Dans le monde numérique d’aujourd’hui, les données sont l’un des actifs les plus précieux d’une organisation, en raison de leur capacité à créer de la valeur commerciale. En effet, avec des données de qualité, les entreprises sont en mesure de prendre des décisions éclairées, améliorer leurs opérations et acquérir un avantage concurrentiel, pour ne citer que quelques avantages.
Mais cela ne suffit pas. À l’instar de votre personnel, vos données doivent être gérées comme un actif stratégique. Or cette tâche peut s’avérer très complexe, en particulier pour les entreprises du secteur manufacturier qui doivent faire face à une croissance exponentielle du volume des données et dont les opérations dépendent de plus en plus de leur capacité à maîtriser toutes ces données.
C’est dans ce contexte que la gestion des données devient un élément clé pour permettre à une entreprise de devenir un fabricant véritablement axé sur les données.
Qu’entend-on par « gestion des données? »
La gestion des données consiste à recueillir, stocker et protéger les données de votre organisation, ainsi qu’à préserver leur intégrité. Elle implique la mise en place de politiques, de procédures et de systèmes qui garantissent leur exactitude, leur exhaustivité et leur accessibilité lorsque vous en avez besoin. Lorsque vous êtes un fabricant axé sur les données, une gestion efficace de vos données implique de pouvoir anticiper les événements perturbateurs et réagir stratégiquement et rapidement, pour devenir une organisation agile et résiliente.
La gestion des données implique de disposer d’un plan d’action pour vos données tout au long de leur cycle de vie. Permettez-moi d’en expliquer les différentes phases.
Phase 1 – Gouvernance
La gouvernance des données est la gestion globale des données, y compris les personnes qui y ont accès et la manière dont elles sont utilisées. Cela comprend la mise en place de politiques et de procédures pour la collecte et le stockage des données ainsi que leur accès. De solides stratégies de gouvernance des données garantissent la précision et l’exhaustivité de vos données, leur accès en temps réel et leur conformité à toutes les exigences réglementaires.
Phase 2 – Qualité
La qualité des données fait référence à la précision, à l’exhaustivité et à la fiabilité de vos données. Pour prendre des décisions éclairées, vous devez disposer de données de qualité, sans erreur ni incohérence, et dûment validées et nettoyées.
Phase 3 – Sécurité
Les données doivent être sécurisées tout au long de leur cycle de vie, dès le départ, lorsqu’elles sont générées, et jusqu’à leur obsolescence. Cela est particulièrement important dans les environnements de fabrication numériques de plus en plus complexes. Pour protéger vos données et réduire les risques de violation et de cyberattaques, vous devez mettre en place des mesures de sécurité telles que du cryptage, des pare-feu et des systèmes de détection des intrusions afin de protéger les données contre tout accès non autorisé. Le respect des réglementations sur la protection des données personnelles est un autre élément tout aussi important.
Phase 4 – Archivage et fin de vie des données
Les données ne peuvent pas être conservées indéfiniment. La manière dont les données sont traitées lorsqu’elles ne sont plus nécessaires ou qu’elles arrivent en fin de vie est un aspect essentiel de la gestion des données. Il s’agit de mettre en place des politiques et des procédures de stockage et de conservation des données pendant une certaine période, puis de les détruire ou de les effacer lorsqu’elles ne sont plus nécessaires ou qu’elles arrivent à la fin de leur période de conservation réglementaire. Cela est important tant du point de vue de la conformité que de la gestion des coûts.
Gérer les données sémantiques
Au fur et à mesure que la gestion des données évolue, les organisations doivent envisager des stratégies qui leur permettent de comprendre les données sémantiques. Celles-ci sont riches de sens et en contexte, donc elles peuvent être facilement interprétées par les humains et les machines. Elles diffèrent des données traditionnelles qui sont souvent cloisonnées et difficiles à comprendre.
Dans le secteur manufacturier, les données sémantiques sont à la base des jumeaux numériques, des représentations virtuelles d’objets ainsi que des systèmes physiques utilisés pour la simulation, l’analyse et la prédiction. Pour une représentation précise et détaillée, les données sémantiques sont généralement structurées et annotées à l’aide d’ontologies qui fournissent une structure et un vocabulaire communs aux données. Cela permet de mieux intégrer les jumeaux numériques à d’autres systèmes tels que l’intelligence artificielle, l’Internet des objets et l’informatique en périphérie pour fournir des renseignements ainsi que des prédictions en temps réel et faciliter les prises de décision. Je vous invite à lire notre étude de cas qui décrit comment un jumeau numérique 4D d’usine aide une société minière à renforcer la sécurité de ses travailleurs et à accroître l’efficacité de ses activités de maintenance.
Dites non aux silos!
Les leaders du secteur manufacturier comprennent que le décloisonnement des silos de données dans l’ensemble de l’entreprise a une incidence directe sur les modes de communication et de collaboration, ainsi que sur leur efficacité. Il s’agit également d’un élément essentiel pour parvenir à une véritable intégration, des leaders jusqu’aux unités de production.
En abordant la gestion des données à l’échelle de l’entreprise, on s’assure que les données sont intégrées et cohérentes dans toute l’organisation, plutôt que d’être cloisonnées au sein de plusieurs services ou unités d’affaires. Ainsi, elles peuvent ainsi être partagées, utilisées et réutilisées efficacement, tout en évitant la duplication et en améliorant la prise de décision au sein de l’organisation.
Établir des normes pour garantir le succès des données
Alors que les leaders du numérique ouvrent de nouvelles voies, que les marchés évoluent et que le besoin de travailler dans des écosystèmes se fait de plus en plus pressant, les normes de données vont jouer un rôle fondamental pour garantir la cohérence, la comparabilité et l’interopérabilité des données entre les différents systèmes et applications. Le respect de ces normes de données (ou des règles et lignes directrices pour la collecte, le stockage et le partage des données) facilitera le partage des données entre les services et avec les partenaires extérieurs. Il garantira l’exactitude, la fiabilité et la validité des données pour la prise de décision.
En résumé, aucune initiative ou stratégie en matière de données ne peut porter fruit sans des pratiques et des politiques complètes de gestion des données. La gestion des données est essentielle pour garantir l’exactitude, l’exhaustivité et la sécurité des données au sein d’une organisation, lui conférant ainsi un avantage décisif en période d’incertitude.
Où en êtes-vous dans votre parcours de gestion des données? Contactez-moi pour discuter de la puissance de la transformation des données dans le secteur manufacturier. Je vous invite également à lire les blogues de cette série sur la fabrication axée sur les données :
Série de blougues
Comment devenir un fabricant axé sur les données en 4 étapes.
Quelles sont les bonnes questions à se poser pour élaborer une stratégie de gestion des données dans le secteur manufacturier?
Intelligence d’entreprise Passer de la richesse des données à la richesse des connaissances dans le secteur manufacturier
Pourquoi est-il essentiel d’adopter une approche centrée sur les personnes pour devenir un fabricant axé sur les données?
À propos de l’auteur
Helena Jochberger
Vice-présidente, responsable sectorielle mondiale, Secteur manufacturier
À titre de responsable du secteur manufacturier à l’échelle mondiale, Helena Jochberger assure la conception, le développement et l’orientation stratégiques du portefeuille du secteur manufacturier de CGI.
