webleads-tracker

L’analyse des données : la clé du succès

L’analyse des données : la clé du succès

Près de 9 cadres supérieurs sur 10 estiment que l’utilisation de données prospectives et d’approches analytiques leurs permet une meilleure anticipation des événements et une réaction plus efficace, nécessaire à leur succès.

De nombreux organismes statistiques évaluent le volume de données créées à l’horizon 2035 à environ 2150 zettaoctets. Face à ce déferlement de données, la gestion et l’analyse de ces données, afin de pouvoir bénéficier de données informatives exploitables, deviennent plus que jamais nécessaires à la performance et à la compétitivité des entreprises.

Bien que l’analyse des données soit rentrée dans les pratiques usuelles de nombreuses organisations, une quantité importante de transformations ne parvient pas à répondre à leurs attentes.

Au niveau mondial, les entreprises bâtissent rapidement des stratégies basées sur l’exploitation des données pour optimiser l’agilité opérationnelle et la continuité des activités. 

Par exemple, environ 14 milliards d’appareils mobiles ont été répertoriés en 2020, et jusqu’à aujourd’hui en 2021 près de 35 milliards. Par ailleurs, les sites de réseaux sociaux devraient enregistrer près de 4 milliards d’utilisateurs en 2022…

Bien que l’analyse des données soit rentrée dans les pratiques usuelles de nombreuses organisations, une quantité importante de transformations ne parvient pas à répondre à leurs attentes. En effet, selon Gartner, seule 1 entreprise sur 5 ayant extraite des informations de l’analyse de données enregistrera une hausse de ses performances commerciales en 2022. 

Plusieurs causes peuvent expliquer ces échecs : l’apparition de nouvelles données ou de business models plus complexes, ainsi que l’inadéquation des processus. Les processus traditionnels de gestion des données n’ont pas un fonctionnement optimal lorsqu’ils sont couplés avec certaines nouvelles technologies, telles que l’intelligence artificielle. 

Ce concept signifie en premier lieu une collaboration étendue dans l’écosystème de gestion des données entre les organisations et l’IT

Par ailleurs, certaines entreprises devront également faire avec un déficit de soutien en interne pour mener avec succès un changement de culture, ou une insuffisance de budget pour couvrir le montant de l’investissement nécessaire. Face à l’exigence de compétences nécessaires à l’analyse de données, les entreprises risquent aussi d’être confrontées à une pénurie d’experts.

Les DataOps : une réponse aux nouveaux challenges

Ces nouveaux challenges ont favorisé l’apparition du concept de DataOps, une application, fruit de la combinaison de l’ingénierie agile et des meilleures pratiques DevOps relatives à la gestion des données.

Ce concept signifie en premier lieu une collaboration étendue dans l’écosystème de gestion des données entre les organisations et l’IT. Le DataOps permet une automatisation générale des processus. 

Par ailleurs, normaliser et perfectionner les processus favorisent l’intégration des changements nécessaires à leur bon fonctionnement avec l’intelligence artificielle, ainsi que la mise en place d’une gouvernance des données, de leur sécurisation et de la gestion des métadonnées.

Les DataOps, étant basés sur l’application des meilleures pratiques DevOps, la collaboration et l’automatisation remplissent donc un rôle fondamental dans leur réussite. La collaboration doit être totale au sein de l’écosystème de gestion des données entre les professionnels et les clients. 

Les dispositifs DataOps sont développés pour offrir toutes les réponses aux besoins de tous ceux qui consomment des données, des utilisateurs de données traditionnels, tels que les « data warehouse », aux plateformes d’analyse plus sophistiquées et aux réseaux d’apprentissage machine généralement utilisés par les analystes.

Comme face à toute nouvelle technologie, les entreprises doivent appréhender celle-ci comme une approche à horizons multiples, avec un ensemble d’étapes à observer pour devenir une organisation fonctionnant à partir de l’analyse des données et réussissant la transformation des informations issues des données en progression du CA.