Hypothèses erronées au sujet des données massives et des analyses

De nombreuses hypothèses sur l'analyse commerciale ne reflètent pas la réalité. Parmi les plus courantes : les nouvelles plates-formes s'intégreront facilement aux systèmes existants, les données de sorties fourniront des directives claires sur ce que l'entreprise doit faire par la suite, et les employés de l'ensemble de l'organisation adopteront l'utilisation des données et des analyses. Malheureusement, ces idées fausses peuvent être source de frustration et faire dérailler un projet avant qu’il ait une chance de réussir. Voici quelques pièges courants des initiatives d’analyse, ainsi que des suggestions sur la façon d’éviter d’être victime de ces erreurs.

6 Les défis de l’implantation des données massives et des analyses

Les données massives sont généralement définies en termes de « 3 V » : données qui ont un volume, une vitesse et une variété importants. Les organisations qui traitent les données massives sont celles qui génèrent ou consomment un flux constant de données provenant de sources multiples qui doivent être stockées, traitées et gérées de manière continue. Et comme les données massives deviennent un élément de plus en plus essentiel de la panoplie d'outils commerciaux, les entreprises qui ne sont pas à l'aise de les utiliser peuvent être désavantagées lorsqu'il s'agit de comprendre leurs clients, de pénétrer de nouveaux marchés et de résoudre leurs propres processus internes. Mais même si de plus en plus d'entreprises acceptent la nécessité de s'attaquer aux données massives, plusieurs ne parviennent pas à réaliser les formations, impacts organisationnels et implications juridiques associés aux données massives et aux analyses.

Voici six difficultés fréquentes reliées aux données massives et aux analyses auxquelles les entreprises font face :

  1. Lacunes des compétences en données : La technologie a dépassé les talents, laissant de nombreuses entreprises en peine d'utiliser les outils d'analyse qu'elles ont achetés. Les éditeurs de logiciels peuvent se vanter d'avoir des interfaces conviviales, mais un informaticien qualifié et, dans de nombreux cas, toute une équipe, peut constituer un atout inestimable, voire nécessaire, pour votre équipe. Si vous n’avez pas d’effectif pour un informaticien ou si vous souhaitez compléter votre équipe existante, il peut être utile de tirer parti de ressources externes.
  2. Changement organisationnel : Pour exploiter pleinement la valeur des informations recueillies, les entreprises doivent être prêtes à transformer radicalement chaque service, du plus haut niveau de la direction aux ventes, en passant par le recrutement. Les employés à tous les niveaux doivent être formés aux compétences de base pour utiliser et comprendre les outils d'analyse, et certains doivent recevoir une formation plus avancée.
  3. Sécurité des données : La sécurité est une préoccupation majeure pour les entreprises qui disposent d’énormes quantités de données qu’elles ne souhaitent pas voir publiées. En ce qui touche la cueillette de données, les lois sur la protection de la vie privée diffèrent considérablement entre les zones politico-géographiques et s’appliquent différemment selon le type et la quantité de données. Une faille de données peut laisser les entreprises et leurs clients faire face au vol d'identité, à la responsabilité et à la perte d'informations concurrentielles. La sécurité est donc évidemment un défi de taille qui doit être pris au sérieux.
  4. Interprétation efficace : De nombreuses entreprises ont du mal à exploiter efficacement les perspectives acquises grâce à de grandes quantités de données. Les analyses ne sont pas définitives et une quantité importante de connaissances et d’interprétation permet de transformer les informations en solutions commerciales exploitables.
  5. Gestion des données : Où allez-vous stocker vos données? Comment allez-vous déterminer si vos données sont exactes? Comment maintenez-vous la cohérence dans l'ensemble de l'organisation? Seront-elles compatibles avec les outils logiciels et les processus que vous utilisez déjà? Ce sont des questions auxquelles il sera nécessaire de répondre de manière continue une fois que les données massives et les analyses feront partie de votre modèle commercial.
  6. Manque de soutien : Une fois l’outil d’analyse mis en place, de nombreuses entreprises ne disposent pas du soutien nécessaire pour en tirer tous les avantages.

