Qu’est-ce que la data transformation apporte aux dispositifs digitaux classiques ?
Tout d’abord, le principe de data transformation du point de vue qualité-gouvernance apparaît comme une partie intégrante parfaitement indispensable au bon fonctionnement de l’écosystème digital. Avoir pensé, lors des balbutiements de la transformation numérique, que le management de la donnée désignait une option superflue relève de l’hérésie à l’heure actuelle.
Les datas ont toujours représenté le carburant des dispositifs digitaux desquels elles ne peuvent par conséquent pas être dissociées. Sourcer, fiabiliser et correctement intégrer l’information est un prérequis à l’efficacité des outils qui la consomment, avec pour objectif de restituer les résultats attendus aux utilisateurs finaux dans les meilleures conditions.
La data transformation vise donc à assurer la production et l’exploitabilité d’un flux régulier de données de confiance, sur lesquelles les différents services de l’entreprise pourront directement ou indirectement s’appuyer pour maximiser leurs performances.
Attributions et convergence
Gérer différents types de données dans un projet IT
On distingue généralement trois catégories de données : les données clients, les données produit et les données marché. En facilitant leur convergence, les organisations peuvent disposer d’un socle de connaissance complet pour développer leurs activités commerciales de manière éclairée sur la base d’éléments concrets et vérifiés.
Le traitement des silos reste un sujet central.
Quelle organisation envisager pour opérer sa data transformation ?
Devenir data-driven et manipuler quotidiennement de nouvelles technologies peut générer un impact non négligeable sur les routines de travail des équipes. En ce sens, assurer la réussite du projet de data transformation nécessitera parfois un accompagnement, plus particulièrement si l’entreprise concernée est apprenante et s’implique dans un apprentissage.
Le réajustement de l’organisation interne passera notamment par :
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