Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Temps de lecture : 3 Minutes

8 idées fausses sur la gestion des données d’entreprise en 2024

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Découvrez les 8 idées fausses les plus courantes sur la gestion des données d’entreprise en 2024 et apprenez comment les surmonter pour une gouvernance des données et une prise de décision réussies.

Aujourd’hui, les organisations reçoivent et conservent de grandes quantités de données, dont le volume augmente constamment et dont la variété évolue.

IDC prévoit que d’ici 2025, la quantité d’informations gérées par les entreprises dans le monde aura augmenté de 61 %, atteignant 175 zettabytes. Les entreprises qui attendent pour développer une stratégie EDM risquent de ne pas se conformer, de perdre leur avantage sur le marché et de voir leurs revenus baisser.

Idées fausses sur la gestion des données d’entreprise (EDM) : importance de la gestion des données d’entreprise dans le monde des affaires d’aujourd’hui

La gestion des données d’entreprise (EDM) est la façon dont une entreprise gère les informations qu’elle collecte et utilise pour les opérations internes, les interactions avec les clients et les applications logicielles. L’objectif principal d’Enterprise Data Management est d’établir et de maintenir la confiance dans toutes les données stockées.

Les entreprises prospères ont besoin d’accéder à des données pertinentes et fiables pour prendre des décisions éclairées, planifier stratégiquement l’avenir et atteindre leurs objectifs.

Une gestion efficace des données (EDM) est essentielle car elle établit une méthode standardisée permettant aux entreprises de maintenir, d’auditer, de stocker, de protéger, d’accéder et d’échanger leurs données. Cette méthode simplifie le processus de recherche, d’analyse et d’utilisation des données d’une entreprise afin qu’elle puisse prendre des décisions opportunes et éclairées.

Si les informations ne sont pas correctement cataloguées ou classées, cela peut entraîner les problèmes suivants :

  • Imprécisions et inefficacités des opérations
  • Conclusions incohérentes et perte de confiance dans les investissements
  • Disparités et divergences dans la couverture de l’actualité
  • Utilisation abusive des ressources en essayant d’harmoniser les magasins de données et les flux de travail disparates.

La gestion des données est une tâche difficile pour certaines entreprises. Cela peut rendre difficile l’identification, le catalogage et le stockage des biens.
Cependant, cette tâche peut être accomplie avec l’aide d’un partenaire technologique fiable possédant les connaissances, les méthodes et le talent nécessaires pour concevoir des solutions de gestion des données d’entreprise.

L’intelligence d’affaires (BI) et l’analyse avancée promettent un avenir où les données sont facilement accessibles et transformées en connaissances et en idées pour faire des choix rapides et fiables depuis des décennies. Chaque département, de la suite exécutive aux premières lignes, dépend principalement des équipes technologiques pour les aider à déchiffrer les données et à extraire le sens des tableaux de bord et autres rapports.

Plusieurs idées fausses qui ont été largement acceptées comme des “faits” résultent directement de ces restrictions. Ces malentendus ont entravé les efforts de nombreuses entreprises pour mettre en œuvre des analyses en libre-service, réduisant leur accès et leur confiance dans les données dont elles ont besoin pour prendre des décisions cruciales.

8 Misconceptions about enterprise data management in 2023

Idée reçue 1 : La gouvernance des données n’est pas nécessaire pour une gestion efficace des données.

Les incohérences de données entre les systèmes d’une organisation doivent être traitées avec gouvernance des données. Par exemple, les bases de données de vente, de logistique et de support client peuvent toutes avoir des enregistrements distincts pour le même consommateur. Cela pourrait compliquer l’intégration des données et entraîner des problèmes d’intégrité des données, ce qui pourrait compromettre la fiabilité des outils d’informatique décisionnelle (BI), de reporting d’entreprise et d’analyse.

La fiabilité de la Business Intelligence (BI) et des analyses peut également être compromise si les inexactitudes des données ne sont pas détectées et corrigées. Pour que l’EDM fonctionne, une bonne gouvernance des données est nécessaire.

