En l'absence de contrôles de qualité stricts, une libre circulation de l'accès aux données peut mener à des informations erronées, rendant essentiel de combiner accessibilité et précision pour garantir des décisions éclairées et fiables. Lorsque les données sont accessibles à tous les départements, elles stimulent l'innovation et l’excellence opérationnelle. Par exemple, dans le retail, les données en temps réel sur les stocks, le marketing et le comportement des clients améliorent les performances
et l'expérience client.
Une compréhension optimisée de la situation
La valeur du partage des données n'est pas toujours anticipée. Souvent, des idées inédites émergent lorsque les données sont accessibles à un plus grand nombre d'équipes. Dans le secteur financier, le partage de données sur les marchés et les clients entre les équipes produits favorise la création de nouveaux services, tandis que dans le secteur technologique, un accès transversal aux données accélère l'innovation, révèle de nouvelles opportunités de marché et améliore les fonctionnalités existantes.De plus en plus d'entreprises reconnaissent l'importance de la démocratisation des données, pour les rendre accessibles à toute l'organisation. Cela offre à un plus grand nombre de collaborateurs l’opportunité de poser des questions et de trouver des réponses pertinentes, basées sur des données, bien au-delà du groupe limité d'experts ayant une formation en science des données. Pour soutenir cette démarche, les entreprises explorent des architectures de données modernes. Deux approches se démarquent : l'une consiste à accorder aux experts métiers de créer, gérer et partager des produits de données, tandis que l'autre centralise l'analyse AI/ML des métadonnées dans des écosystèmes complexes, pour une meilleure visibilité sur les produits de données et des avancées significatives dans la gestion des données.
Les impacts sur la décision et l'expérience client
La démocratisation des données offre aux collaborateurs l'accès aux informations et une prise de décision plus éclairée. Limiter l'accès aux données à un petit nombre de personnes réduit en effet la capacité d'une organisation à poser des questions, à extraire des insights et à transformer ces connaissances en valeur ajoutée. En plus d'optimiser la prise de décision, la démocratisation des données améliore l'expérience client. Dans un monde omnicanal, les clients attendent des entreprises qu'elles comprennent leur historique, leurs interactions avec le personnel, et même certains aspects démographiques. Une expérience fragmentée risque de les pousser à chercher des alternatives.Une démocratisation liée aux avancées technologiques
La démocratisation des données attire l'attention en raison des progrès technologiques, notamment l'IA, le machine learning, le stockage cloud, la capacité de serveur évolutive et l'amélioration de l'intégration. Selon nos recherches, 60 % des entreprises estiment que l’IA exerce une influence clé sur leurs programmes de gestion des données. Par ailleurs, la disponibilité d'outils de veille stratégique en libre-service améliore l'accessibilité à un public plus large. De fait, les capacités d'analyse, la capacité et la convivialité ont progressé de manière significative.Avec l'essor des appareils mobiles géolocalisés, des capteurs IoT, de l'automatisation du marketing numérique et des volumes croissants de données non structurées, il existe désormais une multitude d'informations disponibles pour l'analyse.
Limites et préoccupations à envisager
Cependant, la démocratisation des données implique la priorisation de la sécurité par les dirigeants, car élargir l'accès aux données soulève des questions sur les personnes autorisées à y accéder et le niveau de détail approprié pour chaque type de données.La conformité représente également un défi, notamment avec des réglementations comme le RGPD, qui exigent une vigilance accrue pour éviter les infractions. Les dirigeants doivent saisir les implications de la conformité dans un contexte d'accès élargi aux données. De plus, des risques de duplication des efforts et d'interprétation erronée des données
existent : si les départements travaillent de manière isolée, certaines analyses risquent de se chevaucher et un traitement inadéquat des données peut conduire
à de mauvaises décisions.
Ces problématiques peuvent être atténuées en établissant des mécanismes de transparence, de gouvernance et de contrôle qualité dans le processus de démocratisation des données, limitant ainsi la redondance et les abus tout en permettant aux équipes de tirer pleinement parti des données.
Stratégie globale et gouvernance des données en entreprise
La démocratisation des données commence par une reconnaissance explicite de leur potentiel pour l'ensemble de l'organisation, avec une approche globale et stratégique qui élargit l'accès aux données à l'ensemble de l’entreprise, au lieu de se limiter à des initiatives ponctuelles et fragmentées.Lorsque les initiatives d'analyse fonctionnent de manière isolée, l’intégration et la gouvernance des données se retrouvent souvent fragmentées, et ne répondent qu’à des besoins immédiats et spécifiques. Cela instaure une logique de « solutions rapides » qui permet de répondre aux objectifs à court terme, mais néglige les exigences plus larges et durables des différents utilisateurs. Une approche plus pérenne consiste à mettre en place un cadre solide de gouvernance des données qui subsiste au-delà de chaque projet individuel. Une gouvernance des données efficace offre une structure permettant de concilier accessibilité et normes de sécurité strictes.
En somme, pour les entreprises, la démocratisation des données représente un fondement de l’innovation et de la prise de décision. Elle repose sur trois piliers essentiels : la simplicité, garantissant une structure claire et un accès facilité ; l’évolutivité, rendue possible par des flux de données optimisés et des outils comme les catalogues de
données ; et la qualité, assurant la cohérence, la précision et l’actualité des informations. À mesure que les volumes de données augmentent, ces éléments deviennent cruciaux pour garantir leur valeur stratégique et leur exploitation optimale dans un contexte décisionnel.
Par Jean-Paul Otte, EMEA Data Strategy Lead chez Precisely
