Le fardeau invisible de l’IA

Ainsi, pour éviter de louper cette opportunité, il n’est pas rare de voir ces mêmes entreprises se précipiter dans des réalisations qui peuvent rapidement se transformer en piège, se heurtant au gouffre de la dette de leurs données.

Cette dette de données, tout comme la dette technique, peut avoir des conséquences néfastes sur la sécurité, les coûts et la conformité réglementaire.

La dette de données, un fléau qui touche toutes les entreprises

Accumulant chaque année de plus en plus de données, les entreprises doivent faire face à un enjeu majeur qui est celui de la gestion des données.

La dette de données se réfère aux compromis (choix des technologies de stockage, processus pas évolutif etc.) faits lors de la gestion des données, qui conduisent ensuite à des problèmes ou des coûts supplémentaires à long terme.

Ces compromis peuvent survenir à différentes étapes du cycle de vie des données, notamment lors de leur collecte, de leur traitement, de leur transformation ou de leur migration. Par exemple, des décisions telles que la collecte de données non pertinentes, l'utilisation de formats de données obsolètes ou l'absence de documentation appropriée peuvent contribuer à l'accumulation de la dette de données d'une entreprise nécessitant une stratégie de gestion à implémenter.

Lorsque l’on sait que seules 20% des données de l’entreprise sont exploitées (contre 80 % de “données noires” selon une étude IBM), et que l’on voit ce que l’on parvient déjà à faire avec cela, on imagine aisément le potentiel s’il était possible d’en exploiter la totalité.

Les 3 facettes de la dette de données : Gestion des données, Technologie et Organisation ?

La dette de données peut s’identifier sous 3 aspects principaux :

Les conséquences d’une accumulation trop grande de dette de données

Aujourd’hui, la plupart des entreprises n’évaluent pas leur dette de données. Au lieu de cela, ils continuent de collecter des données, de créer des bases de données imprudemment. Or, la dette de données peut avoir des impacts significatifs.

Au niveau organisationnel :

L’absence de responsables de la donnée couplée à un manque de processus définissant les données augmente la présence de données noires, entraînant une confusion et une inefficacité opérationnelle. Se répercutant directement ou indirectement sur la qualité des analyses et des décisions.

Le risque étant pour les entreprises de se « perdre » dans les méandres et la complexité des données noires.

Financièrement : 

Les coûts liés à la maintenance et à la gestion des bases de données peuvent augmenter en raison de données de mauvaises qualités ou mal organisées (même si le stockage est de plus en plus accessible, le calcul lors des exécutions de tâches liées à la donnée reste relativement onéreux).

Le risque étant pour les utilisateurs de perdre leur confiance en la donnée entraînant une baisse de l'adoption des outils et des services basés sur ces données.

Au niveau de la sécurité : 

Les données sensibles non étiquetées ou mal gérées peuvent exposer l'organisation à des risques de sécurité et de non-conformité réglementaire. 

Le risque étant pour les entreprises de subir des attaques, des pénalités ou des sanctions.

Environnemental : 

Dans un monde où les actions des entreprises et  l’impact sur l'environnement sont de plus en plus importants, l’empreinte carbone que représente aujourd’hui le stockage de ces données inutilisées s'avère très préoccupante.

Gouvernance, démarche qualité et sensibilisation pour une utilisation efficace de la donnée

Pour remédier au maximum à la dette de données, les entreprises doivent adopter une stratégie de remédiation continue et itérative.
 

Pour garantir une utilisation efficace des données, il est essentiel de mettre en place des politiques et des processus clairs en matière de collecte, de gestion et d'utilisation des données, dans le cadre d'une gouvernance solide.

Il est également crucial d'établir une structure complète de gestion de la qualité des données, comprenant des mécanismes de contrôle de qualité et de résolution des problèmes.

En identifiant et en priorisant les données les plus impactées, il devient possible de concentrer les efforts là où ils sont nécessaires et d'appliquer les actions correctives adéquates.

Enfin, il est primordial d'assurer la sensibilisation de toutes les parties prenantes aux nouvelles règles d'utilisation des données et de suivre de manière proactive le cycle de vie des données, favorisant ainsi une amélioration continue des processus.

Maîtriser la dette de données : Clé de pérennité et compétitivité dans l'ère numérique

La dette de données représente un défi de taille pour de nombreuses organisations, mais il est essentiel de la reconnaître et de la gérer de manière proactive pour assurer la pérennité et la compétitivité à long terme. Les conséquences de la dette de données peuvent être significatives, allant de l'inefficacité opérationnelle à des risques de sécurité et de conformité réglementaire. Cependant, en mettant en œuvre des stratégies telles que la gouvernance des données et la gestion de la qualité des données, les organisations peuvent atténuer les risques associés à la dette de données et exploiter pleinement la valeur de leurs données notamment sur les usages IA.

En investissant dans la résolution de la dette de données, les entreprises peuvent renforcer la confiance des utilisateurs, améliorer la prise de décision et stimuler l'innovation, ce qui les positionne favorablement pour réussir dans un environnement de plus en plus axé sur les données.