Gérer le Big Data avant qu'il ne devienne incontrôlable

Il n'y a pas si longtemps, les opérateurs travaillaient en parallèle sur deux systèmes d'entreprise. L'un était généralement un ERP ou un programme financier, l'autre étant une application appartenant à la suite bureautique Microsoft. Mais ces dernières années, la technologie a évolué à un rythme effarant. L'entrée de l'architecture Software as a Service a révolutionné les processus, les utilisateurs préférant un abonnement pour tout ce dont ils ont besoin. Il a été rapporté dans "State of SaaS-Powered Workplace 2017" que l'utilisation de plus de 16 applications SaaS par les entreprises a augmenté de 33% par rapport à 2016.

Les systèmes SaaS peuvent rendre l'accumulation et l'analyse de données très faciles, générant instantanément des rapports esthétiques tout en conservant des capacités de fonctionnement à distance. Mais cela est plus facile à dire qu'à faire et nécessite une stratégie claire et des ressources techniques abondantes.

Les employés peuvent contourner les stratégies technologiques conventionnelles en souscrivant simplement à ces produits. Cela peut conduire à des efforts redondants, manquant de surveillance. Par exemple, dans le cas du stockage en nuage et du partage de fichiers, il y a de fortes chances que si vous interrogez vos employés, vous trouviez une variété de produits utilisés, par ex. Google Drive, OneDrive, Dropbox, etc. Bien que la tendance à utiliser des outils numériques puisse être appréciée, les opérations risquent de devenir redondantes et coûteuses car il est difficile de suivre la variété des coûts d'abonnement. De plus, les données de l'entreprise deviennent étalées, tout en l'exposant à des menaces de sécurité.

Ce sont des problèmes importants, mais il y en a un qui est encore plus important :la capacité des applications SaaS à générer d'énormes tas de données. Il a été indiqué précédemment que les entreprises utilisent des dizaines d'applications, mais prenons en compte les données générées par chaque application. Chaque connexion, chaque modification, notification, avertissement, etc. génère des données. Multipliez cela par les centaines ou les milliers d'employés présents et l'information devient un gâchis.

N'oubliez pas que les déchets entrants signifient les déchets sortants. La qualité des données est fondamentale si une entreprise veut utiliser les outils qui font partie de l'industrie 4.0 . Une entrée utilisateur incomplète, des extensions tierces cassées et des politiques de données médiocres peuvent tous constituer des polluants pour les ensembles de données. En conséquence, ils gaspillent de précieuses ressources informatiques.

Une étude a révélé que les entreprises passent souvent 50 à 80 % de leur temps à nettoyer des ensembles de données. C'est scandaleux, car les ressources chargées de ces emplois sont hautement qualifiées et embauchées pour l'analyse plutôt que pour la correction des fautes de frappe. Une approche stratégique de la gestion des données peut résoudre bon nombre de ces problèmes. Comme pour toute autre décision commerciale, un plan complet conçu par la direction et soutenu par toutes les fonctions est essentiel.

La mise en place d'une équipe de gestion des données interfonctionnelle devrait être la première étape. L'équipe doit intégrer des spécialistes de la technologie, non seulement du service informatique, mais également des personnes qui utilisent les services, afin que leur opinion puisse être prise en compte. Une fois l'équipe constituée, les efforts des membres peuvent se concentrer sur trois grandes priorités :

Alignement des processus et du système

Les processus métier doivent être étudiés en détail. Les points de génération de données doivent être identifiés, tout en ayant deux objectifs principaux à l'esprit :

• Les obstacles à la saisie de données doivent être réduits
• L'utilisation des données doit être encouragée

Réduire les obstacles à la gestion des données

Un ensemble commun d'outils SaaS doit être identifié qui permettra aux équipes de travailler efficacement. Vous devez être à l'affût des outils déjà utilisés dans l'espace de travail, ce qui facilite le processus de mise en œuvre. Les applications de base devraient ensuite être utilisées dans le cadre de mini-stratégies de déploiement, afin que leur utilisation généralisée puisse être encouragée. Si nécessaire, la main-d'œuvre doit être suffisamment formée et motivée. De plus, une fois qu'une décision a été prise, les employés doivent être informés de la suivre, par ex. personne ne devrait utiliser Google Drive, si DropBox a été choisi.

