Vision de l’analytique au MDN et dans les FAC
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Vision
Afin d’approfondir ce qui est présenté dans la Stratégie relative aux données du MDN et des FAC et de définir plus clairement les ambitions du MDN et des FAC dans cet espace, un énoncé de vision propre à l’analytique est fourni ci-dessous :
Fournir en temps quasi réel aux membres de l’Équipe de la Défense du soutien à la prise de décisions fondée sur des données fiables, partout dans le monde.
Cette vision est délibérément ambitieuse et suppose de nombreuses caractéristiques pratiques pour les membres de l’Équipe de la Défense, soit :
- les consommateurs disposeront d’un accès sécurisé à un ensemble d’outils analytiques de référence par défaut et seront en mesure d’accéder à des produits analytiques par de multiples canaux, partout dans le monde, en tout temps, y compris à partir de réseaux classifiés, s’il y a lieu;
- les données présentées dans les produits analytiques seront mises à jour en temps quasi réel, si nécessaire;
- les produits analytiques seront créés à l’aide d’ensemble intégrés de données structurées ou non provenant de sources diverses, y compris celles de partenaires et d’accès libre;
- une panoplie d’outils se prêtant à différents types d’activités analytiques, qu’il s’agisse d’outils de renseignements d’affaires commerciaux ou d’outils scientifiques des données d’accès libre, sera accessible aux facilitateurs au sein de l’entreprise.
Principes directeurs
Les principes directeurs suivants aideront le MDN et les FAC à prendre des décisions concernant les investissements dans l’analytique et le développement futur de produits analytiques. Ces principes complètent ceux de la Stratégie relative aux données du MDN et des FAC.Note de bas de page 1 Pour être concluantes, les données analytiques doivent respecter les critères suivants :
- Pertinence :Les données des produits analytiques sont élaborées afin de répondre à une question ou de produire un résultat opérationnel précis, en fournissant les bons renseignements dans le format voulu, et les outils conviennent aux besoins. Mettre l’accent sur les résultats détermine comment les produits analytiques sont conçus, modélisés et fournis aux consommateurs, et assure que les produits analytiques offrent une valeur maximale.
- Convivialité : Les données des produits et des outils analytiques sont d’utilisation intuitive, sont facilement accessibles, permettent des recherches et sont faciles à comprendre. Les outils analytiques et scientifiques des données, de même que les produits analytiques qu’ils permettent de créer (p. ex., tableaux de bord, cartes et modèles prévisionnels) doivent être facilement accessibles et pouvoir être utilisés partout (y compris dans les théâtres d’opérations, s’il y a lieu) et en tout temps. Les produits analytiques peuvent être intégrés aux opérations, vues et systèmes existants. Les cadres décideurs doivent pouvoir recourir aux produits principaux en quelques clics seulement. Le niveau de « friction » pour y accéder (p. ex., un processus de création de comptes, un mécanisme d’intégration et une protection par mots de passe) devrait être minimal, dans la mesure du possible.
- Gouvernance :Les données des produits analytiques sont élaborées à l’aide de processus de validation et d’approbation définis. L’homologation et la validation des produits assureront que ceux-ci offrent la qualité et l’intégrité nécessaires. De plus, des responsabilités, obligations redditionnelles et pouvoirs clairs sont nécessaires afin d’assurer que les efforts analytiques sont exacts, harmonisés avec les besoins opérationnels et valables. La gouvernance assure aussi que les processus et produits analytiques sont gérés de façon éthique (p. ex., par l’utilisation de l’Évaluation de l’incidence algorithmique du gouvernement du Canada) et sécurisés.
- Fiabilité :Les données des produits analytiques et les processus utilisés pour créer et tenir à jour ces derniers sont documentés, afin que les utilisateurs comprennent les sources de données, les visualisations, les transformations et les limites. Si l’on fait preuve de transparence quant aux méthodes utilisées pour créer les produits analytiques et s’il est possible d’examiner le code source des versions, on peut reproduire les résultats et vérifier ceux-ci de manière indépendante, et les consommateurs auront davantage confiance aux connaissances fournies par ces produits analytiques.
