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L’importance de l’utilisation de plateformes d’analyse des données en mode libre-service

L’importance de l’utilisation de plateformes d’analyse des données en mode libre-service

Aujourd’hui, les entreprises ont à leur disposition de plus en plus de données à exploiter, le challenge majeur est de pouvoir leur donner rapidement de la valeur intrinsèque. La plus grande difficulté pour la majorité des entreprises est certainement la fusion des bases de données pour une meilleure exploitation.

D’après le rapport de Gartner, le développement de l’Internet des objets va démultiplier le flux des données. Ainsi, le nombre d’objets connectés devrait approcher les 4,5 milliards d’unités d’ici 2020.

Parallèlement à l’explosion du nombre de données accessibles, de bases de données de provenances diverses, les data analystes compétents et formés pour les exploiter se font rares.

Il est donc important que les entreprises adoptent l’utilisation de plateformes d’analyse de données en mode libre-service, accessibles à tous les salariés, leur permettant l’exploitation des informations provenant de l’analyse de données, pour des décisions plus rapides et surtout, plus pertinentes. Les solutions logicielles d’analyse open-data aujourd’hui disponibles permettent ainsi aux salariés d’exploiter au mieux des données, sans avoir à faire appel à des data analystes.

Par ailleurs, les managers d’entreprise sont maintenant convaincus que l’analyse des données ne doit plus être seulement le fait du service informatique, mais un enjeu pour tous les salariés. Il va falloir insuffler une mutation culturelle au sein des équipes, grâce à la formation et l’identification de référents internes qui incarneront cette transformation, en mettant à leur disposition les outils dont ils ont besoin pour être en capacité d’analyser leurs propres données.

Selon une étude de Gartner publié le 27 février 2018, le nombre de data scientist au quotidien ou bien data scientist citoyen devrait progresser cinq fois plus rapidement que le nombre de data-analysts, faisant d’eux les analystes de demain.

Un data scientist au quotidien est un collaborateur qui crée ou génère des modèles d’analyses diagnostiques avancées, prédictifs et prescriptifs, mais dont la fonction principale ne relève pas de la statistique et de l’analyse. Ils sont en effet dotés de solutions logicielles qui leur offrent des possibilités d’ajout et de fusion des données, leur permettant d’obtenir des informations de ces ensembles de données sans avoir à maîtriser le codage.

Les entreprises doivent absolument adopter une culture de la donnée et des outils d’analyses avancées pour atteindre leurs objectifs stratégiques. Le principal challenge pour les entreprises est donc d’intégrer rapidement dans leur fonctionnement l’utilisation par l’ensemble de leurs collaborateurs de plateformes permettant l’extraction et l’exploitation des données afin de distancer la concurrence et d’aller chercher de la croissance sur des marchés émergents où tout est encore jouable;