Sunfire: Un leader partage sa stratégie d'analytique de données

Ronny Kober, responsable de la plateforme de données chez Sunfire, a partagé des perspectives pratiques sur l'atteinte d'opérations axées sur les données en naviguant dans les complexités de la gestion et de l'analyse des données. Son expérience, détaillant la transition de silos de données dispersés vers une plateforme de données moderne soutenue par l'IA, offre des leçons précieuses applicables à toute organisation cherchant à exploiter efficacement ses données.

Kober souligne une erreur courante : les entreprises possèdent souvent d'énormes quantités de données résidant dans des systèmes isolés comme les ERP et les CRM. Cette fragmentation conduit à l'« Shadow BI », où des solutions de reporting départementales émergent, sapant la confiance en raison de métriques incohérentes. De tels silos de données empêchent une analyse cohérente, et les études indiquent que les problèmes de qualité des données sont une raison principale d'échec des projets.

Un principe fondamental souligné par Kober est qu'une stratégie de données doit commencer par des questions, pas par des outils. Les organisations doivent d'abord définir quelles décisions de meilleures données peuvent éclairer, quels processus peuvent être améliorés et quelles questions restent sans réponse. Ce n'est qu'après avoir défini ces objectifs que des cas d'utilisation concrets et des solutions technologiques devraient être envisagés.

Le « Principe du Skateboard » préconise une approche allégée : commencez par un cas d'utilisation simple et à forte valeur qui produit des résultats rapidement, plutôt que d'essayer de construire une plateforme de données entière d'un seul coup. Cette méthode agile permet même aux petites équipes de démontrer des avantages tangibles et d'itérer. Des solutions comme Scavenger AI s'alignent sur ce principe, permettant des analyses de données rapides.

En fin de compte, la confiance dans les données est fondamentale pour l'analytique IA. Kober souligne des pratiques robustes en matière de qualité des données, établissant des parallèles avec le développement logiciel, y compris les tests automatisés et les normes de traitement des données. Des architectures comme l'approche « médaillon », avec ses couches bronze, argent et or, fournissent un moyen structuré d'affiner les données, garantissant leur fiabilité et leur utilité pour l'analyse avancée.