Big Data, analytiques, data scientists, IA, machine learning… La donnée est au coeur des stratégies IT des entreprises. Certes, mais si on commençais par démocratiser et libérer l’accès à la donnée ?
Les médias sont généralement en avance de phase : ils publient en majorité une information sur les derniers produits, services ou réalisations des éditeurs, fabricants et distributeurs. C’est ainsi que le cloud, le big data, l’IA ou l’IoT sont notre quotidien. Il vous suffit de nous lire pour le constater.
Mais qu’en est-il sur le terrain ? Pour un projet engagé, combien d’entreprises sont encore en retrait ? Et pour un succès, combien de PoC et de projets ont échoué ?
Regardons les données : l’émergence du Big Data et des analytiques est un projet technique destiné à supporter l’explosion des données créées, stockées ou accessibles pour l’entreprise, en particulier les données non structurées. Mais la vraie promesse, c’était celle de la démocratisation de l’accès, du traitement et de l’usage de la donnée, là où la BI (Business Intelligence) continue de la réserver à l'élite !
C’est vrai que les données sont un puits de valeur pour l’organisation qui sait les exploiter. Et les exemples ne manquent pas pour le démontrer. Nous vous invitons à nous lire pour le confirmer (cliquer ici). Qu’il s’agisse d’enrichir les connaissances des collaborateurs, d’informer l’écosystème, ou d’accompagner la prise de décision, le potentiel du libre accès à la donnée est énorme pour l’entreprise.
Seulement voilà, dans la réalité la plupart des entreprises peinent à parvenir à démocratiser et à libérer la donnée. Parfois même, elles ne cherchent pas à le faire. Car le libre accès à la donnée et aux analytiques est un véritable changement de culture, une étape vers un niveau de maturité plus élevé et une modernité que peu de dirigeants apeurés ou manquant de leadership et de compétences sont prêts à franchir.
De plus, pour parvenir à franchir l’obstacle qui se dresse devant elles, les entreprises doivent s’ouvrir au plus grand nombre d’utilisateurs, d’ingénieurs et de développeurs professionnels, ce qui se révèle difficile.
D’abord, elles utilisent des bases de données existantes ou des systèmes sur mesure, qu’il faut regrouper avec des solutions partielles et limitées. Et les entreprises comme certains responsables informatiques sont réticents à se détourner des technologies propriétaires pour lesquelles ils ont fait de gros investissements. Alors, ils attendent trop longtemps et au final ils manquent la vague.
L’échelle et la complexité sont également des obstacles. Il est très difficile de faire évoluer les choses et d'obtenir des résultats avec une grande partie de la technologie existante. Ceci d’autant plus que nos entreprises manquent d'expertise dans les domaines de la science des données, de l'analyse et de la programmation d'applications, qui plus est en temps réel.
Sur ce plan du temps réel, d’ailleurs, les analyses de flux sont encore à un stade expérimental, même si elles constituent une approche puissante pour surveiller, analyser et réagir aux événements 'en temps réel' en mettant l’accent sur la détection et la correction.
S’ajoute enfin à cela un autre problème, de garantir la sécurité, la sensibilité et la conformité du partage de données entre toutes les parties impliquées tout au long du processus de collecte, d’analyse, de stockage et de visualisation des informations.
Alors oui, la tâche est rude et le chemin s’annonce lent vers l’automatisation de la prise de décision, même s’il semble tout tracé. Et si, avant de se concentrer sur les algorithmes et les technologies cognitives (IA) pour remplacer ou transformer l’homme en robot, nos entreprises commençaient par enfin démocratiser l’accès à la donnée.
Cela apporterait un niveau élevé de satisfaction à leurs collaborateurs et les rendrait mieux informés et plus productifs. Ce qui en tout point serait autrement plus efficace que de se lancer dans des PoC IA, coûteux, aux développements souvent obscures voire incompréhensibles, ce qui se révèle plutôt aléatoire voire risqué, et dont la majorité sont condamnés à l’échec, faute de compétences...
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