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Data

Construire un business case pour des données de meilleures qualités

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Hitachi Solutions > Blog > 2021 > 10 > Construire un business case pour des données de meilleures qualités

Les données peuvent se révéler précieuses et favoriser l’innovation à condition de gérer et gouverner leur collecte prudemment.

Avec des coûts de stockage diminués, particulièrement dans le cloud, de nombreux fabricants décident de collecter et stocker autant de données que possible.

Si cela ne coûte pas grand-chose de « simplement le mettre dans le data lake », alors « pourquoi pas ? » après tout, l’entreprise pourrait en avoir besoin pour un projet de science des données, alors mieux vaut prévenir que guérir et recueillir les données juste au cas où ? Bien que l’on puisse comprendre ce phénomène, il arrive très souvent que les données soient recueillies sans but précis et sans tenir compte des enjeux. Le stockage n’est pas le seul coût associé à la collecte des données. Pour réaliser les avantages que les données peuvent apporter, il faut inévitablement prendre des initiatives en matière de sécurité, de qualité, d’inventaire, d’analyses, etc. Si les données sont recueillies « sans réflexion » et non conformément à une stratégie cohérente, alors elles ne seront pas les seules à être « mises au placard ». Attention aux futurs casse-têtes sur la manière de sélectionner les données nécessaires. Alors vous pouvez vous demander : « Est-ce que je souhaite être la personne qui a supprimé certaines données utiles ? »

Mesurer la valeur des données est un bon moyen pour soutenir le business case pour la collecte, mais l’estimation présente ses propres défis.

Premièrement, l’entreprise peut-elle s’entendre sur la nature de ces mesures ? Y a-t-il un langage cohérent compris, accepté, communiqué et utilisé dans l’ensemble de l’entreprise ? La logique derrière les calculs des KPI est-elle mise en œuvre de façon cohérente ? S’il y a des décisions nécessaires à prendre lors de la définition de la valeur et de la signification des domaines de données administratives, y a-t-il des personnes ou des équipes habilitées à prendre ces décisions ? L’utilisation de normes pour les données, internes et externes (p. ex., VDMA) peut ajouter une valeur importante et peut être utilisée pour briser les silos organisationnels ainsi que les silos de données. Tous ces points peuvent être abordés par une stratégie de données efficace qui examine globalement les processus, les facteurs organisationnels, la technologie et les exigences en matière d’information.

Toutefois, établir une stratégie plaçant les données au centre d’une entreprise nécessite un parrainage pédagogique et des changements, chronophages et difficiles à mettre en place.

Alors que la plupart des fabricants reconnaissent les avantages d’une approche agile pour favoriser l’innovation, l’obtention du budget nécessaire à la réalisation d’un projet de données est souvent un défi. Dans le cas où le projet ne fait pas partie d’une stratégie de données plus importante, il sera essentiel qu’un intervenant haut placé prêche en faveur du projet. En général, les données ont de nombreuses utilisations interfonctionnelles, et il est essentiel de pouvoir naviguer habilement à travers les questions organisationnelles et politiques de votre entreprise pour aborder le sujet souvent épineux du financement du projet.

Traiter les données comme un actif de l’entreprise n’est donc pas aussi simple qu’il n’y paraît, tout comme la collecte de ressources (de données) ne permet pas forcément de devenir riche. La valeur opérationnelle devrait être le mot d'ordre pour chaque projet. Commencez petit, soyez très concentré et apportez de la valeur rapidement.

Récemment un fabricant industriel a décrit comment en se concentrant efficacement sur les données de qualité et de précision, il a pu multiplier par 4 l’efficacité de ses chaînes de production. La collecte des données dans un but précis (installer des capteurs sur la chaîne de production pour mesurer les principaux paramètres de performance) et leur valeur opérationnelle ont été facilement démontrées aux décisionnaires et aux responsables du budget.

Dans un cercle vertueux, les données elles-mêmes permettent très souvent l’obtention d’un budget pour en avoir davantage. Leur utilisation peut être très efficace pour justifier l’importance de leur qualité. Ainsi, grâce à la visualisation efficace de l’amélioration de la production, vous pouvez démontrer la rentabilité d’un projet de données. Cependant, comme le reconnaît un constructeur automobile, un projet MVP avec une solide roadmap pour l'amélioration sera souvent plus efficace qu'une preuve de concept "jetable".  En conclusion : pour assurer que les projets data puissent apporter de la valeur à l’entreprise, il faut collecter des données dans un but précis, avancer rapidement, mais avec une approche pouvant être suivie lors des futurs projets.

 

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Rob Worsley

Rob Worsley est un leader expérimenté dans le domaine des données et de l'analytique, ainsi qu'un expert en data science. Il est passionné par l'idée d'aider ses clients à devenir des entreprises « data-driven » en accélérant le passage à l’échelle des solutions de forte valeur ajoutée.

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