Les données sont une priorité pour les organisations qui souhaitent être dirigées par les données et cultiver une culture d'utilisation continue de données fiables, de haute qualité et d'analyses de confiance pour prendre des décisions basées sur des faits. Les organisations performantes d'aujourd'hui considèrent les données comme un produit pour découvrir de nouvelles idées, automatiser les processus métier, obtenir un avantage concurrentiel et offrir des expériences client extraordinaires.
Lisez ce guide et découvrez les 5 meilleures pratiques pour les équipes de domaine afin de construire des produits de données fiables, de haute qualité et de confiance. Les points clés incluent :
Les bonnes pratiques d'ingénierie des données pour de bonnes données
Les processus de données requis
Comment responsabiliser les producteurs de données et les consommateurs de données
Les produits de données, le nouvel avantage compétitif
Les données sont-elles un différenciateur ? Il ne fait aucun doute que les données continuent de transformer les pratiques commerciales, alors que de plus en plus d'entreprises se précipitent pour adopter des capacités de collecte de données, de cloud et d'apprentissage machine afin d'obtenir un avantage concurrentiel.
En effet, les organisations performantes aujourd'hui n'utilisent pas simplement les données pour soutenir une meilleure prise de décision, elles construisent des produits de données pour découvrir de nouvelles idées, automatiser les processus métier et offrir des expériences client extraordinaires.
Ce changement de réflexion autour des données en tant que produit est largement motivé par l'émergence de compagnies "data-native". Les industries du covoiturage et de la livraison en sont de grands exemples. En utilisant des données provenant de tous les points de contact client, ces entreprises ont automatisé complètement le processus traditionnel de commande à paiement, et ce faisant, ont bouleversé le fonctionnement traditionnel de ces entreprises. Les produits de données - dans ce cas, des prédictions précises du temps de livraison - définissent l'avantage concurrentiel.
Alors que vos clients exigent plus à chaque expérience numérique, la gestion des produits de données devient de plus en plus importante. Alors, comment pouvons-nous, en tant qu'équipes de données, construire des produits et services de données fiables et de confiance ? Dans cet article, nous nous appuyons sur notre expérience avec plus de 250 leaders en données, gestion des données et analytique pour examiner de plus près comment les entreprises peuvent concevoir et construire des produits de données de manière plus efficace et efficiente.
Voici cinq meilleures pratiques à considérer :
1. De bonnes données commencent par de bonnes pratiques d'ingénierie des données
Bien que les données soient possédées par l'entreprise, de bonnes données commencent par de bonnes pratiques d'ingénierie des données. Il est donc important pour les équipes d'ingénierie des données de commencer à introduire certains concepts de génie logiciel comme la documentation, les tests et le contrôle de version dans leur quotidien. De cette façon, les problèmes dans nos produits de données deviennent plus transparents et reproductibles.
Chez Soda, nous abordons cela à travers Soda Core, un package open-source orienté qui aide les ingénieurs de données à mesurer la rapidité (temps d'arrivée), la stabilité (changements de schéma) et la complétude (comptage des lignes).
2. Les données ne peuvent être bonnes que si vous avez des processus de données solides.
Que les données soient générées par un système (par exemple, des événements) ou une personne (par exemple, des données de vente), l'entreprise finira par changer, entraînant des changements structurels dans les données.
Chaque changement peut impacter la fiabilité et la qualité de vos données. De bonnes opérations signifient que vous avez la transparence et les contrôles automatisés. Lorsque les choses tournent mal, vous pouvez réagir même avant qu'il n'y ait un impact matériel.
Chez Soda, nous aidons les ingénieurs de données et les PME en données à formaliser ces contrôles en un seul endroit, allant jusqu'à la validité (valeurs valides, plages, données de référence, ...), les valeurs manquantes et les règles d'entreprise. Les alertes, flux de travail et tâches nous permettent de gérer le travail et de déclencher des intégrations dans des outils de gestion des problèmes (Jira, ServiceNow, ...).
3. Les équipes de données devraient être habilitées à gérer leurs données.
Pour gérer vos opérations de données, vous avez besoin d'une collection de personnes (rôles), de processus et de systèmes. Chaque membre de votre équipe de données ne sera pas un ingénieur chevronné capable de produire des SQL complexes pour comprendre ce qui se passe.
Pour créer une excellente culture de données, vous devez équiper et responsabiliser chacun pour prendre possession et responsabilité des données. C'est pourquoi chez Soda, nous nous concentrons sur la gestion de données en libre-service. Notre expérience utilisateur est faite sur mesure pour les analystes, les ingénieurs et les PME afin qu'ils puissent surveiller leurs données de manière collaborative.
4. Les producteurs et consommateurs de données doivent être étroitement alignés.
Les problèmes de données surviennent souvent parce que les producteurs d'un ensemble de données (équipe interne, fournisseur externe, ...) ne sont pas conscients de toutes les consommations en aval de leurs données, et les consommateurs ne savent pas vraiment comment ces données sont créées en premier lieu ! Pour aligner les producteurs et les consommateurs, nous devons rendre les hypothèses implicites explicites, les valider continuellement et visualiser les résultats dans des tableaux de bord qui permettent aux équipes d'être proactives.
Chez Soda, les propriétaires de données et les consommateurs de données ont leurs propres tableaux de bord afin qu'ils puissent voir les résultats, les alertes et les problèmes au fil du temps, ainsi que communiquer leurs hypothèses implicites aux propriétaires de données pour un meilleur alignement.
5. Les problèmes de fiabilité des données devraient être transparents pour tout le monde.
Les problèmes dans votre chaîne de valeur des données (ou flux, lignée) se produiront, et les problèmes de données auront inévitablement un impact matériel sur l'entreprise. C'est un fait malheureux à mesure que nous augmentons collectivement la maturité de la gestion des données.
Il est donc important de construire une culture de données ancrée dans la transparence et la confiance. Lorsqu'un problème survient, nous le rendons explicite et transparent afin que les consommateurs puissent faire confiance aux propriétaires de données et aux PME lorsqu'ils remédient au problème.
Chez Soda, nous avons construit un système de routage des alertes intelligentes pour réduire la fatigue des alertes et créer une transparence des données sans précédent.
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