Démocratisation des données - L'accélérateur de transformation numérique

La transformation numérique est un terme générique utilisé dans le monde informatique pour désigner décrire presque tout, mais qu'est-ce que cela signifie réellement ? Et quelle importance L’accès aux données permet-il la transformation numérique ? Très important. Et l'accès aux données peut être l'un des différenciateurs stratégiques les plus critiques dans l’ère de l’IA.

McKinsey & Company définit la transformation numérique comme la refonte d'un organisation dans le but de créer de la valeur en déployant continuellement des technologies à grande échelle. Tout en adoptant et en appliquant efficacement la technologie moderne à le changement d’effet est au centre de la transformation numérique, ce n’est pas seulement sur la technologie. Construire une culture qui adopte des approches innovantes favoriser l’efficacité et de meilleures performances est également un élément important du numérique transformation. La réticence des employés à abandonner l’existant et le confortable les processus peuvent bloquer les initiatives de transformation numérique.

Les recherches menées par Trianz ont identifié dix règles pourfranchir la ligne de faille numériqueet mettre en œuvre avec succès une stratégie de transformation numérique. Alors que il est essentiel de suivre les dix règles pour transformer votre organisation avec succès, la démocratisation des données, une approche qui permet les décideurs peuvent accéder aux données à travers les silos et remplacer les hypothèses avec l'analyse des données, peut vous aider à suivre trois règles clés, qui sont :

• Brisez les silos fonctionnels pour devenir une organisation axée sur l’expérience.
• Remplacez les hypothèses par une analyse des données.
• La technologie ne réalise pas de transformations réussies ; les gens le font.

Démocratisation des données

La démocratisation des données est le processus visant à rendre les données plus accessibles à un plus grand nombre personnes, quelles que soient leurs compétences techniques. Cette stratégie implique également de faire des données plus accessibles aux travailleurs et aux décideurs de l'entreprise ou silos fonctionnels. La découvrabilité des données est un autre aspect critique des données démocratisation. Si les utilisateurs ne savent pas si les données existent, ce n’est pas très accessible.

Briser les silos fonctionnels grâce au partage de données

À mesure que les organisations évoluent, différentes équipes adoptent les outils et processus qui travailler pour eux et leur permettre d'être les plus efficaces dans leur travail, être qu'un système CRM pour les équipes commerciales et marketing ou des systèmes ERP pour opérations de fabrication. Par conséquent, ces différentes entreprises et leurs les systèmes fonctionnent comme des silos séparés.

Même si l'optimisation des fonctions commerciales verticales a bien fonctionné, une évolution plus rapide les pratiques agiles exigent que les organisations soient plus alignées et évoluent plus rapidement. Les stratégies de transformation numérique réussies nécessitent de décomposer ces différents silos et partage de données.

Les décisions basées sur les données d’un service peuvent sembler optimales au niveau du groupe ou niveau départemental, mais ces décisions deviennent moins optimales sans comprendre les tendances dans les différentes parties de l’organisation. Lorsque les données sont partagés entre les silos de l'entreprise, les décideurs peuvent considérer les implications de leurs choix et actions sur d’autres groupes. Les gestionnaires peuvent également analyser comment les tendances et les décisions au sein de l’organisation influencent les événements dans leur opération. Par exemple, les investissements dans le contenu de leadership éclairé peuvent stimuler de nouveaux prospects et ventes, tout en encourageant potentiellement de meilleurs candidats à postuler aux offres d’emploi. Si les responsables commerciaux suivaient uniquement les investissements dans le contenu contre les leads dans leur système CRM, l'avantage supplémentaire ressenti par les RH serait passer inaperçu.

Bien que cela puisse être un exemple relativement simple et évident, il Il existe d’innombrables synergies et corrélations entre les organisations qui, si elles identifiées, peuvent générer de meilleures performances organisationnelles. Le truc, c'est d'être capable d'explorer les données dans divers systèmes et de découvrir cette valeur cachée. Ce la vérité devient de plus en plus évidente à mesure que de puissants outils d'IA peuvent nous aider trouver des données qui éclairent notre compréhension de la façon dont les entreprises et les marchés fonctionner. Par exemple, sur la base des données du service client et des ventes passées, les modèles prédictifs peuvent prédire la propension à l’achat d’un client. Vieillissement les comptes clients et le ralentissement des ventes pourraient indiquer un ralentissement du marché. marché. Plus il y a de données disponibles, plus ces modèles peuvent être précis. être.

