Pourquoi la maîtrise des données peut faire ou défaire l'avenir de votre entreprise (et comment l'améliorer)
L'industrie technologique est confrontée à une pénurie alarmante de talents dans le domaine des données. Malgré des rapports montrant que les hommes et les femmes qui obtiennent des diplômes STEM plus que jamaisLa recherche d'experts dans les domaines de l'apprentissage machine, de la science des données et d'autres domaines des "sciences dures" se poursuit. Gartner révèle que "50 % des organisations ne disposeront pas de compétences suffisantes en matière d'IA et de maîtrise des données pour atteindre une valeur commerciale d'ici 2020". Le manque de personnel n'est pas le problème sous-jacent. Le problème de fond est le manque de maîtrise des données disponibles parmi les talents potentiels et actuels.
Qu'est-ce que la maîtrise des données ?
Le Massachusetts Institute of Technology (MIT) définit la culture des données comme "la capacité à lire, travailler avec, analyser et argumenter avec des données". En bref, c'est une compétence qui a été promue par Gartner, FastCompany et d'autres entreprises de premier plan comme le prédicteur le plus influent de la réussite des entreprises dans le domaine de la technologie aujourd'hui.
Bien que les données soient actuellement le champion de l'échec pour toute stratégie d'intelligence économique, la confiance dans les données est faible. Les organisations perdent leur avantage concurrentiel parce qu'une meilleure maîtrise des données augmente les performances de l'entreprise - 85 % des travailleurs ayant une bonne maîtrise des données déclarent qu'ils sont "très performants" dans leur travail, contre 54 % pour le reste de la main-d'œuvre (Qlik).
Même pour les natifs du numérique comme Millennials, Forbes indique que la maîtrise des données n'a atteint que 22 %. Si vous trouvez cela troublant, la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie a découvert dans la même étude que juste 24% des décideurs de haut niveau ont passé les tests standard de maîtrise des données.
Aïe.
Cela ne veut pas dire que les entreprises n'essaient pas. C'est un problème de grande qualité, un problème où nous déplaçons un lot plus rapidement que la main-d'œuvre à venir et que le reste du système d'entreprise actuel ne peut suivre. Et, sans surprise, ce sont les secteurs les plus lents à innover, tels que le transport aérien commercial, le commerce de détail, l'éducation et le gouvernement, qui sont les plus touchés. En fait, Faire preuve d'intelligence révèle que "seul un cinquième des étudiants âgés de 16 à 24 ans se sentent à l'aise pour interpréter et appliquer les données".
Qu'est-ce qui empêche la maîtrise des données de se généraliser ?
Bien sûr, la majorité des installations de recherche comme les universités, les laboratoires et les entreprises axées sur les données font des progrès technologiques. La Société de conception graphique expérientielle révèle quelques obstacles communs à l'adoption de la culture des données au sein de certaines organisations :
- Les logiciels actuels de traitement de données sont déjà complexes grâce aux nouvelles vagues de l'apprentissage approfondi et d'autres sciences des données
- Certaines entreprises ne disposent pas de l'infrastructure informatique ou des compétences nécessaires pour stocker, analyser et utiliser pleinement les données volumineuses, et
- Le concept de données est encore étranger et même aride pour de nombreux publics non techniques, tant dans la culture d'entreprise qu'en dehors
Les obstacles ne s'arrêtent pas à la technologieLa politique et même les systèmes socio-économiques sont également des facteurs. (Par exemple, la Suède a le pourcentage le plus élevé d'entreprises où chacun est habilité à utiliser des données, soit 33 % ; le Japon n'en a que 13 %). Parmi les obstacles à la maîtrise des données figurent l'accès aux ressources technologiques dans le monde entier, l'évolution rapide de la technologie avant que l'homme ne puisse suivre et le manque d'experts actuels disponibles dans le monde entier.
Si les données sont aussi obscures pour la plupart des dirigeants et des cadres supérieurs que l'indique la recherche, les entreprises qui n'innovent pas plus tôt auront beaucoup de problèmes au début de la décennie. Négliger les tendances et la demande des consommateurs est non seulement coûteux mais aussi mauvais pour des industries entières. Airbnb est un exemple classique d'une entreprise qui a su tirer parti de la conception, des initiatives de gestion des performances comme le BPM et des données pour comprendre les besoins des utilisateurs afin de construire une meilleure solution pour ses clients. En raison de la proactivité d'Airbnb dans l'exploitation de la puissance des données dans son modèle économique, l'ensemble de l'industrie hôtelière est maintenant menacée.
Heureusement, il existe des initiatives que vous pouvez prendre pour améliorer la maîtrise des données dans votre organisation afin que cela n'arrive pas à votre entreprise.
(Source : Unsplash)
Encourage a data-driven culture
Data literate professionals have always been hired by data-driven companies. The problem is addressing the organizational silos that occur as a result of keeping those experts confined to only IT or intelligence departments. Since departments and teams are becoming more interdependent on one another to generate more customer satisfaction (and thus, profit), companies need to include these experts where the decision-making is happening—for most larger enterprises, that’s in the boardroom.
What happens when that doesn’t occur? The scary reality is that the majority of enterprises today won’t exist in the near future due to a lack of prioritization about data.
Due to changes in the digital landscape of business, approximately half of the companies currently on the S&P 500 will be replaced over the next decade (Inc).
