Chaque année, les grandes entreprises dépensent des billions de dollars dans des projets de transformation numérique conçus pour intégrer fermement les technologies numériques dans leurs opérations commerciales. Ces technologies comprennent l'analyse prédictive et les systèmes d'aide à la décision, et ont le potentiel de transformer l'orientation traditionnelle de l'informatique de la réduction des coûts et de la résolution des contraintes techniques à la création proactive de valeur et d'opportunités dans toute l'organisation.

Cependant, les défis de mise en œuvre signifient que bon nombre de ces projets de transformation numérique se soldent par un échec, entraînant d'énormes pertes financières pour les entreprises concernées. Dans une étude empirique publiée dans le Journal of Digital Economy de KeAi , des chercheurs de la Harvard Business School et de la Stockholm School of Economics en Suède, ont exploré les origines de ces défis de mise en œuvre et examiné comment les entreprises peuvent améliorer leurs chances de créer de la valeur commerciale à partir des nouvelles technologies numériques, en particulier le big data et le cloud computing.

L'étude s'appuyait sur des données d'enquête détaillées. Ces données ont été recueillies par Keystone Strategy et Microsoft via des entretiens en personne avec des cadres supérieurs de la technologie dans plus de 100 entreprises du Fortune 1000, avec des revenus combinés de plus de 4 000 milliards de dollars. L'enquête a couvert un ensemble complet de cadres techniques et d'outils avancés développés par des natifs du numérique dans l'analyse de données et l'adoption de l'IA. Chaque entreprise interrogée a été choisie pour son modèle d'exploitation traditionnel, qui peut avoir un impact négatif sur l'adoption des nouvelles technologies numériques. Ces entreprises sont souvent contraintes par des systèmes d'entreprise hérités complexes qui ont été créés et modifiés sur de longues périodes.

Les chercheurs ont identifié "l'architecture des données", en d'autres termes, la manière dont les actifs de données logiques et physiques d'une organisation et les ressources de gestion des données sont structurés, comme un élément crucial d'une transformation numérique réussie. Sam Cao, professeur adjoint au département d'entrepreneuriat, d'innovation et de technologie de la Stockholm School of Economics, explique :"L'architecture des données capture largement les capacités de l'architecture technologique autour du traitement des flux de données à travers plusieurs couches et pipelines, combinant des ensembles de données à travers diverses sources et emplacements. , et le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Une architecture de données cohérente permet aux entreprises d'intégrer de grandes quantités de données de manière automatisée et rapide. Et elle aide les entreprises traditionnelles à traduire leurs investissements techniques en co-inventions centrées sur l'utilisateur. De telles co-inventions inclure des applications d'apprentissage automatique et des analyses prédictives intégrées à l'ensemble de l'organisation dans divers processus métier, ce qui augmente la valeur du travail effectué par les utilisateurs de données et les décideurs."

Les chercheurs ont également constaté que les systèmes existants affectent négativement la capacité d'une entreprise à aligner son architecture de données et à s'engager dans la transformation. Cao déclare :"Les composants technologiques obsolètes des systèmes informatiques existants peuvent entraver les efforts de transformation numérique. Les systèmes logiciels complexes aggravent encore le problème. Les applications logicielles critiques sont intégrées dans de nombreuses parties de l'organisation, ce qui rend les technologies héritées encore plus difficiles à supprimer."

Elle ajoute :"L'étude souligne le fait que les entreprises doivent évaluer attentivement ces défis avant de s'engager dans des initiatives de transformation numérique, et elle souligne l'importance d'un cadre architectural pratique pour la gestion de l'IA." + Explorer plus loin

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