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Lorsque « Démocratisation des données » et « Création de valeur » doivent aller de pair  

Data - Par Sabine Terrey - Publié le 15 décembre 2023
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7 étapes fondamentales pour simplifier le processus de démocratisation des données en toute sécurité expliquées par James Fisher, Chief Strategy Officer, Qlik

Lorsque « Démocratisation des données » et « Création de valeur » doivent aller de pair  

Si les entreprises savent que leurs données sont un avantage considérable, ce sont surtout celles en mesure de les exploiter correctement qui seront les grandes gagnantes, en termes de de rentabilité, de résilience et d’innovation. Le cabinet McKinsey prévoit que la plupart des employés se serviront des données de leur entreprise pour optimiser quasiment tous les aspects de leur activité d’ici 2025. Cette utilisation semble plus à portée de main que jamais depuis l’apparition de l’IA générative et son potentiel de transformation.

Néanmoins, la démocratisation des données, que ce soit aussi bien pour les collaborateurs que pour les équipes techniques, est un challenge pour bon nombre d’entreprises. Une nouvelle étude indique que moins de 24% des dirigeants sont parvenus à convertir leur structure en organisation centrée sur les données. Les principales difficultés que rencontrent toutes les organisations, peu importe leur taille, dans leur processus de démocratisation des données peuvent être classées en trois catégories : la culture d’entreprise, les processus implantés et/ou la technologie exploitée. De plus, la course au développement de l’IA générative, considérée comme la « solution miracle » ajoute une pression supplémentaire au sein des organisations dans le cadre de cette démocratisation .

Afin de surmonter ces difficultés, voici sept conseils à appliquer pour éclairer les dirigeants d’entreprise dans la conception d’un plan idéal de gouvernance des données :

Établir un bilan de ses informations

Avant d’entamer le long processus de la gouvernance des données, l’organisation doit être en mesure de disposer d’un panorama de ses propres données, et donc de son entrepôt de données, ainsi que la méthode d’analyse implantée.

Cette dernière aidera à détecter les incohérences à rectifier, les objectifs à réaliser en priorité et les erreurs récurrentes les plus graves. En se basant sur cette méthode, les efforts seront plus faciles à déployer.

Mettre en place une catégorisation des cas d’usages

Elaborer l’inventaire des données de l’organisation de cette façon aidera dans la conception d’un panorama simplifié. Il sera également possible pour les collaborateurs de prendre connaissance des types de données qui leur sont accessibles en toute sécurité.

Ainsi, la sécurité du catalogue est assurée par le masquage des données en fonction des types d’utilisateurs et des droits d’accès, ce qui permettra aux dirigeants d’entreprise et les équipes informatiques d’avoir l’esprit tranquille.

Garder en tête le potentiel des données synthétiques

De nos jours, les réglementations liées à la confidentialité, au copyright et à l’éthique sont de plus en plus exigeantes. Les données réelles, surtout dans les domaines très réglementés comme la santé ou les services financiers sont de plus en plus difficiles à manipuler pour des questions de sécurité. Dans ce cas précis, il est parfois judicieux de se questionner sur quand et comment annexer des données synthétiques pertinentes à la stratégie globale.

James Fisher – CSO – Qlik

Rendre le mécanisme de diffusion des données automatique

Il existe désormais des outils permettant de rationaliser le procédé de diffusion des données. Certains de leurs nombreux avantages permettent d’intensifier le contrôle des données en s’aidant de règles et de politiques spécifiques pour intégrer la gouvernance dans le processus.

Selon l’utilisateur et/ou le workflow, il est possible d’inclure des améliorations personnalisées à la qualité des données. De plus, ces outils présentent un  atout supplémentaire : l’identification automatique de la propriété des données tout au long du pipeline. Les utilisateurs peuvent ainsi accéder seulement aux informations dont ils ont besoin.

Disposer d’une pleine visibilité sur les flux d’informations grâce au procédé de traçabilité

Il est désormais indispensable de tracer et de contrôler les flux de données, aussi bien dans toute l’organisation qu’entre les utilisateurs. Quand un nombre élevé d’utilisateurs au sein de l’organisation commence à manier des ensembles plus complexes de données différentes, cela peut permettre de limiter les risques d’erreurs.

Ainsi l’utilisation du procédé de traçabilité des informations afin de comprendre les flux d’informations à partir de leur source initiale jusqu’à leur localisation actuelle peut à la fois aider l’organisation à atteindre ses objectifs de gouvernance des données, mais aussi réduire les coûts en termes de conformité réglementaire. Plus généralement, ce processus peut également permettre de consolider la confiance et la fiabilité des informations dans toute l’organisation, améliorer leur analyse et ainsi les performances globales de l’organisation.

Inclure la gouvernance des données dans tout le processus

Une gouvernance des données inébranlable doit être mise en place. Sinon, un doute persiste quant à la fiabilité des résultats recueillis.

Appliquer ce procédé permet à la fois de garantir la fiabilité et la sûreté des données auxquelles les utilisateurs ont accès, mais elle les amène également à utiliser ces informations dans la prise de décision en temps réel.

Faire confiance aux futures technologies

L’IA, le Machine Learning et l’automatisation sont des technologies de nouvelle génération déjà bien intégrées à la data science. L’IA, basée entièrement sur les données, garantit que les mesures appliquées par les organisations pour s’assurer que les données soient fiables et sécurisées les aideront à faire face aux futurs challenges de la gestion des données. Effectivement, l’IA générative possède un fort potentiel pour résoudre efficacement les problèmes des entreprises et les aider à explorer et extraire des données provenant de vastes quantités d’informations choisies plus judicieusement. Plutôt que de redouter l’inconnu , les organisations devraient plutôt s’appuyer sur leurs informations pour en tirer profit.

Les conseils mentionnés précédemment devaient permettre aux organisations de considérer davantage les investissements culturels, techniques, mais aussi les processus essentiels à la démocratisation de ses données.  À l’encontre des autres investissements effectués lors des trois dernières années, incluant ceux qui étaient essentiels à la survie de l’entreprise, plus de 93% des organisations envisagent d’augmenter leurs moyens en termes de données et d’analytiques au cours de cette année. Il est désormais temps d’assurer l’accès aux données de l’entreprise en toute sécurité à l’ensemble des associés.

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