- Uniformité :Les données des produits analytiques respectent les exigences énoncées par les responsables fonctionnels dans leur domaine d’expertise. Les produits analytiques qui traitent d’une même question ou d’un même domaine (p. ex., les finances et les RH) devraient être dans le même format, présenter les mêmes mesures et être accessibles à partir du même système d’enregistrements. Ainsi, il sera plus facile de procéder à des comparaisons avec le temps et entre les organisations.
Intervenants
Bien qu’il existe une panoplie d’intervenants en analytique au MDN et dans les FAC, ceux-ci peuvent être catégorisés comme suit :
- Consommateurs : Intervenants qui consomment des produits analytiques lorsqu’ils prennent des décisions. Il peut s’agir de tout membre de l’Équipe de la Défense, à tout niveau, tant militaire que civil.
- Facilitateurs : Intervenants qui développent des produits analytiques ou en soutiennent le développement et la mise en œuvre. Il peut s’agir de tout membre de l’Équipe de la Défense, à tout niveau, tant militaire que civil; il peut aussi s’agir d’entrepreneurs ayant des compétences spécialisées.
À noter que toute personne peut être un consommateur ou un facilitateur à des moments divers.
Capacités analytiques
Les capacités analytiques suivantes seront disponibles :
- Capacités libre-service : Accès à des fonctions d’interrogation et d’exploration de données dans les secteurs d’activités, d’analytique descriptive (p. ex., outils et produits BI), de même qu’à certaines activités analytiques diagnostiques;
- Capacités spécialisées : Intégration de données assurée par des spécialistes à partir de sources/secteurs d’activités différents; activités analytiques diagnostiques poussées, prédictives et prescriptives; intelligence artificielle;
- Capacités de gouvernance et de coordination : Pratiques exemplaires, normes et processus de gouvernance fournis par des spécialistes;
- Capacités de soutien des utilisateurs : Prestation de services de soutien, y compris ceux liés à l’intégration opérationnelle, à l’activation des données, à l’octroi d’autorisations aux utilisateurs, à l’accélération et à la formation, de même qu’à la tenue à jour et aux opérations de TI.
Infrastructure et outils
Une infrastructure appropriée est nécessaire afin de construire et de consommer les produits analytiques, y compris les outils analytiques requis (outils BI, outils analytiques poussés et outils scientifiques de données), puissance de traitement informatique et plateformes/environnements (environnements de pré-production, concentrateurs, entrepôts et lacs de données).
Dépendances
Bien que cela dépasse la portée du document, l’adoption de l’analytique, pour qu’elle soit concluante, dépend également du caractère approprié des bases élaborées en matière de gestion des données, de même que des données à analyser :
- Bases élaborées de la gestion des données : De solides processus de gestion des données lors du cycle de vie de celles-ci influent sur le caractère concluant de l’analytique, en particulier la gouvernance, la qualité, la sécurité et l’architecture des données, de même que la gestion des documents et du contenu;
- Sources de données : La création d’une grande variété de sources et de types de données (p. ex., données structurées ou non) accroît la valeur tirée de l’analytique. Les données d’applications, de l’Internet des objets (IdO), de capteurs, de partenaires, d’accès libre et autonomes devraient toutes être accessibles en analytique.
Rôles et responsabilités
Afin que la vision de l’analytique soit concluante, il faut l’engagement et les ressources des intervenants au sein de l’entreprise de la Défense, comme le décrit le tableau suivant :
| SMA(DIA) | SMA(GI) | Tous les N1 |
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Notes de bas de page
- Note de bas de page 1
The guiding principles of the DND/CAF Data Strategy are: data are a shared asset; data are accessible; data are secure; data are trusted; and, data are managed ethically.
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