Objectifs de la gouvernance des données

  • Pour éliminer les silos de données.
  • Pour s’assurer que les données sont utilisées correctement, à la fois pour empêcher les erreurs de données d’entrer dans les systèmes et pour empêcher l’utilisation abusive des données personnelles des clients et d’autres données sensibles.
  • Bénéficie aux scientifiques des données, aux autres analystes et aux utilisateurs professionnels peuvent espérer tirer parti de ces efforts, entre autres, des données de meilleure qualité, une diminution des dépenses de gestion des données et un accès plus facile aux données pertinentes.

L’importance de la gouvernance des données pour les entreprises

  • Pour éviter que les données ne soient stockées dans des silos entre les équipes et les divisions.
  • Une vue unifiée des données nécessite que ses composants soient définis de manière cohérente.
  • Trouvez et corrigez les défauts des ensembles de données pour améliorer la qualité des données.
  • Améliorez la précision des analyses pour une prise de décision éclairée.
  • Pour appliquer des politiques qui réduisent la probabilité d’erreurs et d’abus de données
  • Pour faciliter le respect des lois applicables en matière de confidentialité et d’autres exigences relatives aux données.

Exemples de gouvernance des données qui montrent comment améliorer la gestion des données

1. Sécurité

Problème: Trouver un juste milieu entre la sécurité des données et la facilité d’utilisation est essentiel lors de la formulation d’une politique de gouvernance des données. Imaginez ceci : votre entreprise fournit des services médicaux. La protection des dossiers de santé est essentielle car ils contiennent certaines des informations les plus privées qu’une personne puisse avoir.

Meilleure solution : Votre équipe de gouvernance des données doit inclure la définition de qui a besoin d’accéder à quelles données et la mise en œuvre de ces restrictions.

 

2. Convivialité

Il est crucial de simplifier et de standardiser l’accès aux données et leur interprétation. Une organisation des données simple et logique devrait être la norme, mais beaucoup trop de systèmes aujourd’hui doivent encore fournir cela.

Problème: Assurez-vous de tenir compte des conseils des membres de votre équipe. Supposons que vous préfériez que votre équipe de vente utilise une application centralisée de gestion de la relation client (CRM) plutôt qu’un bloc-notes papier. Dans ce cas, il est essentiel de savoir pourquoi ils utilisent encore le notebook.

Meilleure solution: Certains membres de l’équipe bénéficieraient de conseils et d’une formation supplémentaires, notamment en ce qui concerne la gestion des données et des bases de données.

 

3. Protection et archivage

Des données de mauvaise qualité à grande échelle conduisent à des décisions commerciales médiocres. La qualité des données doit suivre la vitesse et la sophistication croissantes avec lesquelles les données peuvent être résumées, manipulées et analysées.

Problème: Certaines données au sein d’une entreprise donnée nécessiteront un accès constant des employés, tandis que d’autres seront nécessaires beaucoup moins fréquemment. Certaines données peuvent devenir si peu utilisées qu’elles peuvent être supprimées ou conservées en toute sécurité après un certain temps.

Meilleure solution : Une stratégie efficace de gouvernance des données identifiera ces types de données et fournira des règles explicites pour les utiliser. La sécurité des données doit être garantie, et en même temps, elles doivent être simples à localiser en cas de besoin.

Data Autonomy Assessment Questionnaire

Idée reçue 2 : la qualité des données n’est pas une priorité pour la gestion des données d’entreprise

Actuellement, les données sont un sujet de discussion majeur dans le monde de l’entreprise. Ces données comptent parmi les atouts les plus importants à la disposition des entreprises modernes. Cependant, de bonnes données sont essentielles pour prendre des décisions éclairées. Les informations erronées sont, au mieux, non pertinentes. Si les choses tournent suffisamment mal, les entreprises peuvent commettre des erreurs qui finissent par coûter très cher. IBM calcule que la perte annuelle pour l’économie américaine due à des données inexactes est $3.1 trillion. Les employés perdent du temps à corriger les erreurs et les informations incorrectes, ce qui rend les clients mécontents et augmente ainsi les coûts.

