Les données comme fondement d’une productivité accrue

La maximisation de la productivité commence avec les données, mais pas n’importe quelles données. Pour stimuler la productivité, les organisations doivent transformer les informations brutes en informations exploitables qui permettent de prendre des décisions éclairées au rythme de l’entreprise.

Mais il faut du temps pour développer cette capacité. Il faut mener des projets pilotes et établir des pratiques exemplaires, qui peuvent ensuite être déployées dans d’autres secteurs de l’organisation. En adoptant une attitude proactive plutôt que réactive, les organisations canadiennes peuvent maximiser la valeur de leurs informations et accroître la productivité de leurs équipes.

De nombreuses organisations possèdent déjà de grandes quantités de données. Or, avec l’essor de l’IA générative, cela comprend maintenant de grands volumes de données non structurées, comme de lourds fichiers texte, audio et vidéo. Pour en tirer une réelle valeur, il faut relier et intégrer ces sources. Cela permet aux organisations de déceler les inefficacités et de repérer de nouvelles occasions de création de valeur.

Par exemple, des sociétés de transport canadiennes utilisent l’analyse prédictive pour la gestion de leur parc de véhicules. Elles analysent les données des capteurs, comme les itinéraires GPS, la consommation de carburant, les tendances de freinage et les indicateurs d’usure, afin de prévoir la défaillance des freins des semaines à l’avance. Cette approche proactive permet de réduire les réparations d’urgence coûteuses, d’éviter les retards de livraison et d’améliorer la sécurité.

De leur côté, les sociétés de capital-investissement s’appuient de plus en plus sur l’analytique avancée, l’IA et l’IA générative dans le cadre du contrôle diligent pour traiter de grands ensembles de données à un rythme plus rapide, découvrir les risques cachés et valider les mesures de rendement. Une solide gouvernance des données et une bonne préparation sont maintenant essentielles pour évaluer les entreprises cibles et conclure des ententes.

Les données sont à la base de tout, de l’analytique avancée à l’intelligence artificielle; elles aident à rationaliser les opérations et à stimuler l’innovation. Lorsque les entreprises canadiennes investissent dans leurs données, elles donnent à leurs employés un avantage concurrentiel. La préparation et la mise en correspondance des données permettent aux organisations de maximiser l’impact de leurs équipes.

Si les données interconnectées peuvent stimuler la productivité, les données fragmentées ont souvent l’effet inverse. Le cloisonnement des données entre les services et les plateformes complique la collecte d’informations exploitables. La duplication des données entraîne un dédoublement des efforts et des coûts plus élevés, comme un recours accru à l’infonuagique, tandis qu’une mauvaise qualité des données peut entraîner des « sources de vérité » contradictoires, ce qui mène à une prise de décision erronée qui nuit à la productivité. L’établissement d’une source de vérité unique devient souvent un exercice fastidieux, où il faut remonter à la provenance des données et effectuer des contrôles de qualité, ce qui peut représenter un défi important pour les organisations.

De nombreux dirigeants s’attendent à ce que l’analyse de données et l’IA produisent des résultats instantanés ou des données structurées, comme par magie. L’IA peut vous aider, mais pas tout résoudre. Sans une découverte et une préparation adéquates des données, ces outils sont sous-utilisés. Pour en tirer une réelle valeur, il faut relier et intégrer les sources de données, pas juste les accumuler.

À mesure que votre organisation s’appuiera sur les données, posez-vous les questions stratégiques suivantes :

• Disposons-nous d’une stratégie de données claire à l’échelle de l’organisation et d’une feuille de route pour intégrer les sources fragmentées? Dans quelle mesure nos données sont-elles matures? Avec quelle efficacité recueillons-nous, gérons-nous, analysons-nous et utilisons-nous les données?
• À quelle fréquence nos décisions sont-elles vraiment fondées sur des données plutôt que sur des intuitions ou des approximations?
• Nos employés reçoivent-ils une formation périodique sur les données et l’IA?
• Sommes-nous aussi innovateurs que possible et utilisons-nous les données à leur plein potentiel?
• Savons-nous quelles données nous avons et celles qui nous manquent?
• Notre infrastructure soutiendra-t-elle la transformation de la maturité des données?

• Comment normalisons-nous les formats de données, centralisons-nous les données et relions-nous les différents systèmes?
• Avons-nous un cadre de gouvernance des données robuste et évolutif qui définit les règles et la propriété?
• Comment intégrons-nous les sources de données dans les outils multimodaux d’IA générative?
• Suivons-nous un cadre d’IA responsable pour ce qui est de l’exactitude, de la confidentialité et de la sécurité des données dans les outils et les modèles d’IA?
• Avons-nous mis en place les bons contrôles pour surveiller ce cadre?
• Avons-nous besoin d’un chef des données et possédons-nous les compétences requises à l’interne?
• Avons-nous établi une politique officielle en matière de données et, le cas échéant, l’avons-nous communiquée à notre personnel?

En répondant à ces questions, les dirigeants peuvent jeter les bases d’une stratégie officielle en matière de données qui appuie efficacement l’IA et l’analytique avancée. Cette stratégie de données doit s’inscrire dans la stratégie de l’entreprise et s’harmoniser avec celle-ci. Si vous avez récemment mis à jour votre plan stratégique, c’est un point de départ idéal. Commencez par clarifier vos objectifs : vous concentrez-vous sur la croissance, l’amélioration de l’expérience client ou employé, ou l’amélioration de l’efficacité? Identifiez les initiatives stratégiques liées à ces objectifs et déterminez quelles données sont essentielles pour les concrétiser ou pour évaluer votre position actuelle. Ces renseignements constituent le fondement de votre stratégie de données et vous aident à garder le cap. Une fois votre stratégie définie, faites-la approuver par la direction, communiquez-la à grande échelle et mettez-la en pratique uniformément à l’échelle de l’organisation.

