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Ne laissons pas les données nous filer entre les doigts

Stratégie

Nos données, notre trésor.

Nos activités sont génératrices de traces numériques, de Data,

Nous, en tant qu’entreprise, trop souvent, nous subissons plutôt que nous maîtrisons cet afflux de données,

A minima, nous structurons des stratégies et architectures pour enregistrer et analyser une partie de ces données,

Si nous avons investi autant d’énergie, c’est que nous savons à quel point elles sont importantes puisque nous y adossons des projets de business intelligence. c’est à dire que nous ambitionnons de piloter de manière quantitative nos démarches pour comprendre, améliorer, créer, sélectionner, automatiser….

 

OUI, Les données permettent cela.

 

Nous mesurons chaque jour que l’information portée par la donnée s’accroît en même temps qu’on agit positivement sur : la quantité (difficile de détecter des tendances sur quelques éléments), la qualité ( LE grand défi! Confiance, Définition, Cohérence, ), la représentativité (tout le panel plutôt qu’un échantillon).

Disposer à volonté de données de qualité, représentatives, mobilisables dans des initiatives créatrices, c’est ce que nous appelons un Patrimoine Data

Si on y prête un peu d’attention, c’est bien une valeur que nous créons, petit à petit, et pas seulement un Entrepôt de données (qui renvoie malgré lui à « l’entassement » de données ) ou un Lac de données dont on a suffisamment partagé la tendance à devenir un marécage.

Nous vous proposons de penser de manière plus positive à un « Patrimoine Data » qui porte bien la notion de richesse qui justifie tout le soin qu’on lui apporte au quotidien dans les équipes Data

L’évaluer, lui attribuer une valeur exacte est sans doute complexe (quoique des tentatives ont été faites sur les données personnelles ayant le mérite de donner des ordres de grandeur ( Infographie sur la valeur des données personnelles).

De manière empirique, on peut apprécier combien cette valeur est tangible quand on :

  • Croise des sources de données jusqu’à présent cloisonnées :
  • Automatise une prédiction, assise sur des analyses de séries temporelles profondes et riches,
  • Agrège les phénomènes dans des graphes de données pour des analyses multi-dimensionnelles, pour créer des moteurs de recommandation, pour détecter des interactions subtiles,
  • Comprend les mécanismes qui font les différences de succès de nos campagnes promotionnelles
  • Analyse la transformation complète de nos objectifs en sachant quel message auprès de quels clients convertit en fidélisation
  • Affine notre compréhension en projetant sur des dimensions qui nous sont propres :
    • géographique, organisationnelles, sectorielles …
    • etc.

A l’opposé, combien de questions ne peuvent qu’être formulées sans être répondues si nos données sont en silos. Et les pilotes de la données savent combien les projets Data ont été largement ceux de la rupture de ces coffre-fort de données.

ADDITIONNER LES JEUX DE DONNÉES, C’EST MULTIPLIER LES OPPORTUNITÉS, C’EST POUR CELA QU’IL FAUT RAISONNER PATRIMOINE DATA

 

Pour devenir RICHE de données, nous devons surmonter plusieurs problèmes :

Des problèmes ‘internes’

  • manque de stratégie,
  • manque d’homogénéité,
  • manque de connaissance

Ce sont des chantiers portant sur le périmètre des données internes ou internalisées. On connaît de nombreux remèdes et approches pour rectifier les points de faiblesses mentionnés ci-dessus ( Novagen a pour cela formalisé un accompagnement en stratégie DATA et répondre graduellement aux différents défis)

Des problèmes ‘externes’

Il y a en effet un aspect sur lequel on ne s’attarde pas assez: la dispersion des données dans les solutions externes, consommées en mode SAAS, toujours plus nombreuses dans le portefeuille des solutions d’entreprise.

Ces solutions délivrent d’excellents services sur des verticales ténues : Recrutement, Gestion de livraison, Analyse comportements Web, alignement avec engagement RSE, performance de campagne de pub ou de mailing….

Elles nous offrent des indicateurs au travers de tableaux de bords bien pensés pour analyser ‘localement’ (mais chez le fournisseur) notre activité dans cette verticale. En revanche elles ne proposent pas de leviers pour des rapprochements qui enrichissement l’analyse.

Trop peu d’entreprises adressent cette problématique en utilisant les APIs offertes par ces solutions pour s’approprier leurs propres données. C’est là un chantier à initier :

  • S’approprier les données dans leur exhaustivité (parce que le fournisseur ne propose qu’un historique partiel)
  • Les harmoniser dans notre data lake pour ne pas subir les changements à la source de données : nos algorithmes et analyses ont besoin de cette stabilité,
  • Les rapprocher de nos propres trésors de données qui s’en trouveront d’autant plus puissants dans leurs enseignements : CRM (Customer Relationship Management),
  • Avoir une vision complète et harmonisée des données sensibles manipulées et les impacts des évolutions des réglementations,
  • Assurer la continuité de notre data intelligence si l’on change de fournisseur (dans la limite de la réconciliation possible des données).

C’est en réalisant ce projet de thésaurisation des données qu’on profitera pleinement de la valeur numérique qu’on crée dans toutes nos applications, qu’elles soient externes ou internes.

La bonne nouvelle ? C’est que des solutions simplifient drastiquement ces projets.

Dans nos prochains articles, nous présenterons comment nous avons couvert ces différents enjeux pour ce qui est des données du Marketing Digital dans notre solution SWAN.

Etes vous prêts à initier votre patrimoine Data ?

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