Par conséquent, les données de base diffusées seront inexactes en l’absence de règles ou d’inspections pour la qualité des données. Lorsqu’une entreprise n’a pas la capacité d’interpréter ses données, elle ne peut pas prendre de décisions stratégiques judicieuses. Les clients peuvent être insatisfaits et les opérations peuvent être ralenties.

Les organisations peuvent améliorer la validité, la cohérence et l’exactitude tout au long du cycle de vie des données grâce à l’utilisation de directives sur la qualité des données. Étant donné que les données évoluent constamment et que les entreprises peuvent avoir plusieurs utilisateurs qui mettent à jour les données de base en même temps, les règles de qualité des données sont essentielles pour minimiser le risque d’erreur humaine et maximiser la cohérence à l’échelle de l’entreprise.

Des données de qualité font partie des meilleures méthodes pour apprendre à connaître vos clients. La qualité des données est toujours de la plus haute priorité dans l’EDM. La qualité des données peut bénéficier de plusieurs façons :

  • Avec des données de haute qualité à votre disposition, vous pouvez offrir un service supérieur à votre clientèle. Les clients qui ont une interaction positive avec votre entreprise sont plus susceptibles d’acheter à nouveau et de faire passer le message à ce sujet.
  • L’adaptabilité de votre entreprise dépend de données précises. Vous pouvez anticiper les changements sur le marché et saisir les opportunités ou rencontrer les obstacles de front avant la concurrence.
  • Bon çaune qualité peut être maintenue avec une gestion cohérente, mais seulement si vous le faites. La bonne nouvelle est que les solutions et plates-formes de données de pointe peuvent rationaliser et automatiser vos tâches courantes de validation et d’administration des données.

Privilégier la qualité des données. La qualité des données est un problème à l’échelle de l’entreprise, la qualité des données concerne tout le monde, d’où la nécessité d’une stratégie interfonctionnelle. Insistez sur les façons simples dont les employés peuvent obtenir et comprendre les données.

Idée reçue 3 : la gestion des données d’entreprise n’est pertinente que pour les grandes organisations

Que vous soyez une grande, moyenne ou petite entreprise, la gouvernance des données est essentielle si vos données circulent via des systèmes fragmentés et que vous ne disposez pas des outils nécessaires pour superviser et gérer vos données de référence. L’importance d’une stratégie de gestion des données d’entreprise ne peut être surestimée lorsque plusieurs processus métier dépendent des mêmes données.

En outre, des contrôles de la qualité des données doivent être maintenus pour assurer la conformité aux normes de l’industrie sur le partage des données avec les partenaires commerciaux. Même si elles sont confrontées aux mêmes difficultés que les grandes entreprises qui n’ont pas de stratégie EDM, la plupart des petites entreprises considèrent cela comme un problème uniquement pour les plus grandes. Avez-vous l’intention d’attendre que les choses deviennent incontrôlables avant de mettre en œuvre une stratégie EDM à mesure que votre entreprise se développe et que la quantité d’informations et la variété des applications que vous utilisez augmentent ? Non, nous ne voulons certainement pas que cela se produise !

La gestion des données est utile pour toute entreprise dont les données d’entreprise doivent être partagées entre différents services ou plates-formes. Dans le cas des informations sur les clients, même les plus petites entreprises utilisent probablement un système de gestion de la relation client, des dossiers du service financier et des informations recueillies par les services de formation, d’assistance et de service de l’entreprise. Considérez les possibilités offertes par une image complète des interactions et des expériences d’un client avec votre entreprise.

L’EDM s’applique aux petites et moyennes entreprises. Il améliore les processus et réduit les erreurs humaines.

Pourquoi les petites entreprises ont-elles besoin d’une gestion des données ?

Réactivité : Les petites entreprises peuvent s’adapter rapidement au comportement et aux données des clients. Une bonne gestion des données permet aux petites entreprises d’avoir des informations sur le marché en temps réel, ce qui leur permet de s’adapter aux évolutions du marché.

Les petites entreprises peuvent bénéficier d’une gestion appropriée des données, car les grandes entreprises ont beaucoup plus d’infrastructures et de complications, ce qui prend beaucoup plus de temps à s’adapter, même avec une bonne gestion des données.