Partager des données non structurées

Les opportunités croissantes d'exploitation de données non structurées créent également davantage de moyens de améliorer les performances de prise de décision. Les capacités croissantes des Grands Les modèles linguistiques (LLM) et la reconnaissance faciale pour exploiter les données non structurées font c'est beaucoup plus facile à analyser. Par exemple, l'IA peut analyser les e-mails et les marquer comme avoir un ton spécifique ou une référence à un problème particulier avec un produit. L'IA pourrait repérer les sentiments dans un e-mail client et marquer le produit mentionné dans les communications si un produit ne fonctionne pas comme il devrait l'être en raison d'un série d'événements. Ces métadonnées peuvent être stockées et partagées avec le département de fabrication, qui peut comparer ces données avec d’autres données sources pour identifier l’origine du problème. Supposons qu'il y ait des plaintes supplémentaires d'autres clients. Dans ce cas, l'analyste peut examiner les données d'expédition pour identifier toute similitude dans l'environnement dans lequel les produits défectueux ont été expédiés et utilisés. Y a-t-il une connexion avec un cycle de fabrication, expédition de matières premières ou changement d’outil ? Identifier problèmes complexes rapidement, en trouvant la cause profonde et en prenant les mesures appropriées un changement rapide séparera les gagnants des perdants dans l’ère à venir des données et de l’IA. Cette fonctionnalité n'est possible que si les données sont partagées efficacement dans l’ensemble de l’organisation.

Partagez des données pour créer une expérience à 360 degrés

La démocratisation des données conduit également à une expérience plus holistique pour votre client. Lorsque les données ne sont pas partagées entre les régions ou les secteurs d'activité, les clients peuvent avoir l’impression d’avoir des relations fragmentées avec chaque entité. Qu'ils interagissent avec le bureau à domicile via le centre d'appels ou un succursale en personne pendant les vacances, les marques devraient être en mesure de fournir une expérience cohérente. Sans rendre les données disponibles sur vos canaux et les régions, les commerciaux et les commerciaux ne connaissent pas leurs clients et finissent par offrir une expérience décousue, dégradant la relation.

Favoriser la culture des données – Remplacer les hypothèses par des données

Les stratégies de démocratisation des données favorisent un plus grand partage des données et permettent une plus grande culture basée sur les données. Un élément clé pour survivre dans un monde en constante évolution et l’environnement concurrentiel numérisé est la capacité de prendre des décisions avec données. S'engager à partager des données est vital, mais comprendre comment Les décisions basées sur les données, rendues possibles par le partage des données, sont fondamentales pour piloter votre stratégie de transformation numérique en avant et en restant pertinente.

Les décideurs ayant accès à davantage de données, ils sont plus susceptibles de l’utiliser pour soutenir leur prise de décision. Même si une formation appropriée est essentielle pour promouvoir la culture des données et garantir que la transformation numérique reste sur la bonne voie, se former sans accès aux données pour exercer ces nouvelles compétences est contreproductif.

La culture des données se propage à mesure que différents groupes collaborent et acquièrent de nouvelles compétences et des idées. Il est donc essentiel que vous créiez également des normes pour assurez-vous que la communication reste cohérente à mesure que vous rendez les données plus disponibles. La terminologie, les calculs et les mesures qui diffèrent selon les domaines peuvent conduire aux problèmes de communication et aux erreurs. Catalogues de données et glossaires métiers définir des ensembles de données et des termes commerciaux peut aider à mieux prendre en charge collaboration.

Donner aux gens les moyens de conduire la transformation numérique

Donner aux individus les moyens d’accéder aux données et d’acquérir les compétences nécessaires pour les utiliser alimente davantage l’innovation et accélère la migration vers une entreprise entièrement numérique.

Avec une formation généralisée et un accès aux données, la croissance de la culture des données commence à composé. Un accès accru aux données et à la formation alimente la curiosité, l'expérimentation, et l'innovation. Les professionnels apprennent à trouver des données et à les utiliser pour répondre à leurs questions et explorez les tendances. Ils apprennent également à utiliser les données pour raconter une histoire et présenter un argumentaire afin de capitaliser sur une opportunité commerciale. Plus les personnes de votre organisation qui suivent leur curiosité et récupèrent des données pour soutenir une tendance ou une opportunité qu’ils observent, plus votre organisation sera, et plus vite vous mettrez de nouveaux produits sur le marché.

Même si la technologie émerge pour permettre la démocratisation des données, il reste encore des défis politiques à surmonter. Les données, c'est le pouvoir, et leur contrôle a implications politiques. Par exemple, un groupe d'entreprises qui peut améliorer les décisions basées sur des données de qualité peuvent bénéficier de plus de ressources que d'autres départements sans le même accès. Une stratégie de démocratisation des données couplée avec un cadre de gouvernance fédéré peut être extrêmement utile pour le fossé entre les gens et leurs insécurités pour soutenir une plus grande collaboration.

La démocratisation des données et les cadres fédérés permettent également aux individus de travailler ensemble plus efficacement. Lorsque deux groupes tentent de travailler ensemble ou de s'entendre mieux alignés, ils doivent travailler avec les mêmes ensembles de données. Si le partage de données est déjà ancré dans la culture d’une organisation, cela devient une seconde nature. Avec le partage de données par défaut, la compréhension des données d'autres groupes devient Plus facile. La terminologie, les mesures et les calculs peuvent différer, ce qui conduit à confusion, désalignement et inefficacité. Narration de données et justifier une hypothèse basée sur des ensembles de données uniformes rend le consensus beaucoup plus facile. Plus facile. Avec davantage d’innovation et de collaboration, les organisations peuvent rationaliser leurs projets de transformation numérique.

