Développer une stratégie de modernisation des données ? Répondez d’abord à ces sept questions
février 8, 2024 / Prashanth Shidlaghatta
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- Pour maximiser la valeur de l’IA, vous devez d’abord optimiser vos données. Cela signifie développer une stratégie de modernisation des données qui couvre tout, du choix des données à la modernisation, en passant par l’intégration des technologies existantes et nouvelles.
- Lors de l’élaboration d’une stratégie de modernisation des données, les entreprises se concentrent souvent sur la gouvernance et la conformité des données, l’architecture des données, l’intégration et l’accessibilité des données, ainsi que l’analyse et le reporting des données. Mais la bonne approche va bien au-delà.
- Commencer est souvent la partie la plus difficile d’un projet. Répondez à sept questions pour vous aider à développer votre stratégie de modernisation des données.
Le triple vainqueur de l’Indianapolis 500, Bobby Unser, est cité comme suit : « Le succès est là où la préparation et l’opportunité se rencontrent. » Il en va de même pour l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit d’une opportunité commerciale incroyable, mais pour exploiter son potentiel, vous avez besoin d’un plan bien pensé.
Les entreprises qui développent une stratégie de modernisation des données sont les mieux placées pour maximiser le potentiel de l’IA. Ils ancreront cette stratégie dans quatre domaines clés : la gouvernance et la conformité des données, l’architecture des données, l’intégration et l’accessibilité des données, ainsi que l’analyse et le reporting des données. Mais il y a beaucoup d’autres facteurs à prendre en compte.
Par exemple, migrer vos données « en l’état » n’est pas la meilleure approche si cela signifie simplement déplacer des données des silos existants vers les silos du cloud. Après tout, ces données contiennent les données commerciales dont l’IA a besoin pour fournir des informations. Éliminer vos silos de données et intégrer ces données aux systèmes de gestion des données peut libérer les informations qu’elles contiennent.
Mais comment aborder un tel engagement qui peut sembler insurmontable ? Pour développer une stratégie efficace de modernisation des données, répondez à ces sept questions essentielles. Cette approche vous permet d’élaborer votre stratégie de données et de préparer vos données à l’IA.
#1 – Quelles données dois-je moderniser et migrer vers le cloud ?
Se concentrer sur les données qui génèrent une valeur commerciale tangible. Cela peut impliquer la modernisation et la migration des données qui s’alignent sur les objectifs stratégiques de l’entreprise. Par exemple, l’intégration des données sur la demande des clients avec des informations marketing peut révolutionner les stratégies de fabrication et informer les processus RH.
Cela pourrait également impliquer de choisir des données qui contribuent à des initiatives qui augmentent l’innovation et la collaboration entre les départements ou les unités commerciales. Après tout, votre migration vers le Cloud devrait favoriser une connexion à l’échelle de l’entreprise et une prise de décision plus éclairée. Les données les plus prometteuses pour débloquer des informations exploitables lorsqu’elles sont intégrées dans un modèle d’IA constituent un autre bon candidat.
Avec toutes ces possibilités, l’objectif est de créer un lac de données – un stockage basé sur le cloud pour les données structurées, semi-structurées et non structurées – et d'y déplacer les données. Cela permet à un flux d’informations de transformer chaque aspect de votre entreprise, des expériences client personnalisées à la maintenance prédictive.
#2 – Comment gérer les données disparates croissantes ?
Avec des projections de volume de données qui augmentent à un rythme étonnant chaque année, les entreprises doivent adopter une approche stratégique pour gérer les « trois vs » : volume, variété et vitesse. La clé est d’aller au-delà du simple stockage de ces données pour extraire les informations précieuses et à fort impact qu’elles contiennent. Les entrepôts de données traditionnels, contraints par des limitations de stockage physique, manquent dans cette nouvelle ère.
