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Data : 3 étapes pour valoriser les données en entreprise

Force est d’admettre que les datas promettent aujourd’hui une véritable « cité d’or » à tous ceux qui savent en tirer le meilleur parti. Les chefs d’entreprise y croient vraiment et placent ce travail titanesque que l’on appelle le « big data » au cœur de leur digitalisation. Ce big data est défini par la théorie des 3 V, dont la Volume, la Vitesse et la Variété. Néanmoins, si pratiquement toutes les entreprises sont conscientes de l’importance des données, seule une poignée d’entre elles savent en tirer de la valeur. Découvrez dans cet article comment valoriser les données de votre entreprise en 3 étapes.

Un rappel sur ce qu’est une donnée de qualité

Une donnée est considérée comme « de qualité » lorsque ses caractéristiques intrinsèques lui permettent de satisfaire les exigences de votre entreprise, tant internes qu’externes. Elle vous permet entre autres de mieux fonctionner, de créer des expériences personnalisées, de prédire et de prendre les meilleures décisions…

Avec ce genre de data, vous pouvez faire énormément de choses. Cependant, une data ne pourra révéler toute sa qualité que lorsque vous savez ce que vous voulez en faire. Cela requiert une connaissance aussi fine que globale de la valorisation des données, raison pour laquelle il vaut mieux vous faire accompagner. La qualité des données est au cœur de la proposition de valeur des éditeurs comme Blueway, Informatica, Talend… mais également d’autres experts en valorisation de données en entreprise.

valorisation des données en entreprise

Étape 1 : collecte de données

À l’instar de la valorisation d’une entreprise, celle d’un set de données doit suivre une certaine méthodologie ainsi qu’un raisonnement spécifique. Ainsi, la toute première étape jalonnant cette opération est la récolte des données exploitables et pertinentes aux vues de vos objectifs. Cela peut se fait de plusieurs façons et les sources que vous pourrez exploiter sont quasi infinies, mais dans tous les cas, vous ne devez recueillir que les datas susceptibles de donner des éléments de réponse à vos problématiques.

Étape 2 : mise en qualité des données recueillies

Et puisque les données brutes s’avèrent parfois « très sales » et présentent de nombreux défauts, elles nécessitent d’être « nettoyées » en profondeur et corrigées méticuleusement pour en tirer de la valeur. En même temps, vous devez garder à l’esprit le principe du « garbage in, garbage out » : les datas brutes ne génèreront que des déchets si vous ne les nettoyez pas correctement avant de les exploiter. De ce nettoyage, vous mettez de la qualité et fiabilisez l’ensemble des données collectées. Vous créez en même temps de la traçabilité et de la confiance. Ensuite, les datas non qualitatives au regard de leur usage et des exigences règlementaires, de même que les doublons, doivent être supprimées.

Étape 3 : consolidation et exploitation des données

Cette étape consiste en la cartographie et la centralisation de l’accès et l’analyse des données déjà fiabilisées et mises en qualité en un point unique et sécurisé. À la clé, vos datas sont disponibles et exploitables en temps réel, quel qu’en soit le format. Vous garantissez de surcroît leur interopérabilité tout en vous assurant qu’elles soient facilement compréhensibles par tous.

Autrement dit, la consolidation des données vous permet de rationaliser efficacement vos sources de données, d’identifier, de visualiser et d’analyser dans les meilleures conditions les tendances. Elle vous offre en plus une photographie aussi complète que fidèle de vos opérations, vous permettant ainsi de prendre les meilleures décisions possibles. Donc, nul besoin de vous disperser entre plusieurs points de données.

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