C’est devenu un cliché : les données d’une entreprise sont non seulement une importante source de performance et de profit, mais leur potentiel sous-exploité. Pourquoi ? L’une des raisons les plus fréquemment avancées est plutôt simple : les data ne sont pas visibles. Personne ne sait qu’elles existent.
Un vrai casse-tête s’ouvre alors : comment rendre les données accessibles auprès des différents métiers et les inciter à les exploiter ?
Visibilité du patrimoine data d’une entreprise : pourquoi ça coince?
Le partage des données en interne est clé pour améliorer la performance d’une entreprise. Cependant, il est complexe de savoir exactement quelles sont les data à disposition, comment les utiliser ou encore les exploiter. Sans description claire du patrimoine de données, difficile de dire aux métiers : “vous avez ces informations sous la main et vous pouvez les utiliser”. Autre écueil : ce n’est pas parce que des données sont disponibles qu’elles sont exploitables. Un travail de référencement, de documentation, souvent accompagné d’amélioration de la qualité et de nettoyage des bases est donc nécessaire ; une tâche complexe et chronophage que les entreprises tardent à entamer.
Or les gains attendus grâce au partage de données sont énormes. Un exemple concret le prouve : si le vaccin COVID a pu être mis au point aussi vite, c’est grâce à la mutualisation des data entre les pays, les organisations de santé et les groupes pharmaceutiques.
La solution : créer un catalogue de données interne avec Gathering Tools
Comment rendre visibles les données ? Et ensuite, comment inciter les métiers à les utiliser ? En créant un catalogue de data facilement accessible et alimentable. Pour cela, Gathering Tools est votre meilleur allié.
Pour l’un de nos clients, le service Business Intelligence (BI) a décidé de ne plus livrer de tableaux de bord clé en main aux métiers. Il met à leur disposition l’outil de BI, ainsi qu’un catalogue de données fiables pour les inciter à créer eux-mêmes leurs reportings. Le catalogue est alimenté grâce à Gathering Tools. Les utilisateurs métiers – qui créent la donnée – renseignent des formulaires envoyés par les administrateurs métiers qui permettent de définir les métadonnées associées aux données ainsi créées. Cela permet d’alimenter le catalogue mais aussi de définir la granularité et les contrôles de qualité qui permettent un usage fiable et adéquat des données. Les gains sont multiples :
-
Fournir une vue exhaustive des données
Le catalogue ainsi constitué révèle aux utilisateurs le plein potentiel des données de l’entreprise. Il l’aide à comprendre le sens des données mais également leur source, leur cycle de vie et les relations aux autres informations.
-
Encourager l’”Amazonification” des données
C’est un néologisme barbare, je vous l’accorde. Mais imaginez un instant le fonctionnement d’Amazon ou de Google. Ces entreprises ne proposent pas seulement un moteur de recherche performant et simple à utiliser : elles mettent à disposition, en un seul endroit, des résultats de recherche pertinents à partir d’informations provenant de sources et de silos radicalement différents. En considérant les données de l’entreprise du point de vue de leurs consommateurs et en fournissant un “guichet unique” permettant de trouver, de comprendre et d’exploiter les données pertinentes pour un usage donné, le potentiel business des données est ainsi pleinement disponible.
-
Démocratiser l’accès aux données
Cataloguer les données engendre un effet “boule de neige” : puisque la mise à jour du catalogue est aussi simple que l’ajout de nouvelles données, il n’est plus nécessaire pour les utilisateurs d’appuyer leurs analyses sur des classeurs Excel éparpillés sur le réseau. Et comme les analyses sont plus rapides à construire et génèrent plus de valeur quand elles s’appuient sur les données du catalogue, il n’est plus nécessaire à la DSI de chasser le “Shadow IT” puisque celui-ci sera peu à peu éradiqué par les utilisateurs eux-mêmes.
Chiffres sur la business intelligence :
- 18 %Seulement 18 % des entreprises pensent avoir les compétences nécessaires pour collecter et analyser leurs données (étude McKinsey/cabinet Barc)
- 54 %54 % des entreprises citent la “pénurie” de profils comme premier frein au développement du Big Data (sondage de l’organisation EBG pour Qlik et Micropole)
- 49 %49 % des responsables non techniques se déclarent insatisfaits des capacités de l’IT à livrer des fonctionnalités BI (Logianalytics)
- 3 ansSelon McKinsey Global Institute, le volume mondial de données double tous les trois ans.