La solution réside dans des lacs de données et des systèmes de gestion basés sur le cloud. Ces plateformes offrent l’élasticité et l’évolutivité nécessaires pour gérer d’énormes volumes de données diverses, y compris des flux en temps réel provenant d’appareils Internet des objets (IoT). Ils fournissent un stockage rentable, avec des options pour archiver les données moins critiques à des niveaux moins coûteux et purger les informations obsolètes pour maintenir l’efficacité.
Cependant, les capacités de stockage ne sont que le début. Se concentrer sur la sélection et l’utilisation intelligentes des données. Mettez en œuvre des politiques qui donnent la priorité à la pertinence et à la valeur des données – toutes les données ne garantissent pas une conservation à long terme. Utilisez des analyses avancées et l’IA pour extraire des informations exploitables de ce déluge de données. L’objectif est de transformer vos données en un atout stratégique qui stimule l’innovation et l’efficacité.
#3 – Qui est responsable des intégrations et de l’analyse ?
Une équipe collaborative de spécialistes des données formés, d’experts en domaine et de planificateurs stratégiques expérimentés dans la gestion des données dans le cloud répond le mieux au besoin d’intégrations et d’analyses inter-unités commerciales efficaces. Au-delà de cette équipe, le rôle d’un Chief Data Officer (CDO) est crucial.
Disposer des bons professionnels est indispensable. Sinon, votre lac de données pourrait se transformer en un flot de données encombré de données obsolètes et de faible valeur. Prenons l’exemple de la planification stratégique des RH dans une entreprise mondiale : des données précises et actuelles sur les tendances de la main-d'œuvre, telles que les préférences en matière de travail à distance ou sur site, sont essentielles. L’utilisation de données d’avant 2020, par exemple, conduirait à des stratégies défaillantes, car elle ne tiendrait pas compte de l’énorme augmentation du télétravail.
Pour renforcer davantage votre stratégie, adoptez des méthodologies d’exploitation des données et d’apprentissage automatique. Ces approches aident à operationaliser et à optimiser les flux de travail de données. Assurez-vous que votre lac de données cloud et vos outils d’analyse sont évolutifs et pris en charge par les bons talents. Que vous construisiez cette expertise en interne ou que vous l’externalisiez, ces étapes sont nécessaires pour extraire une réelle valeur de vos initiatives de modernisation des données.
#4 – Quelles mesures dois-je prendre pour sécuriser nos données ?
Il est essentiel de maintenir la sécurité des données et de respecter les normes de conformité réglementaire lors de la mise à niveau ou de la modification des systèmes de données. La protection des données sensibles et personnelles est primordiale pour éviter les sanctions financières, les dommages irréparables à la réputation et l’érosion de la confiance des clients. Supprimez ou anonymisez les informations personnelles identifiables (PII) et les données sensibles pour vous conformer à une myriade de réglementations. Celles-ci varient en fonction de la région géographique et du secteur et incluent des lois telles que le RGPD et l’HIPAA.
C’est un autre avantage de migrer les données vers les lacs de données. Le stockage dans le Cloud offre par nature une couche de sécurité robuste, y compris une régulation méticuleuse des privilèges d’accès des utilisateurs, des définitions de rôles spécifiques et des emplacements stratégiques de stockage des données. La sécurité intégrée des lacs de données les rend plus sécurisés et plus résilients que les solutions de données héritées et cloisonnées.
Renforcez la résilience des lacs de données et protégez-vous contre les violations en tirant parti d’outils technologiques avancés, notamment :
- Stratégies de chiffrement complètes
- Cadre de gestion des accès Zero Trust
- Surveillance continue et en temps réel avec correction immédiate
- Mise en miroir du cloud géolocalisé
- Solutions de sauvegarde des données
#5 – Quelle est la manière la plus efficace de gérer la gouvernance, la qualité et l’utilisation éthique des données ?
Une gouvernance efficace des données, une gestion de la qualité et une utilisation éthique jouent un rôle central dans toute entreprise. Développer un cadre de gouvernance solide, définir des rôles et des responsabilités clairs, en garantissant une propriété sans équivoque et des contrôles d’accès bien définis. Faites de la conformité aux normes réglementaires une pierre angulaire de ce cadre, ainsi que des protocoles rigoureux de gestion et d’audit des données pour préserver leur intégrité. Intégrer des protocoles d’approvisionnement et de traitement éthiques dans toutes les pratiques en matière de données.
