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Sous la forme d'une infographie très intéressante, SAP dévoile une étude intitulée Data 2020 sur le futur du Big Data. L'étude énumère les nombreux défis qui attendent es entreprises, mais aussi les solutions pour y remédier.
Comme le constate SAP, à mesure que le volume de données à disposition des entreprises augmente, il devient de plus en plus complexe d'exploiter le Big Data. Ainsi, 86% des entreprises estiment qu'elles peuvent davantage exploiter leurs données, mais 74% considèrent que la complexité de leurs données limite l'agilité.
Data 2020 : qualité et santé des données
En ce qui concerne la qualité et la santé des données, 50% des entreprises estiment que la Data Discovery est actuellement trop fastidieuse et que les données sont inaccessibles pour la plupart des responsables d'une entreprise. De même, 14% considèrent qu'il est tout bonnement impossible d'accéder à ces données.
On constate également que les données sont fragmentées, réparties en silos. Ainsi, 37% des données sont stockées sur des serveurs internes, et 26% sur un cloud public ou privé. De plus, 68% des entreprises tendent incorporer des données en provenance de sources externes : applications d'entreprise, email, traitement de texte, tableaux, gestions de documents, sources externes, réseaux sociaux…
La qualité des données reste toutefois le principal souci. Face à ce problème, 83% des entreprises estiment qu'elles profiteraient d'une solution de data intégration. Seuls 23% considèrent que leurs données sont d'excellente qualité. 25% nettoient leurs données quotidiennement, 25% le font une fois par semaine, 24% plusieurs fois par mois, 17% une fois par mois, et 7% déclarent le faire très rarement. Cette pratique est une première étape vers une meilleure qualité des données, et donc une gouvernance simplifiée.
Data 2020 : sources de données et technologies
Face à la complexité en hausse du Big Data, de nombreuses entreprises peinent à exploiter pleinement le potentiel des données. Ainsi, 85% sont en difficulté à cause d'une trop grande variété de sources de données. Les principales sources de données sont l'internet des objets (19%), le Machine Learning (17%), et l'intelligence artificielle.
Les sources qui posent le plus de difficultés sont les clouds privés et publics, les Data Warehouses, les outils de gestion d'entreprise, les outils de visualisation de données, les Data Lakes, les Data Marts ou encore Hadoop. En parallèle, les technologies auxquelles les entreprises accordent le plus d'importance sont les Data Analytics, l'internet des objets, le Machine Learning, et l'intelligence artificielle.
Data 2020 : le manque de data scientists pose problème
Aujourd'hui, il existe un décalage important entre l'importance que prennent les data scientists au sein des entreprises et le nombre de data scientists employés par ces entreprises. Ainsi, alors que 79% des entreprises interrogées estiment que les data scientists sont indispensables pour l'entreprise, seuls 53% en emploient actuellement. 78% des entreprises s'inquiètent du manque de data scientists qualifiés en activité.
Toutefois, les différentes entreprises ne s'accordent pas pleinement sur le rôle que doivent jouer les Data Scientists. 59% considèrent que les scientifiques des données doivent se concentrer sur les données internes, et 38% estiment que les données externes sont plus importantes.
Les domaines dans lesquels les entreprises sont plus enclines à exploiter le Big Data sont les opérations (40%), la finance (24%), les ventes et le marketing (21%), et les ressources humaines (13%). 75% des entreprises considèrent toutefois que les données devraient être principalement prises en charge par les départements informatiques.
Pour la plupart des entreprises interrogées, les conseils pour améliorer le déploiement des systèmes de gestion des données sont les mêmes. Une meilleure supervision des professionnels de l'informatique, des personnes mieux qualifiées, un processus mieux encadré pour la permission d'accès aux données, et des outils plus simples à utiliser sont les conseils qui reviennent le plus souvent.
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