Le développement rapide des nouvelles technologies, comme l’intelligence artificielle générative et le Machine Learning, transforme la manière dont nous travaillons et dont nous gérons les entreprises. 
L’analyse des données devient dès lors un atout de plus en plus important et précieux que les entreprises doivent comprendre et exploiter pour obtenir un avantage concurrentiel. 

Dans ce contexte, le rôle du Chief Information Officer (CIO) est devenu essentiel, car il constitue la force motrice de l'adoption par les entreprises de l'analyse des données.

La dernière étude menée par Cognizant et Cionet permet de mieux comprendre comment les entreprises en Belgique utilisent avec succès l’analyse des données. 
Il en ressort que quatre éléments indispensables permettent d'améliorer leur analyse.

1. Le rôle primordial du CIO 

Le Chief Information Officer joue un rôle crucial dans l'adoption de l'analyse des données et l'adaptation à de nouvelles méthodes de travail. Ils clarifient les situations futures, favorisent la collaboration et servent de catalyseurs pour de nouvelles méthodes de travail. Le CIO est également chargé d'instaurer une culture axée sur l’analyse des données qui encourage l'adoption des données dans tous les domaines de l'entreprise.   
Il reconnaît ainsi le potentiel des données afin de rationaliser la production et organise ensuite des formations pour que tous les employés sachent comment les utiliser efficacement dans leur travail. Un CIO peut également aller plus loin en implémentant un projet de transformation numérique à l’échelle de l’entreprise, visant à moderniser et renforcer la technologie – et donc l'analyse des données – afin de la préparer à des réussites et des disponibilités futures. 

2. Prioriser la valeur commerciale 
En collaborant de manière transversale, les entreprises qui donnent la priorité à la valeur commerciale globale plutôt qu'aux améliorations technologiques à court terme peuvent accroître leur efficacité et engranger des gains importants. 
Par exemple, les équipes interfonctionnelles, dotées d'une expertise dans un large éventail de compétences cognitives telles que l'IA, l'informatique, mais aussi les ventes, le marketing et les ressources humaines, sont essentielles pour fournir des cas d'utilisation de manière efficace et pour atteindre des objectifs. 
Cette collaboration signifie que les objectifs commerciaux et informatiques peuvent être atteints et se complètent toujours. 

3. Optimiser les capacités 
Pour maximiser les capacités d'analyse de données, les organisations doivent prendre en compte 4 flux : établissement d’une infrastructure d'analyse de données commune, atteinte de l'autonomie de gouvernance, maintien de la qualité des données et la promotion de la valeur intégrée des données. 
En acceptant l'idée que la qualité des données est un moyen de parvenir à une fin, et non une fin en soi, les organisations peuvent stimuler la croissance organique en prenant des décisions fondées sur l'analyse des données.  
Par exemple, l'entreprise recrute et forme de nouveaux responsables pour l'intégrité des données. 

4. Une nouvelle façon de travailler 
Adopter l'analyse des données coopérative et la prise de décision éclairée devient impératif pour les organisations qui cherchent à libérer le potentiel inutilisé de leurs datas. Ce changement sismique nécessite une transformation culturelle, un engagement sans relâche de toutes les parties prenantes et la reconnaissance du fait que la réorganisation de la prise de décision est essentielle afin de faire face à la complexité.  
Par exemple, l’entreprise présente à ses employés de nouveaux outils, instruments et méthodes, comme PowerBi et Tableau. 
Dans une ère axée sur les datas, il est nécessaire de former convenablement ses employés et de les convaincre de la plus-value de ces outils. Et désigner des ambassadeurs au sein de l’entreprise qui défendront ces outils et en contrôleront l'utilisation et l'efficacité. Il s'agit d'un processus continu qui fait partie du travail quotidien. 

 « Le mélange harmonieux de la sagesse humaine et de l'IA peut ouvrir la voie à des résultats commerciaux remarquables. Les entreprises qui passent à l'analyse des données en libre-service enregistrent des taux d'adoption plus élevés. En passant d'un modèle "push", où le CIO initie l'adoption de l'analyse de données, à un modèle "pull", où l'organisation recherche activement des informations analytiques, de nouveaux cas d'utilisation sont débloqués », explique Bart Moens, AI et Analytics Director chez Cognizant.