La data, le nouveau pétrole ou comment préserver l’environnement de la data (1/3)

Premier article d’une série de 3 articles traitant de la donnée, de sa gouvernance pour bâtir les fondations d’une vraie transformation des métiers.

comparing data and oil quality, processes transportation

Comme vous tous, je lis plein d’articles et d’interviews qui parlent de la donnée comme étant le pétrole du 21ème siècle. Un pétrole qu’il faut extraire, raffiner, distribuer et monétiser.

N’étant pas spécialiste du pétrole, j’ai quelques connaissances générales sur le pétrole :

  1. Il y a plusieurs sources de pétrole ;
  2. Il y a plusieurs types de pétrole ;
  3. Il y a différentes qualités de pétrole.

En fonction de la source, du type et de la qualité, un industriel va produire des dérivés du pétrole, utilisés dans notre vie quotidienne, allant de l’essence pour les voitures à divers plastiques et autres matériaux composites.

Ainsi, si le pétrole est de mauvaise qualité, mal transporté ou mal raffiné, il est source de pollution pour l’environnement de chacun.

Et qu’en fonction de la qualité de raffinement, la qualité des produits dérivés sera mauvaise et ces produits pollueront, à divers degrés, notre environnement quotidien.

Ce même raisonnement s’applique aussi à la donnée.

  1. Il y a plusieurs sources de données dans une entreprise. Elles sont externes et internes ;
  2. Il y a plusieurs types de données : structurées v/s non structurées, données liées aux domaines produits, clients, employés, etc…
  3. La qualité de la donnée est variable d’une source à une autre,

Comme pour le pétrole, les sources de données seront de confiance ou pas.

Les données fournies seront de qualité, exploitables telles quelles ou ne seront pas de qualité et nécessiteront un traitement.

Une donnée de mauvaise qualité polluera le fonctionnement d’une entreprise.

Elle se mélangera aux autres données de l’entreprise et les rendra inutilisables et non exploitables.

Elle perturbera le fonctionnement de l’entreprise en créant des nuages (ou des silos) de données inexploitables et inutilisables.

L’un des résultats les plus visibles est le développement de programmes pour la génération de fichiers Excel contenant des données à retraiter.

Au moment où les projets d’intelligence artificielle essaiment, il est important de rappeler, que d’après

le cabinet d’analystes Gartner, plus de 75% les projets de data échouent dus à une mauvaise qualité de donnée.

Aujourd’hui on mesure les conséquences d’une mauvaise gestion du pétrole et des ravages causés à l’environnement.

Comme le pétrole, une donnée de qualité vaut très cher ; elle peut rapporter gros à l’entreprise. Elle sera source de valeur, d’innovation et de croissance.

Dans un prochain article, on verra comment s’organiser pour assurer, avec la gouvernance de la donnée, la qualité de la donnée.

Comment s’organiser pour s’assurer du bon transport de ce pétrole ? (cycle de vie de la donnée)

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