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À l’ère du digital, faites-vous confiance à vos données ?

Nous vous proposons ce diagnostic flash afin de mesurer votre niveau de maturité sur les grandes dimensions à maitriser pour avoir confiance en ses données et dans les processus permettant de les exploiter.

C’est à vous !

La confiance à l’ère de la transformation digitale

À une époque où hommes et robots travaillent main dans la main, il apparait nécessaire de piloter de très près ses processus Analytics afin d'instaurer un niveau de confiance satisfaisant autour de l’asset data (données et processus d’exploitation de la donnée). 

De nos jours, la confiance que des clients accordent à une entreprise peut être impactée par une utilisation inappropriée des données dont elle dispose. Assurer la fiabilité des données, des analyses qui en découlent et le choix des technologies utilisées pour mener ces analyses est crucial. Si l’ère digitale crée des opportunités, elle crée également de nouvelles préoccupations qui peuvent venir nuire à la confiance entre entreprise et client.

Les raisons du manque de confiance

Le manque de confiance envers l’analytics s’explique en partie par une perception de manque de transparence vis-à-vis de l’utilisation des données collectées et  peut  s’expliquer par la complexité des modèles utilisés. Pour que la data et l’analytics soit reconnu efficace et sécurisés, les clients / utilisateurs veulent que les données soient utilisées d'une manière intelligible, par des personnes de confiance et dans un but utile.

Gouvernance et responsabilité

La question de la responsabilité de la fiabilité des analyses en cas de problèmes est un point essentiel au sein de toutes organisations. L’Analytics, l’IA et l’automatisation des décisions font aujourd’hui partie intégrante des opérations commerciales, du fonctionnement des entreprises. Il faut donc intégrer ces éléments qui sont de plus en plus importants à la gouvernance de l’ensemble de l’organisation.

Mesurer la confiance

Un asset data de confiance (données et processus permettant de l’utiliser) repose sur 4 dimensions clés : Qualité, Efficacité, Intégrité et Résilience. 

Mesurer la confiance

Mesurer leur niveau de maturité de chacune de ces dimensions permet aux entreprises d'améliorer le trust de la data / des processus de data management (processus de gouvernance, data infrastructure, data culture, data quality automation, stakeholders management) et de quantifier l'impact des dysfonctionnements pour un pilotage des investissements par la valeur. 

Outil de mesure

Vous souhaitez connaitre votre niveau de maturité de confiance ? Commencez votre auto-évaluation et découvrez quelles sont vos principales lacunes en matière de confiance avec un diagnostic détaillé pour chacun des 4 piliers.