.

Seules 39 % des organisations font des données un avantage métier.

Seules 29 % obtiennent des résultats métier transformationnels.

Pourtant, passer à une culture des actions avisées leur permettrait de faire en sorte que chaque moment compte.

Obtenir

Une prise de décision éclairée permet de résultats métiers concrets.
Voilà la promesse de notre pipeline de données d’analytique intelligent et de l’Active Intelligence.

Grâce à son flux continu d’informations métiers, découlant des processus quotidiens, nous optimisons chaque moment métier via des actions avisées et accélérons l’obtention de valeur métier.

Les trois quarts des entreprises qui respectent ce cheminement des données ont observé une amélioration de 75% :
• Des revenus ;
• De la satisfaction client ;
• Des profits ;
• De l’efficacité opérationnelle ;
• De la productivité des employés.

Durant bien trop longtemps, nous avons lutté pour comprendre ce qu’il est nécessaire de faire dans le cadre d’une approche globale de la données et de son analyse.
De nos jours, il n’y a plus d’excuse pour ne pas y arriver étant donné tous les composants technologiques à disposition.
Les dirigeants ont désormais la tâche de prendre les choses en main. Comme l’a écrit Clayton Christensen dans The Innovator’s Dilemma, de nombreuses entreprises ont échoué, car elles ont refusé de s’éloigner de la voie ayant fait leur succès au lieu de réaliser qu’il s’agissait d’une impasse. La paralysie de l’analyse tue silencieusement l’innovation et le changement stratégique.

Les données déterminent l’intensité du signal au sein du brouillard des incertitudes

Clint Clark, Vice President, Finance Performance Systems and Data, Global Finance

Lorsque notre pipeline est robuste, ces signaux deviennent plus visibles, clairs et opportuns. Ainsi, les individus peuvent alors prendre plus rapidement de meilleures décisions.
Pour en arriver là, nous devons créer une culture de confiance et prouver, par des démonstrations répétées, la valeur des données.

Nous pouvons faire un grand pas en avant en alliant les meilleurs outils, individus et robots, afin qu’ils puissent interagir via le langage naturel et travailler main dans la main.
L’Intelligence Active permet de prendre la mesure pertinente au moment opportun, et donne des super-pouvoirs aux utilisateurs.

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Cet article est inspiré de Qlik Magazine Intelligence Active.