Coût: En raison de leurs ressources limitées, les petites entreprises doivent être rentables. La gestion des données aide les petites entreprises à minimiser plus efficacement le gaspillage des ressources et les ressources naturelles.

La cyber-sécurité: Les petites entreprises sont vulnérables aux cyberattaques car elles supposent que leurs données ont moins de valeur que les grandes entreprises. Les cyberattaques peuvent ruiner les petites entreprises. Les données peuvent rester opérationnelles et compatibles avec les règles de gouvernance des données avec des stratégies et des solutions d’information de gestion efficaces.

Exemples de quelques organisations qui ont commencé à mettre en œuvre la gestion des données d’entreprise

Uber

Uber utilise l’informatique décisionnelle pour prendre des décisions cruciales concernant l’organisation. Ils utilisent la tarification des surtensions à titre d’illustration. Lorsque la demande augmente alors que les conditions de circulation varient, les tarifs s’adaptent en temps réel grâce à des algorithmes qui suivent les conditions de circulation, les temps de trajet, la disponibilité des conducteurs et la demande des consommateurs. Les compagnies aériennes et les hôtels utilisent une tarification dynamique en temps réel pour modifier les prix en fonction de la demande.

Miniclip utilise l’EDM pour améliorer l’expérience utilisateur.

Miniclip utilise l’EDM pour améliorer l’expérience utilisateur. Il met l’accent sur la fidélisation des clients pour rendre les jeux plus rentables et favoriser la croissance de l’entreprise en raison de sa nature et de son secteur.

Les rapports EDM, l’analyse, l’expérimentation et les produits de données d’analyse avancée permettent à l’organisation de mesurer et d’intégrer les fonctionnalités réussies du produit dans les initiatives futures tout en supprimant ou en améliorant les fonctionnalités problématiques.

Data Pipeline Components, Types, and Use Cases

Composants, types et cas d’utilisation du pipeline de données

Pour approfondir votre compréhension du pipeline de données, nous avons élaboré ce guide définitif qui couvre ses composants, ses types, ses cas d’utilisation et tout.

Idée reçue 4 : la gestion des données d’entreprise est un effort ponctuel

Le mythe le plus répandu est celui-ci. Un déploiement complet de la gestion des données d’entreprise (EDM) pourrait être annulé si vous adhérez à ce mythe.

Il est important de se rappeler que la gestion des données n’est pas une tâche unique ; il s’agit plutôt d’un processus continu qui doit être revu et révisé fréquemment.

Une idée fausse courante est qu’une solution GED automatisera et rationalisera vos procédures de données de base. Dans tous les cas, un cadre de gouvernance de l’information est nécessaire pour que cela fonctionne. Parmi les tâches à accomplir figurent l’identification des emplacements des données de base qui doivent être surveillées, l’élaboration de directives opérationnelles et l’attribution des responsabilités.

La bonne nouvelle est que ce n’est que le début ! Étant donné que la plate-forme de gestion des données d’entreprise fournit l’énergie pour le reste de vos opérations, le cadre doit intégrer la méthode d’assurance de la qualité continue des données. L’automatisation et les pratiques d’entreprise établies seront sans aucun doute à votre disposition. Cependant, vous devez adapter votre entreprise à l’évolution du marché. Ainsi, il est nécessaire de revoir périodiquement la procédure et les directives.

Idée reçue 5 : la gestion des données d’entreprise relève de la seule responsabilité de l’informatique

De nombreuses entreprises supposent à tort que leur service informatique est responsable de la gestion des données. Même si l’équipe informatique fait un travail impeccable, l’ensemble de l’effort de création de rapports peut échouer en raison d’un manque de confiance et de connaissances pratiques. Pour cette raison, les équipes informatiques et fonctionnelles doivent avoir des lignes de communication ouvertes dès le départ. La capacité de l’organisation à créer des pratiques responsables de gestion des données sera aidée en en faisant une priorité.

Il n’y a aucun composant logiciel ou matériel dans l’EDM. Les utilisateurs et les propriétaires de données de divers départements et domaines de données doivent collaborer au développement de la stratégie. La plupart des entreprises commettent l’erreur de laisser leur service informatique gérer leur stratégie GED. Si le service informatique met en œuvre un cadre sans connaître au préalable les procédures de l’entreprise et les difficultés rencontrées par les différents services, il est possible que toutes ces procédures n’adoptent pas la nouvelle stratégie, et certains employés des services peuvent être totalement réfractaires à l’idée.

