Scavenger AI guide les entreprises vers des opérations axées sur les données avec des principes simples

Une nouvelle approche aide les entreprises à passer des silos de données à l'analyse de données en se concentrant d'abord sur les questions, puis sur les outils.

Scavenger AI présente une méthodologie qui guide les entreprises vers des opérations axées sur les données en fournissant des principes clairs pour l'utilisation des données. Ronny Kober, Data Platform Lead chez Sunfire, souligne que la véritable orientation basée sur les données commence par les questions auxquelles les données doivent répondre, et non par la sélection des outils.

De nombreuses entreprises s'emmêlent dans des silos de données, où les informations sont dispersées dans différents systèmes. Cela conduit à un manque de confiance et à ce que différentes équipes développent leurs propres solutions de reporting contradictoires. C'est ce qu'on appelle le « Shadow BI » et cela mine l'infrastructure de données officielle. Des études indiquent que la mauvaise qualité des données est la cause la plus fréquente d'échec des projets de données.

Le « principe du skateboard » de Kober préconise qu'une stratégie de données devrait commencer par un cas d'utilisation, et non par des acquisitions logicielles coûteuses. Les entreprises devraient identifier un cas d'utilisation clé, collecter les données pertinentes et les visualiser à l'aide de méthodes simples. Si cela apporte une valeur ajoutée, des étapes supplémentaires peuvent être entreprises. Cette approche « lean » permet une création de valeur rapide et réduit les risques.

La confiance dans les données est le fondement de toutes les analyses, y compris les analyses pilotées par l'IA. Assurer la qualité des données nécessite des tests automatisés pour les pipelines de traitement des données et des normes claires. L'objectif de Scavenger AI est d'offrir une solution qui facilite la pose de questions et l'obtention de réponses, sans projets de plusieurs mois.