Encourager l'utilisation des données

Une fois les nouveaux processus conçus, réfléchissez à la manière dont les applications SaaS peuvent prendre en charge les objectifs généraux d'analyse des données. Avez-vous maintenant la possibilité d'exploiter des données pour avoir un aperçu des habitudes de travail des employés ? Des connexions API peuvent-elles être créées entre les services pour lisser le flux de données ? ?

Si l'entreprise a mis en place une plate-forme commerciale au niveau de l'entreprise, la fusion des données au sein d'un système unique peut être un choix viable. Cela étant dit, vous devez être très strict dans le choix des données que vous souhaitez conserver, car enliser le système avec des données inutiles est la dernière chose que vous souhaitez faire.

Maintenant, vous devez engager toute l'équipe dans une réflexion sur les moyens par lesquels les données peuvent être utilisées efficacement dans les opérations quotidiennes. Créer des tableaux de bord et les intégrer aux réunions d'équipe est une bonne stratégie de travail car ils permettent de suivre facilement les KPI des employés tout en offrant un aperçu des cibles manquées. Les employés doivent également être sensibilisés à toutes ces stratégies, car une fois qu'ils sauront que leurs contributions comptent, ils se soucieront de la qualité des données.

Adoption par les utilisateurs

Tout le monde dans l'organisation doit comprendre l'importance de maintenir l'intégrité des données et y participer en tant qu'obligation.

La communication joue un rôle majeur dans l'adoption par les utilisateurs. Au sein de chaque équipe, le manager doit jouer un rôle actif pour convaincre et motiver les membres. Les résultats des données collectées doivent également être partagés régulièrement afin que les employés connaissent la valeur de leurs actions. De même, les dangers des données problématiques doivent également être clairement indiqués et, si nécessaire, des mesures disciplinaires doivent y être associées.

La gestion des données doit être un aspect clé des programmes de formation de l'entreprise afin d'assurer une participation maximale des employés. De temps en temps, le service concerné peut initier des réunions d'équipe, des ateliers, des webinaires et des déjeuners afin que les employés reçoivent tous les conseils et l'encadrement nécessaires.

Maintenance et gouvernance

Si l'adoption par les utilisateurs et l'alignement des processus sont les principaux objectifs de votre initiative de données, une maintenance et une gouvernance efficaces joueront le rôle d'un manuel pratique. À tout moment, l'équipe de gestion des données doit travailler à l'élaboration d'une feuille de route mise à jour pour préserver la qualité des données. Le document doit être accessible aux chefs d'équipe, afin qu'ils puissent toujours avoir des informations explicites à portée de main chaque fois qu'ils rencontrent une difficulté. Cela garantirait également que les requêtes ne s'accumulent pas dans l'équipe de gouvernance des données et que la cohérence est maintenue.

Le guide doit être clair, concis et direct. Il doit intégrer des rôles pour la sécurité, l'hygiène et la stratégie des données, en fournissant des instructions complètes sur la manière dont les utilisateurs doivent interagir avec les données. Un modèle de sécurité des données doit également être inclus dans le guide, garantissant que les équipes n'ont accès qu'aux données qui les concernent.

Tout cela peut ressembler à un travail à temps plein, et oui, ça l'est. Toutes ces questions peuvent être abordées par des personnes formées qui portent de nombreux noms :Data Scientist, Business Analyst, Data Officer, etc. Vous ne devez jamais vous abstenir d'embaucher les ressources techniques nécessaires, car le coût d'une mauvaise gestion des données peut être beaucoup plus élevé par rapport au salaire de la personne.

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