La révolution numérique dans laquelle nous sommes plongés est une révolution permanente. Nous vivons une époque où la capacité de réagir rapidement – presque instantanément – aux changements est devenue une exigence incontournable pour toute entreprise (et, disons-le, pour chaque employé qui y travaille).

Dans ce contexte, les données représentent la ressource la plus précieuse et la plus stratégique : elles constituent le nouveau capital (ce que l’on appelle souvent « le nouveau pétrole ») sur lequel on va bâtir l’efficacité opérationnelle, l’innovation et la compétitivité.

Dans le domaine de la gestion des services informatiques (ITSM), la valeur des données est encore plus évidente : c’est grâce à des insights en temps réel que les entreprises peuvent prendre des décisions proactives, optimiser leurs services et prévenir les incidents.

Attention toutefois ! Il ne suffit pas de collecter un maximum d’informations : il faut les transformer en données exploitables dans l’ITSM, c’est-à-dire en données prêtes à orienter des actions immédiates et concrètes.

Et c’est précisément sur ce point que nous concentrons la suite de cet article : pas un énième texte sur l’importance abstraite de ce que l’on appelle « Big Data », mais un parcours très pratique qui commence par les avantages des données exploitables, puis se focalise sur leur impact dans l’ITSM, avec les défis connexes à relever.

Des données brutes aux données exploitables dans l’ITSM.

Les départements IT, dans tous types d’entreprises, collectent chaque jour d’immenses volumes d’informations : tickets de support, indicateurs de performance, logs systèmes, retours des utilisateurs, et bien plus encore. Une masse énorme de données brutes… qui, sans traitement, reste cependant largement inutilisable. Le véritable enjeu réside dans le fait de rendre ces données lisibles, de les organiser et de les contextualiser. C’est seulement ainsi qu’on peut en extraire de la valeur – et donc un avantage concurrentiel.

Autrement dit : les données exploitables dans l’ITSM sont des données traitées et enrichies, capables d’accompagner la prise de décisions opérationnelles et stratégiques avec une efficacité maximale et dans les délais les plus courts possible.

En pratique, une utilisation intelligente des données vous permet :

• de passer d’une gestion réactive à une gestion proactive des incidents ;
• d’optimiser l’utilisation des ressources et d’améliorer les workflows ;
• de réduire drastiquement les interruptions de service ;
• d’améliorer l’expérience utilisateur grâce à des interventions ciblées et prédictives ;
• de soutenir l’amélioration continue et l’innovation, adaptées à vos besoins spécifiques.

Ces avantages sont développés plus en détail ci-dessous.

Les principaux avantages des données exploitables dans l’ITSM.

Passer de l’information à l’action : c’est cela, la vraie révolution qu’apportent les données exploitables dans l’ITSM. Nous avons listé plus haut quelques bénéfices ; approfondissons-les à présent autour de trois axes majeurs.

De la gestion réactive à la gestion proactive.

L’analyse en temps réel permet d’identifier des tendances, des anomalies, des signaux faibles qui, s’ils sont détectés à temps, permettent d’intervenir avant que de réels problèmes ne surviennent.

Des solutions comme EV Observe d’EasyVista permettent, par exemple, d’analyser les données en temps réel et de déclencher des alertes prédictives.

Bref, comme le dit l’adage : mieux vaut prévenir que guérir. Dans une perspective contemporaine, il s’agit de passer d’une gestion réactive à une approche proactive qui rend l’infrastructure IT résiliente et minimise l’impact des incidents sur la marche de l’entreprise.

Allons plus loin : une bonne exploitation des données exploitables dans l’ITSM permet même de réduire considérablement le nombre d’incidents graves.

L’optimisation des services.

Il ne s’agit pas uniquement de gestion des incidents. Une lecture pertinente des données permet d’identifier les goulots d’étranglement, les inefficacités et domaines à améliorer dans les workflows informatiques normaux.

C’est un peu comme disposer d’une photographie en ultra-haute définition de tout ce qui se passe dans l’entreprise – une photo qui évolue à chaque instant. Et c’est cette base qui permet d’optimiser les processus, d’utiliser au mieux les ressources et de réduire les temps d’arrêt.

Le résultat ? Une productivité accrue, et une réduction simultanée des coûts opérationnels.

Un exemple concret : EV Service Manager, également d’EasyVista, aide à optimiser la gestion des demandes, améliore l’efficacité et réduit de manière significative le temps de résolution.

C’est un produit qui exploite la puissance de l’intelligence artificielle – ce qui nous amène au point suivant, qui parle d’automatisation.

L’automatisation comme levier d’amélioration continue.

Les données sont le point de départ, mais aussi le point d’arrivée. Elles servent de base pour tester, corriger et ajuster procédures et stratégies. Par conséquent, en suivant en permanence les KPI et les métriques opérationnelles, les entreprises peuvent enclencher une spirale vertueuse d’amélioration continue des services IT.

Et il ne peut y avoir d’amélioration continue sans automatisation : les deux se renforcent mutuellement. Désormais, l’une n’a de sens qu’en lien avec l’autre. Tout cela est valable à grande échelle, sur la macro-structure IT, mais aussi à petite échelle, sur les procédures individuelles.

