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Dialogue sur les données : la stratégie de RED HAT pour une gestion optimale des données

Foire aux questions avec le responsable de la gestion des données opérationnelles de Red Hat

Suzy Steele est honnête envers elle-même. « Je possède les données de Red Hat, les données opérationnelles, la stratégie et la façon de stocker les données », déclare la directrice des opérations du leader de la technologie à source ouverte. Mais je ne suis pas une spécialiste de données. Je n’ai pas de formation spécifique sur les données. »

Mais elle n’a aucune hésitation à faire cette affirmation, car cela n'a rien d'une confession. Elle y voit un avantage fondamental pour son travail. « J’ai une formation en affaires et je crois que cela est crucial, car ma formation cadre avec le fait que Red Hat veut aller de l'avant », ajoute-t-elle. « Il ne s’agit pas simplement d'avoir des données impartiales parce que vous êtes un puriste en matière de données, et parce que vous voulez que tout soit intégré dans les systèmes ».

Donc, oui, avoir des données impartiales, ça compte. Mais dans quelle mesure? Steele déclare que la réponse à cette question dépend de la capacité d’une entreprise à connecter les données à ses objectifs de croissance.

« Chaque spécialiste, gestionnaire ou leader de données a la responsabilité de comprendre ce dont l’organisation a besoin, déclare Steele, et assurez-vous qu’il fournit ce service ».

Chez Red Hat, Steele mène une stratégie de données axée sur la réalisation de ces connexions. Dans cette édition du Dialogue sur les données, elle souligne ce qu’ils ont accompli et où ils en sont.

Chaque spécialiste, gestionnaire ou leader de données a la responsabilité de comprendre ce dont l’organisation a besoin et de veiller à ce que ce service soit fourni
Suzy Steele, responsable de la gestion des données opérationnelles, Red Hat
Vous êtes le directeur des opérations chez Red Hat. Que fait Red Hatt, et pourquoi ses opérations ont-elles besoin de direction?

Red Hat est une entreprise spécialisée en technologie. Nous sommes la principale entreprise de technologie à source ouverte. Nous travaillons sur l’infrastructure de la technologie. Nous ne travaillons pas sur les applications ou d’autres choses intéressantes avec lesquelles les gens interagissent. Nous faisons tout le travail sous-jacent nécessaire pour concrétiser la technologie, notamment les logiciels, les systèmes d’exploitation et les services infonuagiques. Ce sont là les dernières innovations.

Ainsi, dans les opérations, particulièrement chez Red Hat, nous ne produisons pas des choses qui sont expédiées à un client, nous nous assurons que les clients ont accès à leur technologie virtuellement, et nous leur fournissons le soutien, les mises à jour et la résolution de tickets dont ils ont besoin pour s’assurer que leurs systèmes sont solides.

 

Il est différent d’une minute à l'autre, surtout maintenant, avec un changement gigantesque de la technologie traditionnelle en place. Quand une entreprise dispose d’un serveur dans une grappe de serveurs et qu'elle y exécutent des applications, c'est très coûteux. C’est très laborieux. Désormais, la technologie évolue vers des services infonuagiques.

Ainsi, en tant que client, vous n’avez plus besoin d'un serveur sur place si vous souhaitez lancer une nouvelle technologie. Vous pouvez aller vers un fournisseur de services infonuagiques et vous pouvez y accéder, l’activer et le désactiver à votre guise. Et vous pouvez étendre votre entreprise en achetant de plus grosses parts de cette technologie infonuagique.

Mais cela signifie que nous courons très vite. Nous devons comprendre qui est notre client, qui sont les partenaires avec lesquels il s’engage, comment il compte acheter chez nous. Et nous devons le comprendre maintenant. Nous devons le comprendre immédiatement parce que ce client veut acheter quelque chose maintenant, dans trois secondes et non dans trois semaines.

Comment est-ce que cela a changé les cycles d’achat de vos clients?

La technologie à source ouverte est devenue plus qu’une solution viable. Les gens sont en train de comprendre la valeur qu’elle apporte. Et donc, avant d’avoir des clients importants avec lesquels nous pouvions nous engager, nous leur avons vendu de grosses parts de technologie parce qu'ils nous comprenaient. Et maintenant, cette technologie devient plus courante. Vous avez donc davantage de clients qui s’ouvrent à elle, et encore, elle est surtout disponible sur demande, donc les clients disent, « OK, j'ai besoin des produits et des services de Red Hat, et j'en ai besoin tout de suite car je dois mettre quelque chose sur le nuage ».

Avant, vous auriez été concentré sur ces grandes relations entre les entreprises, et vous auriez passé des mois à concevoir une solution et à fournir certaines personnes sur place pour vous aider à comprendre ce que doivent être vos solutions. Maintenant, elle est davantage disponible sur demande. Les clients disent : « J’ai besoin de vos produits et services parce que je comprends, et ça me va tout à fait, et la technologie à source ouverte me convient. Donnez-moi ce dont j’ai besoin tout de suite ».

Donc, cela change votre rythme d’achat, mais également le niveau d'engagement avec vos représentants des ventes. Il ne s’agit donc pas tant de tenir la main de ce client maintenant mais plutôt de la façon dont nous permettons à nos partenaires de vendre et dont nous les soutenons, car il est plus que probable que ces clients nous arrivent par des voies alternatives.

Étant donné cette dynamique, comment vous assurez-vous de comprendre leurs besoins?

Contrairement au modèle traditionnel où vous vous asseyiez avec les clients pour comprendre où ils allaient, ce modèle exige que vous compreniez la technologie, que vous compreniez en profondeur les technologies qui sont là dehors et ce que le client utilise avant de vous engager dans cette conversation avec lui. Vous devez savoir quels produits il utilise, quels types de services il offre, et ce qu’il recherche.