La communication et la gestion du changement organisationnel sont essentielles à la réussite de la mise en œuvre de tout programme de gouvernance des données. C’est un must pour que tout système EDM fonctionne correctement. Cependant, la DSI ne peut se voir confier la responsabilité exclusive de la gouvernance des données, malgré son implication à chaque étape du processus. Il est essentiel que des personnes désignées de diverses unités commerciales participent au développement du cadre de l’initiative de gouvernance des données dès le départ pour assurer une transition transparente vers la nouvelle approche GED.

Les membres de l’équipe doivent partager leur expertise et travailler ensemble pour mener à bien leurs missions. Lorsque les gens travaillent ensemble, ils peuvent accomplir davantage, économiser de l’argent et résoudre les conflits plus facilement.

Avantages d’une communication interpersonnelle claire et cohérente

  • Cela aide à renforcer la confiance.
  • Cela fidélise les travailleurs.
  • Cela rend les membres de l’équipe plus investis dans leur travail.
  • Cela augmente également la productivité et le travail d’équipe.
  • Des idées intelligentes sont suscitées par un dialogue ouvert.
  • Les problèmes sont résolus.
  • L’amélioration des relations avec les clients est l’un des plus importants.

Idée fausse 6 : La gestion des données d’entreprise ne concerne que la technologie

Gérer efficacement les données est moins une question de technologie que de savoir comment les procédures de votre entreprise sont censées fonctionner.

La gestion des données englobe diverses activités, telles que la collecte, le traitement, la validation et le stockage des données. Réunissant données structurées et non structurées à partir d’une variété de sources. Ils gardent les données en sécurité et accessibles à tout moment.

Un système efficace de gestion des données comprend les éléments suivants :

1. Gouvernance des données

Pour mieux garder un œil sur les données et les lier à des informations pertinentes pour l’avenirLors de la récupération, les entreprises peuvent bénéficier de l’utilisation de solutions telles que Talend, Azure Data Catalog et Informatica. Les métadonnées sont utiles car elles améliorent la structure des données en organisant les données pour maximiser leur utilité. Les technologies de suivi des données aident les organisations à identifier et à cataloguer leurs divers fonds de données. Tous ces composants fonctionnant ensemble rendent les grandes bases de données utiles, ce qui explique que la gouvernance des données se concentre sur les trois aspects de la gestion des données : le stockage, l’accessibilité et l’intégrité. Les organisations peuvent garantir l’exactitude de leurs données en mettant en œuvre une stratégie de gouvernance des données.

 

2. Intégration des données

Les données provenant de plusieurs sources peuvent être rassemblées à l’aide d’Azure Data Factory, des applications logiques et des fonctions, qui fournissent toutes des interfaces utilisateur intuitives. Par exemple, les logiciels de comptabilité et les données de gestion de la relation client (CRM) peuvent sembler sans rapport tant qu’ils ne sont pas arrangés ensemble. Cependant, lorsqu’elles sont combinées, les informations provenant de ces diverses sources ont le potentiel de fournir une vue complète des revenus et des flux de trésorerie d’une entreprise. Cela vaut pour tous les ensembles de données apparemment sans rapport qui s’avèrent être interconnectés.

 

3. L’intelligence dans les affaires

Microsoft Power BI, Tableau, Azure Synapse Analytics et Snowflake sont des solutions de Business Intelligence (BI) qui peuvent rendre les données plus accessibles, sécurisées et exploitables pour les décideurs. Aucun humain ne peut jamais parcourir manuellement une base de données aussi vaste pour extraire des informations utiles. Des outils de BI sont donc nécessaires.

Process, Types & All Golden Rules to Follow for Data Migration

Processus, types et toutes les règles d’or à suivre pour la migration des données

La migration de vos données peut être un processus à la fois simple et complexe. Cela dépend des utilisateurs, de leurs besoins, de la structure des données et de l’environnement vers lequel ils migrent. La migration des données a des limites, des exigences et des bonnes pratiques. Cet article de blog contient tout ce que vous devez savoir sur la migration des données.

