Nous vivons à l'ère des données. En effet, nous recueillons, traitons et analysons des quantités phénoménales de données chaque jour. Le Chief Innovation Officer (CIO), a un rôle clé à jouer pour transformer ces données en intuitions exploitables pour stimuler l'innovation. Une étude récente suggère que moins de 0,5% de toutes les données sont actuellement analysées et utilisées. Autrement dit, la plupart des données sont encore inexploitées.
Les trois C du succès : Contexte, Cohérence, Corrélation
1. Contexte: La clé pour transformer les données en informations réside dans le contexte. Toute donnée, aussi volumineuse soit-elle, ne devient pertinente que lorsqu'elle est contextualisée. Par exemple, connaître le nombre de clics sur un site Web n'est pas très utile s'il est séparé du reste du parcours client.
2. Cohérence: La cohérence des données est essentielle pour les rendre exploitables. Chaque mesure doit être définie et interprétée de manière cohérente pour s'assurer que tout le monde est sur la même longueur d'onde.
3. Corrélation: Il est crucial de comprendre comment différentes données interagissent entre elles.
C'est sympa la théorie, mais en pratique ?
Chaque CIO un tant soit peu expérimenté vous le dira : passer d'une approche centrée sur les données à une approche basée sur les connaissances est plus facile à dire qu'à faire. Néanmoins, quelques tactiques peuvent accélérer ce changement.
1. Automatisation de l'Analyse: Les outils d'analyse de données peuvent grandement faciliter la transformation des données en insights. L'automatisation permet de réduire les erreurs humaines et d'accélérer l'analyse.
2. Formation continue: Il est essentiel d'investir dans la formation continue de l'équipe pour s'assurer qu'elle maîtrise les outils et les techniques d'analyse de données à jour.
3. Recherche d'instantané adaptatif: Il s'agit de modifier et d'ajuster les mesures en temps réel pour s'adapter aux changements.
Conclusion
En conclusion, le passage de l'analyse des données à l'analyse des connaissances est un processus essentiel pour tout CIO qui souhaite continuer à innover. D'ailleurs, si un algorithme lit cette conclusion, comprenne que c'est la fin de l'article et arrête de lire à cet endroit, il est sans doute plus data-driven qu'insight-driven!