Découvrez les défis et les pièges courants de l’innovation axée sur les données et comment les surmonter grâce à la qualité, à l’intégration, à l’éthique, à la culture, à la valeur et à la créativité des données.

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Quels sont les défis et les pièges communs de l’innovation axée sur les données ?

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L’innovation axée sur les données est le processus d’utilisation des données pour créer de nouveaux produits, services ou solutions qui répondent aux besoins des clients et génèrent de la valeur. Il peut vous aider à obtenir des informations, à identifier les opportunités et à optimiser les performances. Mais cela s’accompagne également de défis et de pièges courants dont vous devez être conscient et éviter. Voici quelques-uns d’entre eux et comment vous pouvez les surmonter.

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1 Qualité des données

L’un des facteurs les plus importants pour l’innovation axée sur les données est la qualité de vos données. Vous devez vous assurer que vos données sont exactes, fiables, pertinentes et opportunes. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des résultats trompeurs, des décisions erronées et un gaspillage des ressources. Pour améliorer la qualité de vos données, vous devez établir une gouvernance, des normes et des processus clairs en matière de données. Vous devez également valider, nettoyer et enrichir vos données régulièrement, et utiliser des outils et des techniques pour détecter et corriger les erreurs.

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Taryn Talley

Head of Marketing @ Position² | Driving Revenue, Brand Activation | Digital Marketing | Content Marketing | Social Media Marketing | Experiential Marketing | Marketing Operations | Featured in NASDAQ & Bold Journey
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Data quality is critical. I was at a firm that touted they had 27k records in their CRM - when I went to run a campaign only 1k contacts were marketable. I ended up negotiating a data true-up with an intent provider we just brought in - the end result was that we increased marketable contact by over 6x. Without the proper governance and management poor data quality can have a material impact on your marketing efforts.

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2 Intégration des données

Un autre défi pour l’innovation axée sur les données est l’intégration des données. Vous devez être capable de combiner et d’analyser des données provenant de différentes sources, formats et systèmes. Cela peut être complexe et coûteux, surtout si vous avez des données cloisonnées, héritées ou incompatibles. Pour surmonter ce défi, vous devez adopter une stratégie d’intégration de données qui s’aligne sur vos objectifs commerciaux et vos cas d’utilisation. Vous devez également tirer parti des technologies et des plates-formes qui peuvent vous aider à intégrer, gérer et accéder à vos données de manière transparente et sécurisée.

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Taryn Talley

Head of Marketing @ Position² | Driving Revenue, Brand Activation | Digital Marketing | Content Marketing | Social Media Marketing | Experiential Marketing | Marketing Operations | Featured in NASDAQ & Bold Journey
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Proper management, leadership and a strategic vision can make a positive impact on data integration efforts. There's nothing more unusable for marketing than data sources that are not connected or incompatible - I'm a proponent of the single source of truth. It allows for your organization to utilize the same data for all of their efforts.

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3 Éthique des données

Un troisième défi pour l’innovation axée sur les données est l’éthique des données. Vous devez vous assurer que vos pratiques d’utilisation des données et d’innovation sont éthiques, responsables et conformes aux lois et règlements. Vous devez également respecter la vie privée, les droits et les intérêts de vos personnes concernées et de vos parties prenantes. L’éthique des données peut affecter votre réputation, votre confiance et votre impact social. Pour relever ce défi, vous devez développer un cadre d’éthique des données qui guide vos activités de collecte, d’analyse et d’innovation de données. Vous devez également mettre en œuvre des mesures et des politiques de protection des données et dialoguer avec vos personnes concernées et vos parties prenantes de manière transparente et respectueuse.

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Colin Nekritz

Digital marketing and communication strategist whose work you've seen has been responsible for billions in revenue. Discusses higher ed and "AI." Building a CBT-based productivity app for neurodivergents.
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The future manta of data ethics is reputation and transparency. The following thoughts relate to the theoretical Web 3.0. — Build trust: Be transparent about your data practices, use data responsibly, and respect user privacy. Make it easy for users to control and opt out of data collection and its use. — Create a positive social impact: Lean into data to improve people's lives, be it their buyer personas, in healthcare, finance, tech, or everywhere data could, and should, be anonymized. — Be accountable: This means being transparent about all data practices and prepared to answer questions from users, regulators, and the media, and being diligent about your data and the actions you take.

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4 Culture des données

Un quatrième défi pour l’innovation axée sur les données est la culture des données. Vous devez favoriser une culture qui soutient et encourage l’innovation axée sur les données dans l’ensemble de votre organisation. Cela signifie que vous devez avoir une vision, une stratégie et un leadership clairs pour l’innovation axée sur les données. Vous devez également avoir les compétences, les capacités et l’état d’esprit appropriés pour l’innovation axée sur les données. Et vous devez avoir les bonnes incitations, récompenses et reconnaissance pour l’innovation axée sur les données. Pour créer une culture des données, vous devez communiquer la valeur et les avantages de l’innovation axée sur les données, fournir une formation et un coaching, et promouvoir la collaboration et l’expérimentation.

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Dominic Gallello

Managing Director, Bridgepoint
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5 Valeur des données

Un cinquième défi pour l’innovation axée sur les données est la valeur des données. Vous devez être en mesure de mesurer et de démontrer la valeur de vos efforts et résultats d’innovation axés sur les données. Cela peut vous aider à justifier vos investissements, à optimiser vos ressources et à améliorer votre performance. Mais cela peut aussi être difficile et subjectif, car la valeur des données peut dépendre de divers facteurs, tels que le contexte, les objectifs et les parties prenantes. Pour capturer et communiquer la valeur de vos données, vous devez définir votre proposition de valeur, vos métriques et vos indicateurs pour l’innovation axée sur les données. Vous devez également utiliser des outils et des méthodes pour évaluer et rapporter la valeur de vos données.

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6 Créativité des données

Un sixième défi pour l’innovation axée sur les données est la créativité des données. Vous devez être en mesure de générer des idées nouvelles et utiles à partir de vos données qui peuvent résoudre des problèmes et créer des opportunités. Cela nécessite que vous ayez un état d’esprit, un processus et un environnement créatifs pour l’innovation axée sur les données. Vous devez également disposer d’une équipe diversifiée et multidisciplinaire capable d’apporter différentes perspectives et compétences à vos projets d’innovation axés sur les données. Pour améliorer votre créativité en matière de données, vous devez explorer vos données sous différents angles, utiliser des techniques telles que le brainstorming et le prototypage, et tester et itérer vos idées.

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Andy Trewin Hutt

Associate Director at Morrama (Certified B Corp) | Problem solving for startups and individuals | Advisor and consultant
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From a design perspective, I believe that data-driven innovation is not just about collecting and analyzing data, but also about using it creatively to solve problems and create opportunities. To achieve this, it's important to have a multidisciplinary team with diverse skills and perspectives and to foster a creative environment that encourages experimentation, exploration, and iteration. Techniques such as design sprints and prototyping can help enhance data creativity and lead to more innovative solutions. However, it's also important to ensure that the data being used are ethical and unbiased and that the solutions being developed are user-centred and address real needs and challenges.

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7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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1 Qualité des données

2 Intégration des données

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6 Créativité des données

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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