Idée reçue 7 : la gestion des données d’entreprise est un coût, pas un investissement

Lorsque le marché des logiciels MDM était plus jeune, il était plus cher qu’il ne l’est aujourd’hui. Cependant, il existe désormais des options pour les entreprises de toutes tailles et dans une variété d’industries et de situations différentes. La plupart de nos clients nous disent également que le logiciel GED est traité comme un coût opérationnel au lieu d’une dépense en capital. Les clients peuvent continuer à utiliser la solution après la mise en œuvre sans encourir de frais supplémentaires.

Ces dernières années, les logiciels EDM ont été considérablement plus abordables, ce qui en fait une alternative viable aux méthodes plus coûteuses de gestion des données. Les logiciels traditionnels ne peuvent augmenter les dépenses opérationnelles que lorsque tous les équipements, le stockage, les licences, l’administration informatique, la sauvegarde des données, l’énergie et les dépenses de sécurité sont pris en compte. Il y aura un investissement initial pour l’installation et la migration du logiciel GED, mais il s’agit d’une dépense nominale compte tenu des avantages à long terme.

Comment les entreprises peuvent-elles exploiter les données à leur avantage ?

Différents secteurs d’activité ont des besoins en données variables et peuvent donc bénéficier des données de différentes manières. Dans les entreprises manufacturières, par exemple, les journaux des machines et des systèmes peuvent éclairer la productivité et l’efficacité. Les dirigeants peuvent simplifier les domaines opérationnels cruciaux en identifiant les goulots d’étranglement et en s’efforçant de les éliminer.

Ces dernières années, le prix de vente des systèmes EDM avec des implémentations gérées a diminué à mesure que le marché a mûri et que de plus en plus d’entreprises ont commencé à offrir de tels services. En demandant au fournisseur d’héberger la solution et de fournir les services, les entreprises peuvent économiser de l’argent sur les coûts d’infrastructure, l’entretien et le dépannage.

Et puis il y a la question de convaincre votre haute direction averse au risque et soucieuse de l’argent. Au lieu de vous lancer dans une refonte massive, qui peut être à la fois longue et coûteuse, vous pouvez tester les eaux avec un déploiement à plus petite échelle dans un cas d’utilisation unique ou une zone de données de référence avec peu d’impact. Si un système EDM peut s’avérer utile et efficace dans un domaine, il sera plus facile d’obtenir l’approbation d’un financement supplémentaire de la part de la haute direction pour mettre en œuvre le système dans d’autres domaines.

Applications concrètes de la gestion des données

Retourner

L’application d’achat Flipp a initialement utilisé Amplitude pour personnaliser les messages marketing. La démocratisation des données était un plus pour l’équipe Flipp. Leur équipe marketing en pleine croissance a obtenu des informations fiables plus rapidement qu’auparavant. Ils pouvaient répondre plus rapidement aux campagnes sans attendre qu’une autre équipe collecte et fournisse les données.

 

Instacart

Celui-ci livre des courses. Instacart avait des problèmes d’efficacité des données. Un logiciel auto-construit et une base de données géraient leurs données. Acquérir les compétences nécessaires pour communiquer et répondre aux demandes a pris du temps et de la frustration. De plus, le volume de données d’Instacart a dépassé les capacités de son ancien système de gestion. Amplitude a aidé Instacart à combiner les données de divers outils. Amplitude a géré efficacement sa charge de données croissante, les aidant ainsi dans le développement de produits au lieu de s’enliser dans la création et la maintenance de leurs propres outils.

Idée reçue 8 : la gestion des données d’entreprise est un domaine statique

La mise en œuvre de la gestion des données d’entreprise dans son ensemble pourrait être annulée si vous adhérez à ce mythe. La gestion des données s’adapte aux défis.

Dans l’économie numérique d’aujourd’hui, les systèmes de gestion des données doivent évoluer pour répondre aux besoins de votre organisation. La gestion traditionnelle des données rend les capacités de mise à l’échelle difficiles sans affecter la gouvernance ou la sécurité. Les logiciels de gestion de données numériques devraient surmonter de nombreux obstacles pour trouver des données crédibles.