Et vous devez procéder à cette collecte d’informations à l'avance, de sorte que lorsque vous vous asseyez avec lui, vous soyez directement opérationnel. Il ne s'agit plus de lui faire une présentation de solution. Notre portefeuille est très robuste. Vous ne présentez pas une solution qui n’a absolument rien à voir avec ce dont il a besoin ou une solution dont ils estiment avoir besoin. Vous pouvez faire beaucoup mieux si vous comprenez où il va.

Nous comptons donc davantage sur les données qui peuvent nous fournir la compréhension du client et de son secteur d’activité, mais également nous renseigner sur la façon dont il fonctionne, sur l'avenir de leur secteur d'activité. Nous voulons également acquérir la compréhension des fournisseurs tiers qui nous diront quelles technologies ils utilisent, les dépenses qui en résultent, et ce qu'ils préparent lors de leurs rencontres avec les analystes.

Vous souhaitez que vos données vous disent où va le client?

Oui, un point c’est tout. Cela facilite énormément les ventes. Mais particulièrement chez Red Hat, notre concentration sur les données ces deux dernières années vise à savoir, en premier lieu, quelles sont les choses que nous pourrions faire pour mieux nous engager et nous aligner avec les objectifs du client, et ensuite, où nous pouvons investir. Donc, en ce moment, un de nos objectifs est de développer des modèles. Nous voulons comprendre à quoi ressemble notre engagement avec nos clients. À quoi ressemble ce modèle de client, et comment pouvons-nous le reproduire ailleurs?

Ainsi, l’un des problèmes que nous rencontrons est la difficulté de saisir cette vue d'ensemble du client et de la relier à nos propres données, à nos données transactionnelles de Red Hat, afin de développer ce modèle et de répondre à des questions telles que celle-ci : si un client achète un produit x et un produit y, il est sept fois plus susceptibles de se plonger dans ce nouveau marché émergent.

Comment créez-vous cette vue intégrée de vos données?

Nous en sommes à l’état embryonnaire de ce projet. Nous venons de terminer des projets qui nous ont occupé quelques années et qui nécessitaient la maîtrise des données pour que vous puissiez retirer de l’équation la qualité des données et la pièce maîtresse des données. Il y a quelques années, nous voulions obtenir une modélisation prédictive, mais nous avons eu 17 systèmes différents qui contenaient des informations essentielles sur nos clients, et ces clients ne sont même les mêmes dans tous ces systèmes. Donc, nous utilisions une prise de décision fondée davantage sur l’intuition que sur l'examen.

Ce que nous avons fait, c’est passer les dernières années à développer un système maîtrisé des données client, pour avoir une plateforme centralisée dans un modèle de réseau en étoile qui fournit les bonnes informations au système en aval dès le départ. Cela n’est pas réactif; il s'agit de fournir, de manière proactive, ces informations sur le client au système en aval. Et puis, quand vous avez besoin de relier ces différents systèmes ensemble et de faire votre liste de courses, je tiens à mesurer à partir d’ici et je tiens à mesurer à partir d'ici, le système est déjà prêt pour cela.

Donc ce que nous avons fourni à Red Hat pour leur permettre d’en arriver là, c'est la vision claire du client. Nous avons superposé les fournisseurs clés et essentiels qui nous aident à fournir ces données impartiales, comme Dun & Bradstreet, et désormais, l’organisation est positionnée de telle façon que nous avons une bonne base. Nous avons les données sous une forme très pure, sous une forme très explicite. Et maintenant, nous sommes, littéralement, à quelques semaines d’être en mesure de faire de la magie. Développons ces modèles et voyons ce qui en découle.

Comment Dun & Bradstreet a-t-elle contribué à votre stratégie?

Lorsque nous avons conçu l’architecture de ces systèmes et la façon dont nous transmettons les données aux systèmes en aval, Dun & Bradstreet a contribué à cette conception. Des architectes de solutions de Dun & Bradstreet sont intervenus, ils ont pris part à la conception et à l’effort de tests pour établir ce qui fonctionne bien et ce qui ne fonctionne pas bien. Et puis, ils comprennent également quelles sont nos lacunes, de sorte que pendant que nous considérons les prochaines phases de ces projets, ou les prochains éléments de données que nous souhaitons intégrer, D&B sait déjà ce qu’il en est et où nous allons, et ils peuvent dire : « Hé, non, non, non, attendez. Nous avons un autre produit ici que vous devriez considérer », ou « Nous avons une meilleure façon de le faire ».

Et les partenariats que vous établissez grâce à l’échange de données y sont aussi pour beaucoup. Par exemple, il existe un fournisseur auprès duquel vous avez souscrit un abonnement qui nous fournit des informations sur la technologie du client, quels serveurs ils utilisent, quelles sont leurs dépenses en TI. Et il suffit juste de cliquer sur un bouton et d’obtenir ces informations plutôt que de passer par un nettoyage massif ou par l'intégration avec un fournisseur complètement différent.

Il s’agit là de la valeur que nous voyons. Vous nous aidez à nous rendre où nous voulons aller avec notre technologie des données.

Le mot de fin

Steele nous laisse avec une pensée très importante. Elle nous rappelle que, malgré tout, la valeur et l’investissement dans les données elles-mêmes ne sont rien tant qu'un cadre de gouvernance solide n'a pas été intégré dans votre processus. Sans ce cadre, « à peine le lancement effectué, dès la première étape de nettoyage, les problèmes commencent ».

 

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