À l’heure du tout numérique, les entreprises ne peuvent se permettre d’être en retard, c’est pourquoi nous avons décidé de vous aider à mieux comprendre le passage de l’ère primaire des données (l’ère paléozoïque) à l’ère secondaire (l’ère mésozoïque).
En 1973, Russel L. Ackoff imagine le parfait modèle de planification d’entreprise, et en 1989 il établit la DIKW Pyramid. Sa théorie porte sur l’utilisation et le traitement des données et de toutes les informations qui sont échangées et leur transformation en nombres, en données quantitatives. Ainsi, sur le principe d’une pyramide ascendante basée sur un filtrage, les données génèrent des informations qui donnent lui à des connaissances qui, à leur tour, engendrent la sagesse. Pour Ackoff, les données sont donc la base solide sur laquelle reposent connaissances et sagesse, elles représentent des faits, des signaux, des symbols, elles sont la matière brute d’où nait l’information.
La logique est donc globalement simple : la matière brute amène une information (Data to Information), cette information est stockée, classée, analysée pour en dégager du sens. Une fois le sens donné à l’information, il est possible de l’exploiter, la donnée de départ devient source de savoir, donc de sagesse, autrement dit une compétence.
Bien que cette théorie ait été remise en cause de nombreuses fois, notamment en 1999 par Tuomi qui considère que ces données ne peuvent pas être interprétées justement sans une certaine sagesse et du savoir. Il considère notamment que cette prescience le traitement des données et des informations ne peut se faire correctement.
Quoi qu’il en soit, la théorie de Ackoff reste la favorite. Une fois cette pyramide comprise et adoptée, il revient aux entreprises d’exploiter ces données intelligentes pour ne pas perdre en exploitation et en expertise, impératif que souligne d’ailleurs IDC, la société mondiale de renseignements commerciaux :
« La transformation numérique ne concerne pas l’évolution des appareils, mais l’intégration de données intelligentes dans tout ce que nous faisons »
En partant des données, il devient ainsi possible à toute entreprise d’extraire des stratégies de correspondance entre les profils sociaux, avec division et préférences sociales par exemple. Cela pourrait également permettre d’affiner les politiques de recrutement internes & clientèles dans une optique de cibler toujours plus précisément les missions et leurs objectifs.
Les données proviennent directement des usages des consommateurs, des clients, des personnes physiques comme morales, dans la limite du respect de la loi Informatique & libertés et du règlement général sur la protection des données. L’important pour une entreprise est de prendre conscience de la valeur de ces données et de leur atout, libre à elle ensuite de choisir de les utiliser à des fins stratégiques, informatives, financières, régulièrement voire même ponctuellement.
Une fois la politique d’utilisation des données déterminées, il convient de mettre en place la meilleure stratégie à mettre en place pour trier ces sources massives de données en données à valeur substantielle. Pour ce faire, l’entreprise doit suivre une logique simple : respecter sa stratégie commerciale et garder une ligne de conduite réaliste et réalisable. Le plus simple et le plus efficace étant de lier la stratégie des données à la stratégie commerciale principale de l’entreprise.
La numérisation des données représente nécessairement un stockage, ce stockage est un atout majeur pour les entreprises, mais engendrent de fait aussi, des conséquences néfastes pour l’environnement. Une conversion de ces données en valeur verte a donc été rendue possible et devrait être d’office envisagée par toutes les entreprises exploitant ces données.
Envisager une stratégie de données dans son entreprise entend une gestion équilibrée et régulière des données. Moins les données seront éparses, plus leur traitement par les spécialistes data sera efficace. Certains marchés comme la mode, le luxe et la technologie y verront un très grand intérêt sur le court comme le long terme, notamment à travers une stratégie offensive et une analyse précise des KPI. Cet outil est un moyen de rendre votre entreprise plus performante, reste encore à bien l’utiliser. Pour résumer, veillez à bien valoriser les données existantes grâce à des études des informations relevées, dans le but d’optimiser un modèle économique à court et long terme pour votre entreprise et vos clients.
Photo de couverture : Unsplash
Source : How To Build Better Content with DIKW Hierarchy ; Publications Combined: The Role of Social Media in Crisis – Data Collection By U.S. Department of Defense ; image « social media responsibility » : https://vulcanpost.com ; Introduction à l’Open Data – Datactivist 2019-2020 ; Entering the Mesozoic era of Data & the Rise of Data Strategies – Axel Tombereau, 2020