Utiliser la démocratisation des données pour briser les silos commerciaux et promouvoir la culture des données et responsabiliser les employés.

Mise en œuvre de la démocratisation des données

La démocratisation des données peut être une stratégie cruciale pour vous aider à atteindre vos objectifs. objectifs de transformation numérique. Pourtant, comme les gens ont le pouvoir de partager et utiliser plus librement les données, certains garde-fous doivent également être intégrés à votre stratégie. La gouvernance et la qualité des données sont essentielles à toute réussite en matière de données stratégie de démocratisation.

Gouvernance

Lors de la décentralisation de l’accès et du contrôle, trouver le bon équilibre entre la gouvernance et l’autonomie constituent un défi. L’explosion du « shadow IT » a a montré que si l'informatique centrale dicte les outils que les travailleurs technologiques peuvent utiliser, ils rechercheront des solutions en dehors du domaine informatique avec productivité l’emportant sur la conformité.

Un cadre de gouvernance flexible qui intègre les besoins et les exigences des utilisateurs et des exigences informatiques pour garantir que les données sont traitées de manière responsable aide les organisations marchent sur cette corde raide.

La gouvernance est bien plus que la sécurité ; il garantit que les données sont exactes, accessibles, privé et utilisable. Le contrôle qualité est primordial pour garantir l’exactitude des données et digne de confiance. Sans données fiables, les stratégies s’effondreront à mesure que les décideurs perdent confiance dans leurs données et reviennent à la prise de décisions basé uniquement sur leur instinct et leur expérience.

Des politiques et stratégies de gouvernance des données bien définies sont primordiales pour succès à long terme de la mise en œuvre de la démocratisation des données. Si vous vous trompez, cela pourrait retarder votre parcours de transformation numérique. Bien fait, vous avez toute une organisation de personnes qui traitent les données avec le respect qu'elles méritent et assumer la responsabilité d’assurer une bonne gouvernance.

L'IA dans la gouvernance

L’explosion de l’IA et son évolution rapide vers les applications grand public sont remarquable. La technologie a également un impact sur la gouvernance des données et prend en charge stratégies de démocratisation des données.

Accessibilité

L'IA facilite l'accès aux données en permettant aux analystes d'accéder aux données ils ont besoin de plus de rapidité. Les fonctionnalités copilotes permettent aux analystes de demandez simplement à un chatbot d'obtenir les données dont il a besoin, et le bot IA peut trouver et récupérer rapidement les données.

Qualité des données

L’IA contribue à garantir la qualité des données. Les modèles de validation vérifient les données comme il est capturé pour garantir qu'il est valide et sans erreur. L'IA est aussi repérer les données aberrantes qui pourraient être des erreurs ou indiquer des problèmes.

Sécurité et confidentialité

L'IA contribue à la sécurité et à la confidentialité en garantissant que seuls les personnes autorisées ont accès aux données sensibles. Les modèles d'IA peuvent être construit qui peut identifier rapidement quelles données sont sensibles et restreindre y accéder. Des modèles peuvent également être créés pour identifier les utilisateurs qui qui devraient être autorisés à accéder aux données sensibles et qui ne le devraient pas.

L'IA peut aider à automatiser certains aspects de la gouvernance des données, en rendant les données la démocratisation est beaucoup plus facile à étendre à l’ensemble de l’organisation. Services informatiques ne sont pas toujours disposés à renoncer au contrôle des données, surtout à grande échelle, mais avec une gouvernance soutenue par la mise en œuvre de l'IA, plus de freins et contrepoids sont en place pour assurer la conformité.

La démocratisation des données comme moteur de croissance

IDC prédit que les dépenses en matière de transformation numérique atteindront 3 900 milliards de dollars d’ici 2027. Dans les années à venir, l’hyper-automatisation et la prise de décision par l’IA seront points focaux pour ces investissements. Quand les data scientists ont accès à plus données, ils peuvent créer de meilleurs modèles pour favoriser une meilleure prise de décision basée sur l’IA. Une meilleure maîtrise des données, soutenue par un accès accru aux données, crée un environnement plus fort. culture des données, conduisant à une meilleure qualité des données car l'ensemble de l'organisation est investi pour garantir que chaque ensemble de données est de la plus haute qualité.

Au cours de la prochaine étape de la croissance des entreprises, la prise de décision s'accélérera exponentielle à mesure que l'IA entreprend de nombreux choix simples et expérimentés les professionnels interrogent divers ensembles de données pour résoudre des dilemmes complexes. Les organisations qui mettent les bonnes données à la disposition des bonnes personnes avoir une longueur d'avance sur les concurrents qui ne le font pas.