Big Data, Smart Data, Stupid Data…

Big Data, Smart Data, Stupid Data…
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Facile à lire
Intéressant

« La data est un enjeu transformationnel. Posez-vous la question de la stratégie à adopter, du cap collectif à donner à vos équipes. Vous pouvez choisir de faire de la data un enjeu opérationnel, une nouvelle opportunité pour optimiser vos procédures. Vous pouvez également, en élargissant l’angle, considérer que la data est une façon de faire autrement votre métier, d’ouvrir une nouvelle ligne de revenu pour votre organisation. Quelle que soit votre position, evoluer n’est pas une option. Les attentes du régulateur, les attaques des hackers, vous obligent à réagir. Sur ce sujet l’avenir est écrit. Préférez donc l’anticiper plutôt que de le subir ».


Les 3 idées clés

● Toutes les activités produiront demain de la data, c’est un actif stratégique déterminant pour survivre et évoluer dans un monde économique en perpétuelle restructuration.
● Obligée d’evoluer par le régulateur et les hackers, l’entreprise doit saisir cette opportunité pour casser les silos, optimiser ses processus opérationnels et challenger son business model : faire mieux et/ou faire autrement.
● La stratégie data se heurte souvent à des freins culturels, organisationnels et technologiques. Elle doit être méthodique en engageant les experts avec une démarche itérative basée sur l’expérimentation. Le mandat donné par la direction générale est indispensable pour engager la responsabilité collective.


Expérience de lecture :

Le sujet de la data est passionnant et offre de nombreux axes de réflexions. J’avais déjà dévoré « A quoi rêvent les algorithmes » de Dominique Cardon, une analyse quasi philosophique de la prison algorithmique et de l’enfermement cognitif imposé par la nouvelle « calculabilité » du monde et des individus. DATANOMICS de Simon Chignard offrait déjà une analyse très précise du modèle économique et de la monétisation des datas. Avec « Big data, Smart data, Stupid data… » l’approche se veut plus pragmatique. Ce sont des outils permettant de mettre en place une stratégie data et d’obtenir des résultats opérationnels. Tout y est analysé : les défis organisationnels, les choix technologiques et la démarche à adopter. Vous y trouverez des recettes et des modes opératoires sans jamais perdre de vue l’enjeu stratégique.

Mon conseil :

Ce livre est « indispensable ». Il est court, efficace et bien équilibré entre théorie et applications concrètes. Vous apprendrez beaucoup grâce à la définition de termes techniques (datalake, API, labellisation, machine Learning…) et passerez un bon moment grâce aux dessins et aux notes d’humour. Une lecture rapide et agréable à l’occasion d’un court trajet en train ou en avion. Ou…pourquoi pas ?… en vous prélassant sous un plaid pendant les fêtes de fin d’année ☺.

Résumé :

La data est un actif stratégique. Elle est omniprésente mais ses gisements sont sous-estimés et sous exploités. Une bonne stratégie data permet de survivre dans un environnement économique en perpétuelle disruption. La data permet de mieux faire ou de faire autrement en explorant de nouveaux territoires, en personnalisant l’expérience client ou grâce à l’invention de nouveaux business model. Mais bâtir une culture data n’est pas chose simple. Nous devons saisir le prétexte du RGPD et des risques de cyber attaques qui imposent la vigilance et la relation de confiance avec les clients.

Les principaux freins sont culturels, organisationnels et technologiques. Notre culture managériale a fait du chiffre un outil d’évaluation et de sanction et parler data réveille des instincts de possession et de protection. L’organisation en silo est également un frein important car la valeur de la data réside dans sa transversalité et dans la circulation fluide des données. Il faut également faire face à des outils technologiques rigides et éclatés et construire des architectures connectées et des API qui permettent une meilleure interopérabilité en interne et en externe.

Pour concevoir et déployer la trajectoire il est important d’avoir une équipe dédiée et diversifiée (ingénieurs, business, designers, data scientists…). Cette équipe doit créer des ponts, obtenir l’adhésion et engager la responsabilité collective en liant la data à la stratégie globale de l’entreprise. Le CDO doit apprendre aux tops managers à exposer et à laisser challenger de manière transparente leurs datas, et à apprendre à partager les valeurs.

 

Ci-dessous des bonnes pratiques proposées par l’auteur :
• Engager l’utilisateur de la data : il doit être intégré au processus de la collecte à l’usage passant par la labellisation. Les datas doivent être comprises, adoptées et utilisées.
• Saisir l’opportunité d’établir une relation de confiance avec les clients : associer le client en étant transparent, en mettant à sa dispo des interfaces conviviales pour gérer ses datas.
• Eviter le projet informatique : la technologie n’est utile que pour la bonne déclinaison opérationnelle, « la data est un objet métier par excellence ».
• Voir grand mais rester pragmatique : ne pas se laisser piéger par des algorithmes sophistiqués, ce qui compte c’est la « maîtrise opérationnelle de bout en bout ».
• Fixer des objectifs clairs : définir les KPI en amont et être clair sur la démarche (comprendre le passé ou anticiper le futur).
• Prioriser les gains business : favoriser l’expérimentation avec une boucle de rétroaction qui permet d’obtenir rapidement des résultats probants.

Et pour finir, un conseil qui peut paraître paradoxal mais qui est primordial : garder une distance critique car « le réel ne se réduit pas à la data ». Il peut y avoir des bugs ou des difficultés liées à des éléments nouveaux ou extrêmes que les algorithmes ne peuvent pas interpréter. L’homme doit garder son autonomie et c’est un axe majeur de la complémentarité Homme / Machine.

 

 



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