La chaîne de valeur data est devenue un élément structurant et essentiel pour les organisations et les entreprises, permettant de transformer les données brutes en informations exploitables offrant ainsi une valeur ajoutée globale et stratégique.
Son importance se manifeste à plusieurs niveaux :
- Vue holistique des données.
- Augmentation de la qualité des données
- Renforcement de l’agilité et de la réactivité lors des changements de situation
- Traitement de données massives
- Accès aux sources de données multiples, variées et issues de technologies diverses.
- Prise de décision rapide et plus éclairée
- Avantage concurrentiel par l’impact de l’expertise métier dans le traitement des données
- Gestion accrue de la sécurité et de la confidentialité des data
- Collaboration accrue entre les collaborateurs d’un écosystème et/ou des clients externes
- …
Un chaîne de valeur Data bien structurée, organisée et maîtrisée est un avantage concurrentiel certain. Cet avantage peut se décliner sous plusieurs axes :
- Découvrir de nouvelle opportunité
- Connaître et mesurer son patrimoine de données devenu désormais un actif stratégique.
- Favoriser l’innovation et comprendre les tendances nouvelles
- Développer des nouveaux produits et déclencher de nouveaux revenus
- Augmenter le niveau de culture de la donnée
- Impacter l’expertise métier au centre de la production data
- ….
En transformant les données en un actifs stratégique, les organisations et les entreprises génère un réel retour sur investissement.
La conformité et la gouvernance de la donnée au sein d’un écosystème est devenu aussi un enjeu juridique.
Il est nécessaire, dans un contexte réglementaire de plus en plus stricte d’apporter un cadre aux traitements, aux transformations et aux expositions des informations.
Ainsi, la mise en place d’outils permettant d’apporter de la confiance est indispensable.
La confiance est composée d’éléments diverses.
La mise en place d’une utilisation des données doit être encadré par :
- Des processus de traçabilité d’utilisation
- Une explicabilité forte des processus de traitement
- D’une visualisation dynamique de linéage
- D’une capacité forte et fine de gestion des droits sur les données et permissions sur les fonctions de traitement et de consommation
En cassant les silos de données, la chaîne de valeur des données favorise une approche plus collaborative, sécurisée et holistique de la gestion de l’information.
En conclusion, la chaîne de valeur data est un pilier central et stratégique pour les organisations qui cherchent à prospérer grâce aux informations auxquelles elles ont accès .
Elle permet non seulement d’optimiser les opérations internes, mais aussi de créer de nouvelles sources de valeur, d’innover et de rester compétitif dans un environnement en constante évolution.
Les entreprises qui investissent dans la maîtrise de leur chaîne de valeur data se positionnent favorablement pour réussir dans l’ère du big data et de l’intelligence artificielle.
En collectant, analysant et utilisant efficacement leurs données, les métiers, les managers et les dirigeants peuvent prendre des décisions plus rapides, plus claires et plus stratégiques. En conclusion une amélioration globale de l’efficacité opérationnelle et une préparation des données à l’intégration de modèle d’intelligence artificielle. Certains défis sont à relever pour la mise en place d’une chaîne de valeur performante.
- Nécessité d’investir dans des outils et technologies d’analyse de données appropriés
- Importance de garantir la qualité et la fiabilité des données utilisées
- Permettre aux métiers d’être au centre de la production de valeurs ajoutées
- Besoin de compétences spécifiques en analyse de données au sein de l’entreprise
- Importance d’une gouvernance des données efficaces, claires pour assurer une utilisation conforme aux réglementations
La solution DataChain® permet la mise en place d’une chaîne de valeur de la donnée efficiente et innovante offrant un retour sur investissement rapide et performant.
DataChain®
La solution propose de nombreuses fonctions et concepts permettant une bonne et efficace gestion des données et de la mise en place de l’IA.
- Collecte et acquisition : Identification et collecte des données pertinentes provenant de sources internes et externes.
- Traitement et nettoyage : Nettoyage, correction et formatage des données brutes pour les rendre utilisables et exploitables
- Normalisation, intégration et ajout de nouvelles valeurs (Enrichissement)
- Fusion des données provenant de multiples sources, ajout de métadonnées contextuelles. (Multi mapping)
- Analyse : Création de workflow pour la génération d’usage.
- Mise en industrialisation des processus
- Utilisabilité forte et abstraction pour impliquer le métier dans la génération d’usage à forte valeur ajoutée.
- Construction de Data Products pour fournir de la valeur ajoutée à ses utilisateurs par :
- • Une orientation utilisateurs fortes
- • Une autonomie des métiers
- • Des Insights ou des fonctionnalités basées sur l’analyse des données.
- • Des mises à disposition de formes différentes d’usage comme :
- • • Des tableaux de bord interactifs
- • • Des systèmes de recommandation
- • • Des outils d’analyse prédictive
- • • Des applications d’aide à la décision
- • • …
En combinant une chaîne de valeur des données performante, socle technologique puissant, scalable et souverain, une capacité à industrialiser les processus, à intégrer de manière fiable les modèles d’IA et générer des data products bien conçus, les entreprises et organisations peuvent transformer leurs données en avantage concurrentiel durable et stimuler l’innovation dans leurs secteurs d’activité.
