Actian Datacast : Exploitez-vous les bonnes données pour la bonne prise de décision?
La semaine dernière, nous avons annoncé les résultats de l' Actian Datacast 2019 : Aperçu des tendances en matière de données hybrides, qui présente des informations sur les défis actuels ainsi que sur les opportunités pour les entreprises axées sur les données en matière de gestion des environnements de données hybrides.
Notre enquête a été menée auprès de 303 professionnels de l'informatique occupant des postes à responsabilité ou prise de décision au sein d'entreprises comptant plus de 500 employés.
Dans ce premier volet de notre série d'articles consacrés aux quatre grandes tendances qui se sont dégagées de nos recherches, nous allons nous pencher en détail sur les défis et les opportunités liés à l'accès aux données.
L'accès aux données est limité : la moitié (51 %) des utilisateurs finaux ne disposent pas des données au moment où ils en ont besoin
On assiste à une explosion du volume de données générées, mais la moitié des entreprises ne disposent pas des ressources nécessaires pour y accéder et les exploiter en temps réel. Nos données montrent que plus de 4 décideurs informatiques sur 5 (ITDM) considèrent que l'un des principaux obstacles à l'analyse des données réside dans la durée nécessaire à son déploiement. Pourtant, les entreprises capables d'exploiter davantage leurs données, plus rapidement et plus fréquemment, pour en tirer des informations exploitables, devancent leurs concurrents moins agiles.
Près de trois responsables informatiques sur cinq affirment disposer d'une grande quantité de données et de technologies, mais ne pensent pas que cela ait un impact sur leur entreprise. Être capable d'exploiter les données en temps réel est essentiel pour transformer les résultats de l'entreprise et améliorer ses chances de réussite.
Au fil du temps, les avantages liés à l'exploitation des données permettront d'identifier les principaux acteurs dans chaque secteur d'activité.
Pour assurer un succès à long terme, il est indispensable de mettre en place une architecture de données capable de répondre à l'ensemble des objectifs spécifiques de l'entreprise en matière de données. Cela implique de pouvoir déployer Fonctionnalités d'analyse Fonctionnalités où les données de l'entreprise sont déjà stockées, que ce soit sur site ou dans le cloud.
Les entreprises doivent pouvoir bénéficier des meilleures performances analytiques en matière de requête performances analytiques ad hoc performances analytiques l'ensemble de leurs données, tout en appliquant facilement gouvernance requises en matière de confidentialité et gouvernance des données.
Les données disponibles ne sont ni récentes ni à jour : seuls 26 % des utilisateurs finaux exploitent pleinement le potentiel des informations exploitables issues de leurs données
L'entreprise génère des données qui ne sont pas exploitées de manière stratégique. Il faut des semaines, voire des mois, aux ingénieurs pour passer au crible les lacunes du système et en tirer des conclusions exploitables. Cependant, le ralentissement prise de décision qu'une des conséquences du fait de devoir attendre que les données soient disponibles pour être analysées.
cas d'usages analytiques modernes et ambitieux, tels que la vision à 360° du client et l'hyper-personnalisation, ne peuvent tout simplement pas fonctionner avec des données obsolètes.
À mesure que le machine learning et l'intelligence artificielle jouent un rôle de plus en plus important dans la définition utilisateur , la frontière s'estompe entre les bases de données transactionnelles et les entrepôts de données, traditionnellement distincts, lorsqu'il s'agit d'alimenter en données les algorithmes qui prennent ou soutiennent des décisions en temps réel et l'automatisation.
Par conséquent, le rôle des données « en temps réel » dans l'entreprise dépasse désormais le cadre du reporting interne et de l'analyse des données ; il commence désormais à façonner expérience client, les opérations de fabrication et de logistique, ainsi que de nombreux autres cas d'utilisation stratégiques.
La complexité des données constitue toutefois un obstacle à l'entrée dans ce domaine. Plus de deux personnes sur cinq (45 %) affirment que la complexité des données en temps réel et du big data représente un défi lorsqu'elles cherchent à exploiter leurs données. Cela s'explique en grande partie par le temps et les coûts liés au traitement et à la préparation des données, inhérents aux méthodes plus traditionnelles de collecte et de stockage en silo par lots en silo .
L'analyse moderne en entreprise consiste à exploiter l'ensemble des données, quelles que soient leurs sources : applications, transactions, CRM et bien d'autres encore. Ces données doivent être exploitées – et fusionnées – au sein d'un cadre commun capable de support les besoins support en matière de reporting, insight , ainsi que d'analyse prédictive et support à la décision, support l'importance ne cesse de croître.
En particulier, à mesure que la nature et la profondeur des analyses et support prédictifs support le devant de la scène, les besoins découlant de la mise en œuvre du machine learning, de l'IA et des algorithmes dans un nombre croissant de secteurs et d'entreprises nécessiteront de nouvelles données hybrides.
À la recherche d'une voie à suivre
Les entreprises courent depuis longtemps après la promesse du big data et cherchent à l'exploiter pour faire progresser leurs activités. Cependant, ce que l'on constate aujourd'hui, c'est que bon nombre d'entre elles croulent sous les données. En se concentrant exclusivement sur la collecte d'un maximum de données, elles se sont laissées submerger par leur volume colossal et, par conséquent, s'éloignent de plus en plus de leurs objectifs et de leurs ambitions en la matière.
Les entreprises cherchent à définir une stratégie claire pour collecter, analyser, gérer et exploiter leurs données de la manière la plus efficace possible. Ne manquez pas les parties 2 à 4 de cette série, dans lesquelles nous approfondirons ce sujet.
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