Comment préparer et exploiter ses données pour en extraire le maximum de valeur ?

Quand on parle de système d’information au lieu d’informatique, c’est bien pour insister sur le fait qu’il s’agit d’organiser un système autour et pour les informations, donc des données. Comme toute activité dans l’entreprise, le but unique d’un système d’information est de faciliter et d’accroître le business. Le patrimoine data doit donc être exploité afin de générer de la valeur business et optimiser celle-ci. Une fois ces fondamentaux rappelés, quelle traduction concrète doit être mise en œuvre par le DSI ? Il s’agit de mettre à disposition des métiers les données et les outils nécessaires pour les exploiter. En amont, même si c’est invisible des métiers, il faudra évidemment se préoccuper de collecter, gouverner, assurer la qualité et la mise à disposition de ces données. Surtout, la DSI devra s’assurer que les métiers obtiennent bien ce dont ils ont besoin en travaillant avec eux.

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  • Chercher les données à la source

    1

    Disposez-vous d’outils de collecte type ETL, qui répliquent les données dans des datawarehouses ? *

  • 2

    Avez-vous la capacité de collecter des données au fil de l’eau (en quasi temps réel) dans les systèmes de production ? *

  • 3

    Utilisez-vous des outils de fédération de données, type data hub ? *

  • 4

    Pouvez-vous intégrer des sources de données externes (via des APIs ou autres) dans vos applications analytiques ? *

  • 5

    Partagez-vous certaines de vos données en open data ? *

  • Enrichir et vérifier la qualité des données

    6

    Utilisez-vous des outils de data quality pour vérifier la cohérence de vos données ? *

  • 7

    Disposez-vous d’outils de data wrangling (préparation sur de gros volumes de données brutes) ? *

  • 8

    Avez-vous des systèmes de master data management pour gérer vos données de référence ? *

  • 9

    Avez-vous mis en œuvre des outils et des processus d’enrichissement des données ? *

  • 10

    Disposez-vous d’outils permettant d’anonymiser les données si nécessaire ? *

  • Faciliter l’exploration des données par les métiers

    11

    Avez-vous des solutions permettant l’exploration visuelle des datas ? *

  • 12

    Vos utilisateurs peuvent-ils explorer les données de façon autonome ? *

  • 13

    Possédez-vous des outils d’analyse prédictive ? *

  • 14

    Avez-vous la possibilité d’explorer vos données en utilisant des algorithmes de machine learning ? *

  • 15

    Disposez-vous de solutions pour analyser des données non-structurées, voire non-textuelles (images, sons…) ? *

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