Un exemple simple et courant : dans les systèmes de Service Client, on peut, à partir de l’analyse des tickets historiques, créer des règles pour traiter automatiquement des problèmes récurrents.

Voici donc, avec un cas très concret et quotidien, la différence entre de simples données et des données exploitables dans l’ITSM. Passons maintenant à leurs caractéristiques fondamentales.

Les caractéristiques clés des données exploitables dans l’ITSM.

Nous avons commencé cet article en mettant l’accent sur la différence entre données brutes et données exploitables. Il n’est pas toujours possible de tracer une frontière nette entre les deux, mais on peut identifier certaines caractéristiques qui rendent une donnée vraiment « exploitable ». Voici les cinq qui nous semblent les plus déterminantes :

1. L’actualité.

Dans l’ITSM, la rapidité est essentielle. Les données doivent être collectées, analysées et rendues disponibles presque en temps réel pour avoir une réelle valeur opérationnelle. Seules des données actualisées permettent de réagir rapidement aux problèmes graves émergents et d’éviter des escalades qui pourraient compromettre la qualité du service.

2. La pertinence.

Toutes les données collectées ne sont pas utiles. Et leur utilité se mesure concrètement toujours par rapport aux objectifs opérationnels et aux KPI définis. Il est nécessaire de sélectionner, parmi la masse d’informations disponibles, celles qui sont vraiment significatives pour le contexte ITSM spécifique, en filtrant le bruit de fond.

Ce filtrage doit se faire de manière largement automatisée, sous peine d’alourdir la tâche.

3. La fiabilité.

La qualité des données est fondamentale : erreurs, lacunes ou imprécisions peuvent mener à de mauvaises décisions et aggraver les problèmes plutôt que les résoudre. Il est donc essentiel d’adopter des pratiques rigoureuses de gouvernance des données pour garantir la fiabilité de l’information sur laquelle les stratégies informatiques sont basées.

Tout dépend également des objectifs de l’entreprise individuelle, des KPI, du paysage dans lequel elle évolue.

4. La clarté et la lisibilité.

Les données doivent être compréhensibles par les humains. Elles doivent donc être présentées de manière claire et aisément interprétables par les équipes opérationnelles.  Des visualisations efficaces, des tableaux de bord intuitifs, et des rapports synthétiques aident à rendre les données immédiatement utilisables et réduisent le temps nécessaire à l’analyse et aux interventions.

5. La contextualisation.

Une donnée n’a de sens que dans un cadre précis. Pour être vraiment exploitable, elle doit être mise en contexte : reliée à des tendances historiques, intégrée à d’autres indicateurs, interprétée à la lumière des procédures opérationnelles et du secteur d’activité concerné. Ce n’est qu’à cette condition qu’elle peut guider des choix pertinents.

Les défis liés à l’obtention de données exploitables dans l’ITSM.

Même si le potentiel des données exploitables dans l’ITSM est immense, les entreprises doivent relever plusieurs défis concrets. Parmi les plus fréquents :

• Les silos d’information : Lorsque les données sont dispersées dans des systèmes qui ne communiquent pas entre eux, il devient difficile d’avoir une vue globale des procédures IT. Il faut alors mettre en place des stratégies d’intégration de l’information, des plateformes unifiées, et une gouvernance qui favorise le partage et la transparence.
• Le manque de compétences analytiques : Il ne suffit pas de disposer de données, encore faut-il savoir les analyser, les interpréter et les transformer en actions concrètes. En deux mots, la valeur ajoutée du capital humain est nécessaire. Investir dans la formation analytique et, si nécessaire, intégrer des figures spécialisées comme les analystes de données ou les data scientists devient une priorité pour chaque équipe informatique moderne.
• Les systèmes hérités (legacy) : De nombreuses entreprises utilisent encore des systèmes anciens qui ne sont pas conçus pour l’analyse avancée des données. Cela freine l’exploitation et la valorisation des informations.

Derrière tout cela, on retrouve un problème humain classique : l’habitude et la résistance au changement. « On a toujours fait comme ça, pourquoi changer ? » La réponse est simple : parce que le monde change, et qu’en restant immobile, on perd du terrain.

Conclusion.

Nous vivons dans une ère de transformation numérique permanente. Dans ce scénario, l’analyse des données est le moteur de la compétitivité IT. Investir dans des systèmes de collecte, d’analyse et d’action basés sur les données exploitables dans l’ITSM n’est plus une option, mais une nécessité absolue pour qui veut viser l’efficacité, la proactivité et l’amélioration continue de ses procédures informatiques.

FAQ.

Que signifie le terme : »données exploitables dans l’ITSM » ?
 Ce sont des données analysées et contextualisées, qui permettent de prendre des décisions immédiates et éclairées pour améliorer la gestion des services informatiques.

Quels sont les principaux bénéfices des données exploitables dans l’ITSM ?
 Parmi les avantages : une prise de décision plus rapide et proactive, une optimisation des procédures, une réduction des incidents, et une meilleure expérience client.

Quels sont les défis les plus fréquents pour en disposer ?
 La fragmentation des données (silos), le manque de compétences analytiques dans les équipes informatiques, et l’intégration avec des systèmes hérités.