 

Défi 1 : Volumes de données croissants

Chaque division de votre entreprise a accès à différents types de données et a des exigences différentes pour extraire la valeur maximale de ces données. La préparation des données et la maintenance continue des bases de données ou des fichiers sont traditionnellement gérées par le service informatique dans des modèles traditionnels. Il est facile pour une entreprise de perdre la trace de ses données à mesure qu’elles grandissent, à la fois en termes de ce qu’elles ont et où elles sont stockées, ainsi que de la manière dont elles peuvent être utilisées.

 

Défi 2 : Respecter la réglementation

Garder un œil sur l’utilisation ou non des informations correctes est difficile à une époque de réglementations de conformité en constante évolution. Les employés d’une entreprise ont besoin d’un accès facile aux informations sur les types et les sources de données qu’ils peuvent et ne peuvent pas utiliser, ainsi qu’aux détails sur la collecte, le stockage et la divulgation des informations d’identification personnelle (PII) conformément aux lois et politiques applicables.

 

Défi 3 : Fonctions émergentes de l’analytique

De plus en plus d’employés devront accéder aux données et les interpréter à mesure que l’entreprise passe à un modèle de prise de décision basé sur les données. L’incapacité de donner un sens à la dénomination, à la grande structure de données et à la bases de données est l’une des conséquences les plus courantes d’avoir besoin de plus de formation analytique. La valeur potentielle des données est réduite ou perdue si elles ne peuvent pas être analysées parce que leur conversion est trop longue ou difficile.

S’il est vrai que les propriétaires de données doivent d’abord créer les règles et le processus d’un projet MDM, il est également de leur responsabilité de maintenir et de mettre à jour les politiques et les directives à mesure que l’entreprise évolue. Pour garantir le succès de votre installation MDM et sa mise en œuvre ultérieure par l’entreprise, vous avez besoin d’une architecture de gouvernance des données solide qui engage les personnes nécessaires à la gouvernance et à l’exécution.

zuci_ebook_the_data_analytics_strategy_guide_thumbnail

Le guide de stratégie d’analyse de données

Un guide définitif pour développer une stratégie d’analyse de données efficace

Conclusion

La gestion des données d’entreprise, comme indiqué ci-dessus, peut avoir de nombreux effets positifs, notamment une meilleure qualité et précision des données, une fois que les mythes qui l’entourent sont dissipés. Moins de temps et d’énergie seront consacrés à la gestion des données de référence et la prise de décision s’améliorera nettement. Recherchez si l’absence d’une procédure GED est la cause de problèmes tels que des défaillances opérationnelles, des plaintes fréquentes des consommateurs et des pénalités liées à l’inexactitude des données.

Zuci Systems est l’un des principaux fournisseurs de services de gestion de données d’entreprise. Grâce à notre équipe d’experts et à nos solutions éprouvées, nous pouvons aider votre entreprise à libérer tout le potentiel de vos données. De l’ingénierie et de la qualité des données à l’analyse et aux informations, nos services complets vous aideront à transformer votre entreprise et à générer de la valeur.

Leave A Comment

Articles connexes

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Senior Marketing Executive

Ameena Siddiqa is a seasoned marketer with hands-on experience in curating captivating content on the latest cloud, devops and enterprise technology trends. With a keen eye for emerging trends and a passion for storytelling, she has a knack for transforming complex concepts into engaging narratives that resonate with audiences across industries.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Lead Marketing Strategist

An INFJ personality wielding brevity in speech and writing.

Lead Marketing Strategist

An INFJ personality wielding brevity in speech and writing.

Content Writer

Kavya Ravichandran is a skilled content writer with a flair for crafting narratives that educate and engage. Driven by a love for words and an innate curiosity, she explores various topics in the digital space, focusing on application development and modernization, UI/UX design, and emerging technologies like DevOps, AI, and more. She is adept at tailoring her narratives to suit different audiences and platforms, ensuring her work is both relevant and insightful.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Loves getting creative with mundane topics in addition to geeking out over books and movies.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it