mercredi 6 mai 2020

CROSS lance sa chaîne YouTube de la data et de l’innovation !

Nous sommes fiers de vous annoncer le lancement de la chaîne YouTube de la data et de l’innovation, animée par les collaborateurs de CROSS. Des contenus produits par ces derniers sur des thèmes naviguant entre innovation, big data, transformation digitale, data visualisation, gouvernance et bien d’autres.

Dans cette cette première, vidéo nous verrons ensemble les 3 raisons pour éviter d'échouer dans votre transformation digitale.

La raison principale numéro 1 est de croire que la mise en place d'un outil ou d'une solution informatique va pouvoir régler le problème.

C'est l'erreur la plus commune qui est faite par les entreprises, cette croyance est largement colportée par les vendeurs de solutions qui à grand coup de marketing veulent vous faire croire que leurs solutions vont régler vos problèmes.

C'est malheureusement l'erreur la plus fréquente, le projet est porté par l'IT, qui dans la plupart des cas essaye d'adapter le fameux logiciel aux contraintes de l'entreprise.

La raison numéro 2 est de croire que ce type de projet peut être porté par l'IT.

L’IT connaît bien les problèmes de données de l'entreprise, car il est confronté au quotidien aux erreurs et aux nettoyages des informations. 

C'est plus particulièrement vrai pour les équipes en charge de la BI. Lorsque ces derniers essayent de sortir des chiffres cohérents dans les différents rapports et s'aperçoivent à ce moment-là des problèmes de qualité de données. 

Ce problème est souvent masqué pour les métiers, car les corrections sont faites dans les rapports ou dans le système BI.

l'IT étant directement impacté, il est de ce fait le premier porteur de ce type projet et essaye de résoudre le problème en mettant en place un outil. Retour à la raison numéro 1, ça ne règle pas le problème. Voici pourquoi : 

La maturité de l'entreprise en dépend ! Eh oui, cela peut vous paraître évident, mais dans la plupart des cas l'entreprise n'a pas le niveau de maturité nécessaire pour la mise œuvre de ce type de solution. La raison à tout cela est assez simple mais bien souvent oublié. 

L'organisation et les processus autour de la donnée.

Si vous voulez réussir votre projet de transformation digitale, il est primordial d'être conscient qu'il va falloir changer vos façons de travailler, de changer votre organisation mais surtout de mettre en place des processus d'entreprise autour de la donnée.

Alors, comment faut-il le faire ?

La solution est très simple, il faut avant de lancer votre projet faire l'évaluation de la maturité de votre entreprise concernant la data.

Le Gartner, entreprise de conseil et de recherche dans le domaine des techniques avancées, a identifié 5 niveaux de maturité.

  • Niveau 1 : souvent appelé basic. La data n'est pas vraiment exploitée, le reporting est organisé en silo et souvent il est directement fait sur les sources opérationnelles. Les gens ne sont jamais d'accord sur les chiffres. À ce niveau Excel est votre meilleur outil pour faire du reporting

  • Niveau 2 : l’opportuniste. L'IT essaye de mettre en place un formalisme dans la mise à disposition de la donnée. On commence à voir apparaître de la data de qualité, mais toujours en silo. Il y a peu d'automatisation et beaucoup d'action humaine.

  • Niveau 3: dit systématique ou ciblé. Il y a une mise en place d’un centre de compétence data, un renforcement dans la centralisation des données, la direction prend conscience de la données et des analyses qu'ils peuvent en tirer. On commence à parler de data gouvernance et master data management

  • Niveau 4 : stratégique. Les données sont utilisées pour obtenir du R.O.I. Les données sont un carburant indispensable pour la performance et l'innovation, on a une modification des processus en place. Les objectifs métiers sont pilotés par la data, la direction est partie prenante dans l'utilisation de ces données

  • Finalement, niveau 5 : transformationnel.  L’information est digne de confiance et participe à la définition de la stratégie d’entreprise. L’organisation est à même de prédire les évènements futures. L’information est exposée vers l’extérieur, l’ensemble des domaines sont couverts et il y a un croisement complet de l'information. 

En Europe, seulement 30% des entreprises sont de niveau 4 ou 5, avec seulement 5% au niveaux 5, 31% de niveau 4 et 34 % de niveau 3

Un des intérêts majeurs d'évaluer dans quel niveau se trouve votre entreprise, c'est d'abord de comprendre que vous ne pouvez pas sauter un niveau, par exemple si vous êtes au niveau 2 et que vous souhaitez arriver au niveau 4, il faudra d'abord mettre en œuvre le niveau 3.

Cela vous permettra notamment d'éviter l'échec de votre projet. Vous l'aurez compris dans cette brève description des différents niveaux, l'implication de la direction, des métiers et le changement d'organisation sont indispensables à la réussite de cette transformation.

Pour faire l'analyse de votre niveau de maturité il faut prendre en compte 4 domaines principaux :

  1. La stratégie

  2. L'organisation 

  3. Les processus

  4. L'informatique

En évaluant chacun de ces 4 domaines vous pourrez définir où vous en êtes, communément appelé “AS IS”, ou bien où vous souhaitez aller, “TO BE”. Ensuite, évaluez le gap entre les deux pour vous permettre de définir votre stratégie de mise en œuvre.

Maintenant que la partie un peu scolaire a été vue, Nous allons vous expliquer comment il est possible de vous aider.

Peut-être vous êtes-vous aperçu que les buzz Word à la mode n’ont pas été utilisés dans cette vidéo. Pas de #cloud, pas de #bigdata, pas d'#iot. Comme expliqué, ce n'est pas la technologie qui va venir à votre secours. C'est la transformation de votre organisation et la mise en place d'une gouvernance de la donnée qui va vous permettre de réussir.

Rassurez-vous, dans la prochaine vidéo, nous vous parlerons de l'étape après l'analyse de votre maturité et de la mise en œuvre de votre architecture de données.

C’est à ce moment-là que nous pourrons parler de #big data, de #cloud, du #on-premise,  #etl, #elt, de #CDC, de #datawarehouse, #datamart, #data vault, enfin de tout ce qui fait que l'on adore l'architecture de données.

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