Microstrategy’s Content Director Tricia Morris attributes this to what she calls “digital Darwinism,” or business’ ability to adapt successfully in the age of the information revolution. Companies with a “future-back strategy” that understand the future is now may have a better chance at surviving, according to Innosight research.
Often, the main hurdle to changing a less-technical company privy to the power of data starts with mindset. Many enterprises have embraced C-suite titles like Chief Intelligence or Innovation Officers, but these titles tend to focus more on leveraging business intelligence strategy, not necessarily leveraging the power of data to boost revenue strategy.
A lack of qualified leadership and ethical business decision-making on the executive board can undermine the authority and confidence of an entire enterprise (Uber is still recovering from this issue). To combat this, enterprises can focus on building stronger relationships among external and internal stakeholders, and as well as the nurture of a future Chief Data Officer (CDO) among its network, an organizational head that can help mitigate common pitfalls found as a result of data illiteracy.
But change cannot happen overnight. These processes require a change from within from the leadership board to inspire growth within a business. CDOs cannot give marching orders to their employees expecting to spur change. Instead, they must “use emotional and rational arguments” to win over stakeholders, counteracting the often unsexy perceived nature of data among non-technical team members. Failure to educate your current employees and consumer base could result in becoming one of ten known companies to go out of business because of lack of innovation, as found by Collective Campus.
It’s not just about losing a competitive edge on the organizational level. Not taking care of current employee talent leaves dangerous wiggle room for employees to fall behind. And this change as to come top-down, CMS Wire suggests.
“Stop believing in unicorns,” warns Tamara Dull, Director of Emerging Technologies for SAS Best Practices. “Big data deserves a seat at the table, but it doesn’t need its own table.” Dull doesn’t believe in a one-stop-shop solution. Instead, she opts for companies to change their approach to developing a culture that encourages data literacy. Soft skills like leading by example, effective communication, and understanding KPIs in relation to business strategy can transform a company’s current elasticity to innovation.
So, we know that encouraging human-centric basics in business can ripen a data-resistant workforce to change. But what about closing the data literacy divide in technical skills? One strategy involves being proactive rather than reactive in regard to on-the-job training.
Invest in current talent
Instead of reinventing the wheel by searching for top talent elsewhere, Mike Gavin believes enterprises can take advantage today by investing in current employees.
Gavin leads Corporate Training at Metis, a data science and analytics training company. As a far “upskilling” non-technical talent, the lessons “enable broader staff to identify and scope problems within the business and to perform initial analysis without needing the help of a highly technical person, “ he says in an interview with Burtch Works. “It also improves communication and collaboration between teams.”
Metis isn’t the only company to hop on the coding Bootcamp or analytics academy train. Popular EdTech companies like Coursera, Udemy, and General Assembly specialize in offering certificates in data science, programming, or Business Analytics 101 for the not so data-savvy individual. Even cloud technology giants like Microsoft Azure, AWS, and Google Cloud now offer certifications in data science.
But don’t worry about these companies not delivering top-notch value. Students can expect to earn industry-recognized credentials that boost salary earnings on top of skills learned. Udacity takes this one step further by partnering exclusively with Google to offer nano degrees, or small degree-like programs designed to address the lack of technical talent available in current enterprise institutions.
The result of these training initiatives? Recruiters are seeing improved data literacy among job candidates with new skills recycled back into the workforce, all at a fraction of the cost associated with employee churn. Retraining may cost a lot up front, but the savings payoff is estimated in the millions thanks to happier employees and increased job satisfaction from the new skills acquired.
It sounds like a win-win to us.
Build a data literacy program
Finally, the last strategy to improving data literacy in businesses is by investing a little elbow grease into developing easily accessible data literature designed to educate multidisciplinary teams, both in and out of the C-suite.
For companies in the SaaS space like Business Process Management software (BPMS), quantitative metrics relying on data are key performance indicators of efficiency in the customer’s eyes. Teams outside of the IT department need to be able to communicate the business value of such software, a task that requires time and attention across an entire organization.
Typically, translating technical jargon is done through hiring a knowledgeable technical writer or relying on the acumen of a highly-trained Product Manager. While these practices aren’t discouraged, implementing data literature on a regular basis is an effective alternative to just relying on a data-fluent liaison to play the role of the messenger.
For implementing, Qlik recommends following a four-step process: communication, assess, train, and iterate. It’s not going to happen overnight, but making the effort at least gets the transformation started.
A look to the future
Data literacy is becoming one of the most sought-after skills an organization can have in lieu of technological advancement. While current reports show that the majority of senior-level executives, employees, students, and the wider workforce is not data confident, there are initiatives and resources available to encourage greater fluency in interpreting data across the enterprise system.
Bottom line: Don’t let your company fall behind because of not prioritizing this critical (and proven) predictor of business success. Invest in the resources you need to overcome the challenges against barriers today by adopting data-driven practices that drive forward your business intelligence strategy, like Business Process Management (BPM).
A propos de ProcessMaker :
ProcessMaker est une société internationale américaine de SaaS dont le siège est à Raleigh-Durham, en Caroline du Nord. Nous fournissons une assistance clientèle complète, des formations et des services professionnels aux grandes entreprises qui ont besoin de solutions de flux de travail hautement personnalisées avec notre logiciel de gestion des processus d'entreprise (BPM). Notre produit phare Low-Code est le choix préféré de nos clients en raison de sa grande capacité de personnalisation avec peu de connaissances en programmation nécessaires, ce qui fait de Low-Code une solution facile à utiliser pour les équipes non techniques.
