Darren Cooper

Les données synthétiques sont des données de test. Elles fluidifient le fonctionnement de l’entreprise. Si elles sont automatisées avec l’IA ou le machine learning, le Master Data Management (MDM) devient indispensable pour garantir des décisions non biaisées.

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Gagner de l’argent grâce aux données exige des données pertinentes.

La monétisation des données est généralement comprise comme le « processus consistant à utiliser les données pour obtenir un avantage économique quantifiable » (Glossaire Gartner, Data Monetization). Il existe trois moyens typiques d’y parvenir :

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Ensemble, les small data et le MDM multidomaine apportent de nouveaux éclairages pour l’entreprise.

Au cours de ces dernières années, j’ai travaillé dans le domaine de la gouvernance des données. J'ai eu affaire à de nombreux projets visant à réécrire les processus décisionnels à l'aide du « big data ». Les lacs de données, l'analyse prédictive, l'IA et une pléthore d'autres acronymes ont, pour beaucoup, masqué la complexité du big data. Celui-ci promettait de fournir les quatre œufs d'or de la connaissance des données : 1) meilleure prise de décision, 2) clients plus heureux, 3) absence de risque et 4) identification de nouvelles opportunités.

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Faire confiance aux données que vous utilisez n'a jamais été aussi important dans le secteur des sciences de la vie.

Les chaînes d'approvisionnement subissent une pression toujours plus forte pour accroître la rapidité et l’efficacité. Les dirigeants d'entreprise doivent prendre des décisions plus « data-driven » pour identifier les domaines permettant d'améliorer la rentabilité, de créer de nouvelles opportunités et de gérer la conformité de manière transparente. Cependant, les données les plus critiques pour l'entreprise, notamment les données sur les produits, les fournisseurs et les clients, font obstacle à cette approche Data-Driven. Ces données manquent de qualité, de cohérence et de disponibilité, en raison notamment de processus de gestion fragmentés et incohérents.

Impossible d’être data-driven si vous n’avez pas confiance en vos données.

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Les solutions de Master Data Management « multidomaine » (MDM) ne sont pas toutes identiques. Voici leurs différences et pourquoi vous devez les connaître.

En sélectionnant des solutions de Master Data Management et de gouvernance des données, l'un des nombreux aspects que vous êtes susceptible d'évaluer sera la prise en charge du MDM « multidomaine ». Il est presque certain que votre premier réflexe sera de choisir une solution qui « peut tout faire ». Souvent, ce choix se fera alors que votre cas d'usage actuel ne couvre qu’un seul domaine de données, par exemple les données sur les clients ou sur les produits. Afin d'utiliser plus efficacement les ressources disponibles, une solution unique, capable d'évoluer, serait bien sûr préférable.

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Le Master Data Management multidomaine ou MDM donne un meilleur départ aux stratégies de personnalisation

L'expérience client commence par la compréhension de ce que veulent les clients. Le Master Data Management multidomaine est une discipline clé pour réussir le développement d'une stratégie de personnalisation. Avec le MDM multidomaine, vous créez une vue client à 360° qui vous permet de baser vos stratégies de personnalisation et d'hyper-personnalisation sur les bonnes informations.

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