L’exploitation des données va bien au-delà du simple déploiement d’outils d’analyse de données. Bien que ces outils soient cruciaux, leur utilisation seule ne suffit pas à garantir une utilisation efficace des données.

Mettre en place les pipelines et les différents composants du Data mesh pour exploiter les données à des fins de prise de décision n’est pas suffisant pour une exploitation optimisée. C’est ce que révèle une étude menée par Cloudera qui établit que près d’un tiers (32 %) des données des entreprises n’est pas exploité efficacement. Cette étude, qui a recueilli les réponses de 850 décideurs informatiques de la région EMEA, soulève plusieurs thèmes clés autour de l’exploitation des données.

Le rapport révèle que 60 % des décideurs français utilisent un environnement de cloudhybride, combinant des solutions de cloud privé et public. Pourtant, 77 % d’entre eux trouvent difficile d’exploiter pleinement les données lorsqu’elles sont stockées dans ces différents environnements. Ce défi d’intégration reflète une tendance majeure du marché : alors que l’utilisation des technologies cloud se généralise, les entreprises peinent à en tirer pleinement parti pour l’exploitation des données.

Toutefois, la tendance à la migration vers le cloud n’est pas remise en cause : 90 % des répondants prévoient de déplacer davantage de données vers le cloud au cours des trois prochaines années. Les raisons évoquées sont la réduction des coûts, l’optimisation du stockage et de la sauvegarde des données, ainsi que l’amélioration de l’accessibilité de celles-ci. Cependant, des obstacles subsistent : la peur du verrouillage par le fournisseur, les préoccupations en matière de gouvernance des données et de protection de la vie privée, et les problèmes de performance lors du traitement de grands ensembles de données en temps réel.  

La prolifération des outils d’analyse et les silos de données

Pour maximiser la valeur de leurs données, les organisations recourent de plus en plus aux solutions d’analytique. Cependant, cette prolifération des outils d’analyse, principalement au sein des services informatiques, mais aussi dans les domaines du marketing, des ventes, de la finance, des opérations et des ressources humaines, inquiète 63 % des décideurs informatiques interrogés.

En somme, bien que les outils d’audit, de gestion et d’analyse des données soient un préalable indispensable à leur exploitation, ceux-ci doivent être intégrés dans une approche plus large qui comprend une stratégie claire, une culture de la donnée, des compétences adéquates, une bonne qualité des données, et une conformité réglementaire pour être efficace.

De plus, les silos de données, ces ensembles de données isolés et non connectés entre eux, sont perçus par deux tiers des répondants comme un obstacle majeur à la prise de décision en temps réel. Cette situation entraîne également une perte financière pour 66 % des entreprises interrogées.  

Vers une stratégie de données claire et sécurisée

Face à ces défis, Sophie Papillon, vice-présidente régionale France chez Cloudera, insiste sur l’importance pour les entreprises d’avoir une stratégie de données claire et une bonne compréhension de leurs données et de leurs cas d’usage. Elle souligne également la nécessité d’exploiter les données en toute sécurité, quel que soit leur emplacement.

En dehors de l’étude de Cloudera, plusieurs autres études soulignent l’importance pour les entreprises de développer une stratégie de données holistique, prenant en compte tous les facteurs entrants dans la réussite d’une telle entreprise, en identifiant les obstacles et les freins, internes et externes, à l’exploitation efficace des données. Voici ces facteurs :  

Les compétences et la formation

Les entreprises ont souvent du mal à trouver des employés avec les compétences nécessaires pour travailler avec des données complexes. La formation des collaborateurs l’utilisation efficace des données est également un défi.  

L’intégration des données

La collecte de données à partir de diverses sources et leur intégration dans un système unifié peuvent être complexes et coûteuses. De plus, des problèmes de compatibilité peuvent survenir lors de l’essai d’intégrer des systèmes disparates.  

La qualité des données

Les entreprises se heurtent souvent à des problèmes de qualité des données, tels que l’exactitude, l’exhaustivité et la cohérence des données. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs dans l’analyse et fausser les résultats.  

La conformité réglementaire

Les entreprises doivent se conformer à diverses réglementations sur la protection et la confidentialité des données, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne. Ces exigences peuvent compliquer la gestion et l’exploitation des données.  

La gestion de la prolifération des données

Avec l’augmentation exponentielle du volume des données générées, la gestion, le stockage et l’analyse de ces données deviennent de plus en plus difficiles.  

La sécurité des données

La protection des données contre les violations et les attaques est une préoccupation majeure pour les entreprises. Les cyberattaques, les violations de données et autres incidents de sécurité peuvent entraîner des dégâts importants. Outre la perte de données, ils peuvent endommager la réputation de l’entreprise et entraîner des coûts financiers importants.  

Le coût

Le coût de l’infrastructure nécessaire à l’entreposage, à la gestion et à l’analyse des données peut être prohibitif pour certaines entreprises, en particulier les petites et moyennes entreprises.  

La culture de la donnée

La mise en place d’une culture de l’entreprise axée sur la donnée peut être un défi, surtout si elle nécessite des changements majeurs dans les processus et les attitudes existants.