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Il est indéniable que la technologie est une force de frappe qui propulse sans cesse le monde des finances vers l’avenir. Il est donc naturel de supposer que le paysage digital est dirigé, façonné et influencé par une caractéristique bien spécifique et incontournable : la donnée.
Un basculement s’est produit et se traduit par un volume colossal de données provenant de toutes parts : entreprises partenaires, consommateurs, utilisateurs finaux, etc. Et si une telle collecte d’informations se révèle extrêmement bénéfique, sans traitement, elle devient inutile, car des données brutes, non analysées ne peuvent fournir d’indications pour de meilleures prises de décisions. Et c’est là où débute la conversation autour de la Data Intelligence (DI).
Qu’est-ce que la Data Intelligence ?
La définition fondamentale que nous attribuons à la DI est que celle-ci permet de comprendre et d’exploiter les données de la bonne manière. Il faudrait l’envisager comme le rendement de la liaison entre les bonnes données, les bonnes perspectives et les bons algorithmes, afin d’optimiser les processus, d’accroître l’efficacité et de stimuler l’innovation. Aujourd’hui, 84 % des entreprises reconnaissent que les données sont cruciales pour leurs décisions stratégiques, selon nos sources.
À petite échelle, la DI peut se résumer à la mise en place d’un système manuel permettant de comparer quelques ensembles de données uniques. À plus grande échelle, elle peut inclure des outils digitaux de pointe tels que le machine learning et l’intelligence artificielle ainsi que des catalogues et définitions de données, et bien plus encore. En d’autres termes, bien que l’objectif de la DI soit assez uniforme, les façons de la mettre en pratique peuvent varier de manière considérable, selon la taille, la portée et les objectifs des entreprises qui l’élaborent.
Même si la DI et la transformation digitale vont de pair et bien que la maturité digitale semble être la seule vraie raison pour laquelle les entreprises recherchent des solutions de DI, il n’existe pas de secteur d’activité ou d’entreprise qui bénéficierait plus des investissements dans cette solution : toutes les entreprises, toutes tailles confondues, peuvent tirer des avantages considérables de la DI. Et particulièrement les entreprises financières, qui ont toujours été à l’avant-garde de l’adoption des nouvelles technologies. Les institutions financières opèrent dans un paysage de données très complexe, de l’ordre du pétaoctet, résidant dans des milliers de sources réparties dans de nombreux environnements.
Qu’apporte-t-elle aux services financiers ?
Concrètement, un dispositif de DI parfaitement organisé peut fournir des moyens simples, rationalisés et automatisés donnant la possibilité de mieux catégoriser et classer les données afin de procurer un contexte clair et direct. Ce niveau de contexte fourni par chaque ensemble de données devrait permettre à quiconque – quel que soit son rôle dans l’entreprise – de bien comprendre les données, mais aussi de les utiliser correctement.
Sans DI, les organisations financières auront une capacité réduite à être compétitives, à innover et à se développer. Leurs décisions seront intuitives et non fondées sur des données, par conséquent leurs collaborations seront entravées par un manque de coordination, ce qui mènera à la perte de la confiance des clients et des partenaires.
La DI offre la possibilité aux services financiers de tirer le meilleur parti de leurs actifs de données et aux équipes de profiter d’un système d’engagement unique pour trouver, comprendre, se fier et accéder de manière conforme à ces actifs dans un emplacement central.
Toutefois, la DI ne peut être assurée que par la combinaison de certaines capacités fondamentales des entreprises financières.
• Découverte et compréhension des données
Il est nécessaire de cartographier logiquement les métadonnées actives, les flux de processus et les dépendances et de fournir le bon contexte pour aboutir à une compréhension précise.
• Accès et analyse des données
Un accès unifié à des données de haute qualité sera mis à disposition des utilisateurs, de même que des outils et des ressources analytiques pour collaborer et partager les informations.
• Gestion et qualité des données
Combinés aux compétences et au savoir-faire humains, la classification, la notation et le matching des données basées sur le machine learning aident à identifier les attributs de qualité des données, à favoriser leur cohérence et à promouvoir leur conformité.
• Gouvernance des données et conformité
Il est essentiel de clarifier où sont stockées les données sensibles, de préciser comment elles sont traitées, et de définir les politiques qui s’appliquent pour garantir leur conformité.
Dans cet environnement opérationnel financier, submergé de volumes massifs de données, secoué par un flux constant de nouvelles technologies, et toujours en quête de transformation digitale, l’intelligence des données est plus qu’utile. Elle devient vitale. Car la DI ne se limite pas à l’adoption d’un nouveau système et au rejet des anciennes données, elle va au-delà, afin de faire évoluer cette dynamique et de libérer la valeur des données en les transformant en un atout stratégique et compétitif.
