[Note de l'éditeur : il s'agit du troisième article d'une série en trois parties sur l'automatisation analytique et son rôle dans la transformation digitale de la chaîne d'approvisionnement.]
La gouvernance des données et des technologies par l'IT a mauvaise réputation. Beaucoup la considèrent comme un mal nécessaire qui les freine et les contraint lorsque les conditions évoluent.
Mais dans le domaine de l'analytique, la gouvernance apporte un certain nombre d'avantages qui en font plus un atout qu'un obstacle.
La première raison est qu'elle permet aux équipes d'être plus ambitieuses. Plus les cas d'usage se complexifient et incluent de systèmes et de sources de données internes et externes, plus les responsables des données, de l'IT et de la sécurité peuvent prendre conscience de ce travail. Si ces projets impliquent des données de clients ou de partenaires, ou une intégration à des systèmes destinés aux clients, ces responsables vont naturellement vouloir y mettre un terme s'ils ne comprennent pas ce qui se passe.
Brider les personnes qui produisent des insights et décident des actions visant à améliorer les performances de l'entreprise est la dernière chose que vous voulez faire.
L'IT qui échappe à la gouvernance, appelé « shadow IT », est le cauchemar des DSI chargés d'aligner la stratégie technologique sur les objectifs de l'entreprise. Ils sont responsables de tout, même de ce qu'ils ne voient pas. Il est donc essentiel pour les responsables IT de comprendre le rôle et la valeur de l'automatisation analytique. En général, c'est ce qu'ils font déjà pour les investissements en BI et en data science.
Cette prise de conscience leur permettra de soutenir leurs équipes. Si les DSI connaissent la valeur des pratiques data-driven, beaucoup ont du mal à faire connaître celle de l'analytique en raison de la très grande diversité d'investissements dans les ressources humaines, les processus et la technologie. Il faut concilier et optimiser les systèmes hérités, sur site et dans le cloud.
Pour comprendre l'importance de la gouvernance, sachez qu'à mesure que les projets d'automatisation analytique se complexifient, le risque de chaos augmente si seul un ou quelques utilisateurs connaissent l'origine de ces cas d'usage. Si un utilisateur quitte l'entreprise ou part en vacances et qu'il y a un problème, c'est la direction IT qui va devoir gérer toutes les questions des métiers sur la façon de le résoudre.
À bien des égards, pour tirer le meilleur parti de l'automatisation analytique, il est absolument nécessaire d'être en phase avec les dirigeants à propos de la gouvernance des données, de l'IT et de la sécurité. Dernière remarque : les équipes de direction reconnaissent le lien entre l'automatisation analytique et le succès de la transformation numérique.
Les grandes et petites entreprises utiliseront des dizaines de technologies, d'outils, de plateformes et de ressources humaines pour les tâches basées sur les données. Celles qui réussissent le mieux sont celles qui alignent ces investissements sur les priorités de l'entreprise, de telle sorte que chacun joue un rôle clair dans la réussite de la transformation digitale.
En ce qui concerne l'automatisation analytique, il est temps de commencer à envisager les choses de cette façon. La définition même de l'« automatisation analytique » s'étend pour englober les tâches d'ingénierie des données dans le cloud (avec Trifacta) et les aspects de la Business Intelligence traditionnelle (via Auto Insights). S'assurer que les cas d'usage pris en charge par ces nouveaux services cloud complètent et enrichissent d'autres investissements en matière de données et d'analytique est un bon moyen de reprendre les meilleures pratiques des clients d'Alteryx qui obtiennent le plus de valeur dans le domaine de la chaîne d'approvisionnement.
Découvrez le premier et le second article de cette série.