Actian Datacast : Exploitez-vous les bonnes données pour la bonne prise de décision?

La semaine dernière, nous avons annoncé les résultats de l'étude Actian Datacast 2019 : Aperçu des tendances en matière de données hybridesLa semaine dernière, nous avons annoncé les résultats de l'Actian Datacast 2019 : Hybrid Data Trends Snapshot, partageant des idées sur les défis actuels et les opportunités pour les entreprises axées sur les données concernant la gestion des environnements de données hybrides.

Notre enquête a interrogé 303 professionnels de l'informatique ayant une capacité d'influence ou de prise de décision dans leur entreprise de plus de 500 employés.

Dans le cadre du premier volet de notre série de blogs explorant les quatre grandes tendances qui se dégagent de notre étude, nous allons nous pencher sur les défis et les opportunités liés à l'accès aux données.

L'accès aux données est limité : La moitié (51%) des utilisateurs finaux n'obtiennent pas les données au moment où ils en ont besoin

Un afflux de données est généré, mais la moitié des entreprises ne disposent pas des ressources nécessaires pour y accéder et les utiliser en temps réel. Nos données montrent que plus de 4 décideurs informatiques sur 5 déclarent que l'un des aspects les plus pénibles de l'analyse des données est le temps qu'il faut pour la déployer. Pourtant, les entreprises qui peuvent exploiter davantage de données plus tôt et plus souvent pour obtenir des informations exploitables devancent leurs concurrents moins agiles.

Près de 3 ITDM sur 5 déclarent disposer de beaucoup de données et de technologies, mais ne croient pas qu'elles fassent la différence pour leur entreprise. Il est essentiel de pouvoir agir sur les données au moment où elles sont disponibles pour transformer les résultats de l'entreprise et améliorer ses chances de réussite.

Au fil du temps, les avantages liés aux données permettront de déterminer qui sont les acteurs clés dans chaque catégorie d'activité.

Il est impératif, pour une réussite à long terme, de rechercher l'architecture de données capable de répondre à tous les buts et objectifs uniques d'une entreprise en matière de données. Cela signifie qu'il faut être en mesure d'apporter des capacités d'analyse à tout endroit où les données d'une entreprise se trouvent déjà, que ce soit sur site ou dans le nuage.

Les organisations doivent pouvoir accéder aux plus hauts niveaux d'performances analytiques requête et des performances analytiques ad hoc sur l'ensemble de leurs données, et ce, tout en appliquant facilement les politiques de confidentialité et de gouvernance données requises.

Les données disponibles ne sont ni fraîches ni actuelles : Seuls 26% des utilisateurs finaux maximisent pleinement le potentiel d'informations exploitables de leurs données.

L'entreprise génère des données qui ne sont pas utilisées à bon escient et de manière stratégique. Les lacunes du système nécessitent des semaines, voire des mois, pour que les ingénieurs puissent y remédier et en tirer quelque chose d'exploitable. Le ralentissement de la prise de décision n'est toutefois qu'une des conséquences de l'attente des données à analyser.

Les cas d'usages analytiques modernes et ambitieux, tels que le client 360 et l'hyperpersonnalisation, ne fonctionnent tout simplement pas avec des données périmées.

À mesure que la ML et l'IA participent plus activement à la définition de l'expérience utilisateur , les lignes s'estompent entre les bases de données transactionnelles et les entrepôts de données traditionnellement séparés lorsqu'il s'agit de la nécessité d'alimenter en données des 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 va au-delà des rapports et des informations internes et commence maintenant à façonner l'expérience client, les opérations de fabrication et de logistique, ainsi que de nombreux autres cas d'utilisation critiques.

La complexité des données crée cependant une barrière à l'entrée. Plus de deux personnes sur cinq (45 %) déclarent que la complexité des données en temps réel et des big data représente un défi lorsqu'elles cherchent à exploiter leurs données. Cela s'explique en grande partie par le temps et le coût du traitement et de la préparation des données inhérents à la collecte et à l'entreposage de données en silo plus traditionnels, en mode batch.

L'analyse moderne pour l'entreprise consiste à exploiter toutes les données, provenant de toutes les sources - applications, transactions, CRM et autres. Ces données doivent être exploitées - fusionnées - dans un cadre commun capable de support toutes les demandes de rapports, de génération d'informations et, de plus en plus, d'analyse prédictive et d'support décision d'une entreprise.

En particulier, à mesure que le type et la profondeur des connaissances et du support prédictif deviennent le point central, les demandes découlant de l'opérationnalisation de la ML, de l'IA et des algorithmes au sein d'un plus grand nombre d'industries et d'entreprises nécessiteront des données hybrides fraîches.

À la recherche d'une voie à suivre

Les entreprises courent depuis longtemps après la promesse du big data et la façon de l'exploiter pour faire progresser leurs activités. Cependant, ce que nous voyons actuellement comme résultat de cette chasse, c'est que beaucoup d'entreprises se noient dans les données. L'objectif étant d'obtenir le plus de données possible, les entreprises sont submergées par la quantité de données et s'éloignent de plus en plus de leurs objectifs et de leurs aspirations en matière de données.

Les entreprises sont à la recherche d'une voie claire pour collecter, analyser, gérer et utiliser leurs données de la manière la plus efficace possible - restez à l'écoute pour les parties 2 à 4 de cette série où nous approfondirons ce sujet.

Consultez notre infographie.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.