5 Solutions pour relever les défis des données massives

Bien que la mise en œuvre de données massives et d'analyses dans votre entreprise puisse être une tâche complexe et intimidante, elle peut être rentable à bien des égards.
 

Bien que la mise en œuvre de données massives et d’analyses dans votre entreprise puisse être une tâche complexe et intimidante, elle peut porter ses fruits de nombreuses manières. Cependant, vous pouvez prendre certaines mesures pour atténuer les risques inhérents à la prise de ce type d'initiatives. Si elles sont correctement mises en œuvre, les mesures de sauvegarde peuvent être relativement simples et peu coûteuses.

 

Les entreprises peuvent éviter ou surmonter les obstacles liés aux données massives et à l'analyse :

  1. Faire le point sur l’expertise en données : Vous avez peut-être des employés qui ont de l'expérience dans l'analyse de grands ensembles de données, ou ce peut être un territoire inconnu pour tout le monde. Ne voudriez-vous pas connaître le niveau d’expertise en données avant de dépenser de l’argent pour une initiative d’analyse massive? Sondez ou interrogez vos employés pour connaître la position de votre entreprise en ce qui touche les données massives. Ou envisagez de travailler avec un partenaire capable de combler les lacunes de votre expertise en matière d'analyse dans un modèle de « sous-traitance » ou de « service ».
  2. Développer un plan de déploiement : Il va sans dire que vous aurez besoin d'un plan de déploiement, car tous les membres de votre organisation ne verront pas l'intérêt d'un programme robuste d'analyse et de données. Une approche descendante est souvent la plus simple et la plus efficace, car les membres de l’équipe devront s’adapter pour travailler en collaboration avec les dirigeants.
  3. Sécuriser les données : Parmi les méthodes de sécurité des données les plus répandues et les plus efficaces, citons le contrôle des identités et des accès, le cryptage et la séparation des données. Limitez le nombre d'employés ayant accès aux données en les conservant verrouillées par mot de passe et / ou cryptées. La séparation de vos données dans plusieurs bases de données peut également sécuriser la plupart de vos données si une ou plusieurs de vos méthodes de stockage sont compromises.
  4. Trouver la solution analytique appropriée. Bien que le nombre de différents logiciels d'analyse disponibles puisse être écrasant, la plupart vous permettront d’en faire l’essai avant de les acheter. Définissez ce que votre entreprise espère tirer des données massives avant d’essayer un logiciel. En choisissant un logiciel adapté à vos besoins, il sera plus facile pour vos employés d’interpréter efficacement les données.
  5. Gouvernance efficace des données : Les dirigeants doivent choisir un programme de gouvernance des données avant de se lancer dans l’aventure. Cela guidera toutes les décisions sur la manière dont vous stockez, sécurisez et analysez vos données. Les meilleurs programmes de gouvernance des données incluent également un aspect de gouvernance d'analyse.
  6. Assurer le soutien aux initiatives : Si votre solution est générée à l’interne, assurez-vous que l'équipe est consciente du fait qu'il ne s'agira pas d'un effort unique. Elle devra toujours itérer et mettre à niveau l'outil pour s'assurer que les utilisateurs peuvent en tirer le meilleur parti.

Les outils en ligne peuvent également aider à donner un sens aux données massives. Les données doivent être cohérentes et faciles à intégrer parmi les outils afin de tirer le meilleur parti possible. S'appuyer sur des identifiants communs, tels que le numéro D‑U‑N‑S® de Dun & Bradstreet, pour établir un cadre de données maîtresses peut éviter toute confusion entre entités. L'utilisation efficace des données peut être un avantage considérable pour toute entreprise. Veillez donc à rechercher la meilleure solution pour votre entreprise si vous faites face à l'un des défis communs ci-dessus.

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