Toutes les interfaces de l’entreprise (montantes et descendantes) produisent quotidiennement des données. L’analyse de ces données permet de mieux comprendre, de déterminer des leviers d’actions, voire d’apporter une analyse prédictive. Cependant, la première étape est bien d’identifier toutes les sources de production de données et de les qualifier dans un format d’analyse comparée. Cette connaissance de l’environnement data (contexte, interface, fréquence, validité…) intervient dans la valorisation de la donnée (pour l’activité de l’entreprise et dans la mise à disposition – open data et web services). Jusqu’où proposer des données produites, pour quels objectifs et quels usages ?

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L’audit des sources de production de données, leur qualification, leur accessibilité, va améliorer l’usage des données entre les services de l’entreprise, première source de performance. La facilité de consultation, de représentation, de traitement, la définition des usages, vont permettre de concevoir des interfaces dédiées, deuxième source de performance. Enfin, le pilotage de la production de données va optimiser les modes de stockage et l’appel des seules données utiles, troisième source de performance, par l’intelligence de la donnée.

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Des solutions (cloud) se sont fortement développées pour créer des collections de données. Elles apparaissent pertinentes dans un objectif de centralisation (un espace géré, avec un accès simplifié). Ces solutions valorisent les fonctionnalités de consultation des données. Il reste tout aussi important de se focaliser sur les usages des données (pour quels objectifs) et évaluer les données nécessaires à la performance de l’activité (la vision) : des données internes à explorer et les sources externes à exploiter. L’ambition est bien de concevoir son propre modèle de données, pour accompagner la stratégie.