En 2024, les organisations doivent adopter une bonne stratégie de données, une pierre de touche fiable créée par une organisation pour les hommes d'affaires dans leurs efforts liés aux données et soutenir son évolution. Les dirigeants sont confrontés à une pression croissante pour s'adapter rapidement à un marché dynamique et démontrer les impacts tangibles de leur planification des données. En particulier, les parties prenantes des entreprises souhaitent voir la valeur de leurs initiatives d’intelligence artificielle (IA).
Pendant ce temps, les dirigeants sont confrontés à un décalage fondamental en matière de maturité des données, où 94% pensent que leur entreprise est soit à égalité avec les normes de l'industrie, soit la meilleure de sa catégorie. Cependant, les preuves empiriques racontent une tout autre histoire.
La résolution de chaque incident de données a augmenté vers 15 heures entre 2022 et 2023. De plus, 92 % des responsables techniques soulignent que des données fiables sont plus que jamais nécessaires, soulignant l'appel urgent à une meilleure Qualité des données.
Atteindre une qualité de données adéquate nécessite une nouvelle réflexion sur les stratégies de données. JPMorgan Chase a adopté de manière proactive cette approche en matière d'atterrissage 1.5 milliard de dollars en valeur commerciale grâce aux programmes d’IA et d’apprentissage automatique (ML). De plus, d’autres entreprises progressent également avec de bons résultats, en partie grâce à une bonne stratégie de données.
Les entreprises doivent modifier considérablement leur gestion des données pour rester compétitives, ce qui nécessite des stratégies d'orientation mises à jour. Heureusement, les tendances de la stratégie de données 2024 promettent qu'une acquisition de données soigneusement planifiée, MGestion des métadonnées, des conseils sur les rôles et responsabilités en matière de données, l'alignement tactique et un état d'esprit adaptatif offriront aux entreprises les avantages de l'IA et de l'analyse.
Stratégie d'acquisition de données
Le stockage et la gestion de nombreuses données d'entreprise au sein d'une seule entreprise entraînent des coûts et des risques accrus, notamment une utilisation supplémentaire du cloud, des vulnérabilités de sécurité et la conformité à des normes en constante expansion. données ainsi que le AI règlements. Par conséquent, les cadres supérieurs décideront stratégiquement de la quantité de données qu’ils souhaitent gérer, de ce qu’ils souhaitent externaliser et pourquoi.
Les dirigeants choisiront les priorités optimisation des affaires pour améliorer l'efficacité et augmenter les revenus par rapport à la transformation de l'entreprise, en développant les données en tant que produit vendable. Une priorité plus élevée accordée à l'optimisation de l'entreprise signifie explorer les données en tant que service (DaaS) pour accéder aux avantages du Big Data sans les frais généraux coûteux liés à la création d'une vaste collection de données pour prendre en charge les projets d'IA.
Déjà, presque 40% des professionnels de l'informatique utilisent une plateforme en tant que service pour stocker et sauvegarder leurs données. Cette tendance du cloud computing devrait se poursuivre avec la mise en œuvre de la stratégie de données, car plateformes cloud verticales proposer des solutions spécifiques à l’industrie. Ces capacités commerciales s’étendront probablement pour inclure le DaaS, améliorant et renforçant potentiellement les ensembles de données existants.
Clarifier les données à collecter et à gérer s'avérera crucial pour les hauts dirigeants afin de mieux allouer les ressources autour de la qualité des données plutôt que de la quantité de données. Cette approche garantit que lorsque les organisations collectent des données via des enquêtes ou d'autres sources, elles ont optimisé leurs processus métier ou disposent d'un meilleur produit de données à vendre grâce à leur transformation commerciale.
Prêter attention à la gestion des métadonnées
Lorsque les hommes d’affaires réfléchiront à une stratégie de données en 2024, ils devront réfléchir à la manière de gérer les métadonnées, au balisage qui fournit un contexte autour de leurs ensembles de données et à des informations supplémentaires. Les métadonnées ne peuvent plus être négligées lors de l'exécution d'une stratégie de données.
En 2022, près de 50% des détaillants et des grossistes ont utilisé des données de localisation, qui fournissent un contexte précieux sur les clients et leur proximité avec les magasins physiques. LLCBuddy montre qu'au moins 83% des spécialistes du marketing affirment que connaître la proximité leur permet de mener des campagnes plus efficaces et que le marketing géolocalisé devrait se développer de 14 %.
Dans ses recherches, Gartner a découvert que 65% des décisions mises en œuvre étaient plus complexes qu’il y a deux ans. Donc, précis et continu contexte Le recours aux métadonnées sera essentiel en 2024 pour que les organisations recadrent ce qui est essentiel au business.
AI peut aider à répondre à ces exigences en repérant des tendances et en faisant des recommandations plus rapides. Cependant, même l’IA a besoin de données de qualité, qui incluent des métadonnées précises et pertinentes pour fournir des recommandations. Par conséquent, il faut s’attendre à ce que les stratégies de données intègrent des conseils sur la gestion des métadonnées.
Rôles et responsabilités en matière de données directrices
Les hauts dirigeants doivent clarifier les rôles et responsabilités nécessaires pour soutenir la stratégie de données en 2024, y compris ses directives d’acquisition de données et de gestion des métadonnées. Alors que les organisations sont confrontées contraintes de ressources, les dirigeants doivent investir judicieusement dans l’efficacité opérationnelle, en donnant la priorité aux processus de données automatisés et à l’externalisation des capacités de données. Attendre discussions sur la logistique commerciale étroitement liée aux conversations stratégiques, en mettant l'accent sur les progrès mesurés vers les objectifs.