Les dirigeants canadiens peuvent prendre les mesures ciblées et mesurables suivantes pour améliorer la productivité grâce à des données matures :

• Évaluez votre stratégie de données : Pour cerner l’état de maturité des données de votre organisation, effectuez des évaluations de la maturité dans différents services, entités et fonctions. L’établissement d’une base de référence vous aidera à prioriser les gains rapides et à préparer le terrain pour des initiatives de plus grande envergure, tout en travaillant continuellement sur vos bases et en renforçant la littératie en données et la gouvernance
• Liez la stratégie aux objectifs de productivité : Voyez comment les équipes utilisent les données et identifiez les cas d’utilisation qui stimulent la productivité. Établissez les priorités en fonction de la valeur commerciale, du niveau d’effort et du risque, et tirez parti des cadres qui relient les mesures aux résultats et aux sources de données. Communiquez les résultats et soulignez la valeur offerte pour renforcer l’adoption et susciter une impulsion
• Créez un cadre de gestion des données fiables : Assurez-vous que les données sont exactes, fiables, sécurisées et conformes au moyen de politiques et de procédures officielles. La confiance dans les données est essentielle à la conformité et à l’avantage concurrentiel
• Développez votre technologie : Investissez dans une architecture infonuagique native pour accélérer vos efforts et intégrer diverses données dans une plateforme unique et évolutive. Déterminez quelles plateformes et quels outils de gestion des données s’intègrent le mieux à votre environnement, à vos compétences et à vos objectifs. Intégrez des concepts d’architecture de données, tels que le maillage de données, et déployez judicieusement l’analytique avancée et l’IA pour obtenir de nouvelles informations.
• Désignez des champions des données : Créez un Service de l’information et nommez un chef des données pour accroître la valeur de l’entreprise grâce à des pratiques de données évolutives. Donnez-lui les moyens d’appliquer la gouvernance des données à l’échelle de l’organisation. Mobilisez des champions, dont des dirigeants et des équipes qui se passionnent pour l’analyse de données, pour favoriser l’adoption et l’innovation.
• Prenez connaissance de vos données et faites-en le mappage : Faites le point sur l’ensemble des données de votre organisation en cartographiant les sources, en évaluant la qualité des données et en cernant les lacunes. Utilisez la schématisation des processus et les sondages pour découvrir comment les données sont utilisées et où se trouvent les goulots d’étranglement.
• Renforcez vos connaissances en matière de données : Effectuez une analyse des lacunes en matière de compétences et offrez de la formation continue à votre personnel. Cela contribue à démocratiser l’accès aux données, à développer les compétences et à cultiver un état d’esprit axé sur les données.
• Surveillez et mesurez : Suivez vos progrès, mesurez les améliorations et signalez les progrès aux parties prenantes. Allez au-delà des ICP superficiels et mesurez ce qui compte, comme le gain de temps, l’amélioration des informations exploitables et la réduction des risques. Cela peut aider à obtenir un soutien continu pour les initiatives liées aux données.
• Tirez parti de l’IA pour structurer et organiser vos données : Bien que l’IA ne soit pas une panacée, elle peut simplifier des tâches essentielles, comme la classification, l’étiquetage, la normalisation de la taxonomie et la découverte de données. Elle favorise également l’harmonisation de la gestion des données structurées et non structurées.
  

Évitez les pièges courants qui peuvent nuire à la maturité des données :

• Ne présumez pas que la collecte de données supplémentaires stimulera la productivité. Cela peut entraîner une surcharge d’information sans générer de conclusions utiles ni de résultats significatifs. Ce qui compte, c’est ce que vous faites avec ces données.
• Ne cherchez pas de solution miracle. Des solutions rapides peuvent entraîner un gaspillage de ressources et des occasions manquées d’amélioration durable. Pour bien exécuter une stratégie de gestion des données, il faut faire preuve de discipline et de concentration, et inclure le personnel, les données, les processus et la technologie.
• N’attendez pas pour commencer à former votre personnel. Retarder l’amélioration des compétences accroît le manque de compétences, ralentit l’adoption de nouveaux outils et restreint la capacité de votre organisation à utiliser efficacement les données.
• N’adoptez pas l’IA à grande échelle sans assurer la littératie, la qualité et la gouvernance des données à l’échelle de l’organisation. Cela risque de donner de mauvais résultats, de miner la confiance dans l’analyse et d’entraîner des problèmes de conformité.
• Ne tentez pas l’impossible : N’attendez pas que toutes vos données soient parfaitement organisées avant de passer à l’action. Adoptez une approche agile et itérative. Commencez à petite échelle, concentrez-vous sur les domaines à valeur élevée et investissez du temps là où l’impact sera le plus grand.

Les organisations qui investissent dans la maturité des données se démarquent, ce qui leur permet de dégager de nouveaux niveaux de productivité, d’innovation et de résilience. En intégrant les sources de données, en renforçant la gouvernance et en développant les compétences au sein des équipes, les dirigeants créent une base pour obtenir des résultats opérationnels significatifs. Il faut aller au-delà de la collecte passive de données pour découvrir, cartographier, préparer, connecter et exploiter activement les données. Lorsque les informations alimentent les décisions et que les progrès sont mesurables, les organisations sont outillées pour prospérer dans un environnement en évolution rapide.