Notre directeur du conseil pour le Benelux, Ties Carbo, a récemment constaté que les points de vue de Funnel sur data méritaient d'être affinés et clarifiés. Dans un entretien accordé à Funnel, il aborde en détail les stratégies clés à prendre en compte en matière de data .
Chez Funnel, ils n'ont pas peur d'admettre qu'ils se trompent parfois. Enfin, peut-être pas tant qu'ils « se trompent » que le fait de ne pas être tout à fait au courant. Après tout, nous ne sommes que des êtres humains — malgré toutes les data que data traitons au quotidien.
C'est ce qui s'est produit récemment lorsqu'un observateur avisé a lu le dernier article de Funnel sur data . Bien que cet article abordait de nombreux sujets relevant de data , il manquait peut-être un peu de contexte et d'une vision prospective sur la question.
Heureusement, il ne s'agissait pas d'un lecteur lambda. Il s'agissait de Ties Carbo, directeur du conseil chez Artefact un partenaire de Funnel Solution. Il se trouve que Ties est un expert en data moderne data et qu'il travaille quotidiennement avec ses clients pour mettre en place des structures data de premier ordre. Ils ont donc décidé de se réunir pour recueillir ses réflexions les plus pertinentes sur ce qui manquait dans l'article.
Trois idées fausses sur data
Au début de la conversation, Ties a souligné qu'il y avait trois points principaux sur lesquels, selon lui, ses clients se méprenaient le plus.
Tout d'abord, beaucoup considèrent qu'il s'agit simplement d'un problème informatique. On comprend aisément pourquoi. Data implique de nombreux éléments techniques potentiellement complexes, tels que des modèles, des processus et des plateformes. Cependant, selon Ties, les implications d'une gouvernance adéquate dépassent largement le cadre de l'informatique.
« Bien sûr, la data des data comporte de nombreux aspects techniques », a déclaré Ties, « mais c'est un sujet qui concerne l'ensemble de l'organisation. »
Cela renvoie à la deuxième idée fausse : les gens pensent qu'il ne s'agit que d'une question de conformité.
En réalité, ce sujet recouvre bien plus que cela. La conformité à des réglementations telles que le RGPD n’est qu’un aspect parmi d’autres de l’impact que peut avoir data bonne data sur l’ensemble de votre organisation. En effet, Ties conseille souvent à ses clients d’aborder les questions de conformité comme la dernière étape de la mise en place de nouvelles structures data .
Ce qui nous amène à notre troisième idée fausse.
Selon Ties, de nombreuses équipes travaillent sur les questions data sans se coordonner entre elles. Une partie de l'organisation s'occupe de data , mais se concentre uniquement sur la conformité, tandis qu'un autre groupe veille à ce que data les entrepôts soient de bonne qualité, entre autres.
La bonne approche consiste à considérer tout cela de manière globale, comme un gigantesque data . Lorsque l'on commence à envisager data dans une perspective plus large, on comprend rapidement qu'il s'agit d'un enjeu qui concerne l'ensemble de l'entreprise.
data digne d'une étoile Michelin
Chez Ties, nous aimons comparer data à une cuisine. Il faut veiller à ce que votre cuisine soit aussi propre que possible. Cette propreté (et le fait de nettoyer) correspond aux rôles et responsabilités, aux politiques et aux processus data . Mais il faut tout de même cuisiner dans cette cuisine, n’est-ce pas ? Sinon, à quoi servirait-elle ?
S'assurer que tous vos ustensiles de cuisine sont à leur place, que vos casseroles et poêles sont prêtes, que vos commis de cuisine sont correctement formés, que vos recettes sont respectées et que les plats sont servis aux clients, voilà ce qui constitue le reste d'data bonne data .
Vous voyez ? Une cuisine bien rangée vous aidera à offrir une expérience culinaire exceptionnelle, tout comme data peut vous aider à tirer parti de data.
Alors, qu'est-ce que data exactement ?
D'accord. Nous savons que la conformité n'est qu'un aspect du concept global data . Qu'en est-il du reste ? Selon Ties, il existe quatre composantes principales : data , data , les modèles data et data .
Le modèle idéal de data
Au cours de notre conversation, Ties a fait remarquer que data est souvent un sujet négligé dans bon nombre d'organisations avec lesquelles il travaille. Les choses semblent toutefois évoluer petit à petit.
À mesure que les chefs d'entreprise prennent conscience de l'importance des data atout stratégique, ils commencent à saisir l'intérêt d'une bonne gouvernance.
Même les différents services commencent à se rendre compte que data n'est plus uniquement une question informatique. Par exemple, au service marketing, nous comprenons à quel point data de haute qualité data être précieuses. Mais seuls les spécialistes du marketing sont en mesure d'évaluer la qualité des data un contexte marketing.
« L'équipe informatique ne peut pas vous dire si les data correctes », a déclaré Ties. « Elle peut seulement vous confirmer que les data là où elles sont censées être. Il appartient aux équipes concernées de s'assurer que les data aux normes requises pour leur cas d'utilisation. »
Selon Ties, l'approche idéale en matière de data est celle du « data ».
« Dans une entreprise véritablement data, tout le monde data avec data », a déclaré Ties. « Grâce à une structure de gouvernance fédérée, chacun a un intérêt direct dans les data la possibilité de faire évoluer la structure. »
Data à l'ère de l'IA
Cette approche moderne de data , dans laquelle chaque membre de l'organisation « détient » une partie des data, prend de plus en plus d'importance. Il suffit de regarder les nouveaux outils d'IA générative pour s'en rendre compte.
Si ChatGPT est généralement bien connu du grand public, sa technologie sous-jacente peut être utilisée (grâce à son caractère open source) pour créer des outils d'IA propriétaires. Par exemple, une entreprise pourrait utiliser GPT-3 ou GPT-4, l'installer sur un serveur isolé qui lui appartient et l'alimenter avec de grandes quantités de data propriétaires data créer une IA sur mesure, adaptée à ses besoins spécifiques.
Une entreprise SaaS pourrait souhaiter mettre en place un système similaire afin de créer un chatbot très compétent, capable de répondre aux questions des clients actuels et potentiels. Il pourrait conseiller les utilisateurs sur la meilleure façon d'utiliser un produit ou convaincre les prospects des avantages d'un logiciel par rapport à un autre.
Mais l'efficacité de cet outil d'IA dépendra entièrement de la qualité data que data y introduirez.
« Les data et leur qualité) data vous pouvez fournir à ces outils constituent votre avantage concurrentiel », a déclaré Ties. « data bonne data est un élément essentiel à cet égard. Sans une gouvernance adéquate, les data deviennent data chaotiques, ce qui nuit à l'efficacité de l'IA. »
Profitez des avantages d'data bonne data
Chaque entreprise nécessite une approche unique en matière de data . Cependant, en adoptant une approche « data » comme ligne directrice, vous vous engagerez sur la voie d'une compétitivité accrue et data meilleure data .
Que vous souhaitiez améliorer la qualité de vos data, répondre aux exigences de conformité d'un nouveau marché, mettre en place de nouveaux outils ou autre, une approche stratégique et globale de data vos data vous permettra d'aller plus loin.
N'hésitez pas à nous contacter pour nous faire part de vos questions data !