En 2024, les entreprises s’efforceront d’offrir valeur opérationnelle de leurs investissements en données. Dans cette direction, 48.1 % des organisations ont fait de la stratégie de données d'entreprise un mandat principal du directeur des données (CDO) ou du directeur de l'analyse des données (CDAO). Bien que cette charge soit un début positif, la mise en œuvre efficace d’une stratégie de données aussi précieuse dans l’ensemble de l’organisation nécessitera qu’un cadre ait de solides compétences en communication et en relations sociales.
Les dirigeants doivent revoir leurs orientations en matière de stratégie de données autour Gouvernance des données programmation et activités pour obtenir des réponses efficaces à l’échelle de l’organisation et maintenir la crédibilité dans la gestion des défis opérationnels. Ce support doit être flexible, évolutif et hautement réactif à la volatilité du marché.
De plus, les stratégies de données et leurs conseils en matière de gouvernance des données doivent s'aligner sur départements financiers et leurs activités. Les équipes de données fonctionnent comme une unité commerciale avec profit et perte responsabilités. Par conséquent, les stratégies de données, ainsi que leurs feuilles de route, les guides étape par étape des stratégies, devront être synchronisés avec les responsabilités du directeur financier.
Aligner les tactiques et les activités en matière de données
Outre la valeur métier et la gouvernance des données, les stratégies de données et leurs feuilles de route sont cruciales pour orienter les tactiques de données, telles que la modélisation des données, vers l’unification des entreprises. Avec l’application de réglementations et de restrictions sur les données concernant l’utilisation de l’IA, les chefs d’entreprise doivent comprendre implications en matière de stratégie de données de bout en bout dans toute l’entreprise. Ces facteurs auront un impact sur la manière dont les dirigeants développeront leurs stratégies de données.
Un alignement organisationnel réussi grâce à des stratégies de données reposera sur des cadres supérieurs qui définissent clairement les structures organisationnelles et font preuve d'intégration entre les rôles, les responsabilités, les processus et les technologies. Les stratégies de données serviront de vision holistique à partir de ces résultats avec une compréhension partagée entre les différentes unités commerciales.
Cependant, parvenir à cette synchronisation sans interrompre ni interférer avec les processus des unités commerciales restera un défi. défi important. Par conséquent, pour coordonner les tactiques et les activités liées aux données au sein des équipes internes, les dirigeants devront s'assurer que les stratégies de données et leurs feuilles de route sont conformes aux stratégies commerciales et aux plans de gestion du changement mis en œuvre.
Heureusement, les résultats démontrés de la mise en œuvre de politiques de données à grande échelle, grâce à des mesures et des commentaires subjectifs, encourageront les hommes d'affaires à remarquer les avantages de l'alignement organisationnel autour des données. L'utilisation croissante de l'observabilité des données, une méthode de surveillance et d'analyse de la santé des données et des systèmes de données d'une entreprise, déterminera dans quelle mesure les stratégies de données et leurs feuilles de route synchronisent les données pour servir l'ensemble de l'entreprise.
Stratégies évolutives pour servir les clients de machines et autres développements
En plus de synchroniser les tactiques, les stratégies de données et leurs feuilles de route devront s'adapter pour suivre le rythme des innovations techniques rapides. Par exemple, Gartner a identifié une nouvelle tendance selon laquelle les machines, comme Internet des Objets (IoT) (IoT), agiront en tant que clients ou custobots, devenant ainsi des participants actifs aux transactions.
D'ici 2030, les PDG estiment que les custobots représenteront 20 % ou plus des revenus de leur organisation. À plus long terme, d’ici 2036, les custobots devraient payer pour les marchandises au même prix. les humains faire aujourd'hui. Si cette prévision devient réalité, les stratégies de données devront évoluer en conséquence.
Les stratégies devront reconnaître que les utilisateurs de machines ont des modèles d'interaction de données distincts de ceux des humains. Les Custobots s'engagent principalement via des interfaces de programmation d'applications Apis, ce qui pourrait nécessiter que les vitrines numériques soient remanié. De plus, l’utilisation croissante de l’IA crée exponentiellement plus algorithmes, exigeant une évolutivité.
Même si l’impact à long terme des clients de machines basées sur l’IA et d’autres tendances plus récentes sur des stratégies de données spécifiques et leurs feuilles de route n’est peut-être pas apparent, les stratèges et les dirigeants devraient surveiller de près les nouveaux développements technologiques en 2024 et au-delà. Les dirigeants écouteront les commentaires commerciaux et techniques pour identifier quand des mises à jour des stratégies de données sont nécessaires pour s'adapter aux clients de machines et aux changements associés. De plus, les managers envisageront de faire évoluer leurs stratégies de données pour s’adapter efficacement à ces transformations.
Conclusion
Les stratégies de données et leurs feuilles de route subiront des adaptations significatives pour répondre aux demandes des parties prenantes de l'entreprise et suivre le rythme des innovations en matière de données. Pour ce faire, les dirigeants et les dirigeants devront créer et mettre en œuvre des stratégies réfléchies autour de l’acquisition de données, de la gestion des métadonnées, des rôles et responsabilités en matière de données, ainsi que de l’alignement des tactiques et des activités liées aux données. Les organisations devront anticiper les perturbations de leur stratégie au cours de la prochaine décennie dues aux technologies émergentes telles que les clients de machines et planifier pour faire évoluer leur stratégie en conséquence.
Les décisions concernant l’optimisation et la transformation de l’entreprise éclaireront la manière de mettre à jour les stratégies de données. Le lien plus étroit entre les données, les revenus et le poste de directeur financier aura un impact plus important sur la manière dont les stratégies de données sont mises en œuvre. En prenant en compte ces considérations stratégiques, les organisations peuvent mieux exploiter les données pour réussir en 2024 et au-delà.
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- La source: https://www.dataversity.net/data-strategy-trends-in-2024/
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