L’assurance qualité exige une approche proactive. Planifiez des audits réguliers et des boucles de rétroaction pour corriger les écarts de données et augmenter la fiabilité et l’exactitude des informations dérivées des données. Maintenir le cadre dynamique et réactif en évaluant régulièrement l’efficacité de la gouvernance et l’adaptabilité à l’évolution des réglementations et des normes. Cette approche implique les parties prenantes et favorise une culture de collaboration et de traitement éthique des données.
Vos employés peuvent être vos principaux défenseurs d’une gouvernance des données réussie et d’une utilisation éthique des données. Formez les membres de votre équipe à valoriser les pratiques éthiques en matière de données et à maintenir la qualité des données. Et n’arrêtez jamais d’affiner votre approche des données en tant qu’entreprise. En donnant la priorité à la gouvernance, à la qualité et à l’éthique, vous instaurez la confiance et atténuez les risques associés à l’utilisation des données. Positionnez votre entreprise en tant que gestionnaire de données responsable et éthique.
#6 – Comment puis-je préparer les données pour une utilisation efficace de l’IA ?
La diversité, la qualité et la quantité de vos données constituent la base du potentiel de l’IA. La préparation des données pour une utilisation efficace de l’IA est une étape essentielle afin que les modèles d’IA puissent détecter des modèles, prédire les résultats et fournir des informations exploitables. La formation à l’IA s’appuie sur de nouvelles données pertinentes, formant une boucle d’apprentissage automatique qui affine les algorithmes et améliore leur précision au fil du temps.
Préparez efficacement les données pour l’utilisation de l’IA en vous concentrant sur ce qui suit :
- Qualité des données : Introduisez des processus tels que l’élimination ou la correction des imprécisions et des incohérences, le traitement des valeurs manquantes et la normalisation des données pour garantir l’uniformité.
- Structure des données : Tenez compte des exigences spécifiques du modèle d’IA que vous prévoyez d’utiliser lorsque vous choisissez comment structurer et formater vos données. Cela peut impliquer de transformer les données dans un format approprié tel que CSV ou JSON, ou de les organiser en tableaux ou bases de données.
- Étiquetage des données : Appliquez des étiquettes précises pour garantir que votre système d’IA apprend correctement à partir des données. Pour fournir un ensemble de données plus complet, soyez prêt à compléter ces données, en particulier si l’ensemble de données d’origine est limité ou biaisé. Cette étape est particulièrement importante pour les modèles d’apprentissage supervisés.
- Répartition des données : Divisez les données en ensembles de formation, de validation et de tests pour évaluer les performances de votre modèle d’IA. Cela vous permet d’entraîner le modèle sur un ensemble de données, de l’affiner à l’aide d’un autre et de tester ses performances sur un tiers.
Votre attention au détail lors de la préparation des données d’IA peut vous aider à garantir que les données que vous introduisez dans vos systèmes d’IA sont aussi précises et représentatives que possible.
#7 – Comment puis-je intégrer efficacement de nouvelles technologies à nos systèmes existants ?
De nombreuses entreprises sont confrontées au défi d’intégrer des technologies de données de pointe à leurs systèmes existants, souvent obsolètes. Tenez compte des facteurs technologiques et humains lorsque vous évaluez la bonne approche pour votre entreprise. Une approche équilibrée peut minimiser les perturbations des opérations actuelles. En ce qui concerne les objectifs d’intégration, assurez-vous de la compatibilité des données, préparez votre personnel, gérez les risques et visez une infrastructure évolutive et pérenne.
Bien qu’elle soit unique à votre entreprise, votre stratégie doit couvrir :
- Choix entre une intégration progressive ou une révision complète
- Assurer la compatibilité des données avec les nouvelles technologies
- Former les employés à travailler avec les nouveaux systèmes en parallèle des anciens.
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