Les priorités des entreprises en matière de données et d’analyse
En matière d’analytics, les entreprises donnent la priorité à la gouvernance des données et à leur accès facilité pour les utilisateurs métiers, selon l’édition 2019 de la vaste enquête menée par BARC. Les résultats montrent aussi un engouement croissant pour le machine learning.
Alors que les entreprises ont désormais bien conscience du capital que représente leurs données, encore faut-il savoir les gérer et les exploiter adéquatement. Il convient en effet d’être en mesure de s'appuyer sur des données de haute qualité et d'avoir sous la main celles qui sont importantes. Les tendances en matière d’analytics qui se dégagent du dernier BI Trend Monitor de BARC illustrent clairement ces enjeux.
Master data management et gouvernance des données
La question de la gestion des données de référence (master data) et de la qualité de données s’impose ainsi, comme l’an dernier, au top des tendance de cette étude basée sur un sondage mené à l’échelle globale auprès de 2’700 consultants, fournisseurs et utilisateurs. La thématique de la gouvernance des données pointe de son côté au quatrième rang. La qualité des données et lemaster data management sont importants pour les entreprises car les processus de prise de décision et les actions opérationnelles dépendent de données fiables. «La définition des rôles et des responsabilités, les processus d'assurance qualité et la surveillance continue de la qualité des données de l'entreprise sont des facteurs critiques pour atteindre une qualité élevée et durable des données», soulignent les auteurs de l’étude. Quant à la gouvernance des données, elle est nécessaire en tant que mécanisme central permettant d’orchestrer la façon dont la stratégie d'affaires est traduite en données et en analyses. «La mise en place d'une gouvernance des données est un effort de longue haleine», prévient BARC.
Découverte des données et BI en self-service
Le BI Trend Monitor de BARC illustre aussi l'importance accordée à la découverte des données et à la BI en self-service (tendances classées respectivement deuxième et troisième). Les analyses visuelles peuvent aujourd'hui être pilotées par les utilisateurs métiers, s’ils sont équipés d’outils adéquats pour connecter diverses sources, nettoyer et enrichir les données afin de les préparer sous forme d’ensembles pertinents. L’intérêt pour ces technologies donnant aux utilisateurs business la possibilité d'explorer facilement les données est en outre renforcé par l'intégration de capacités de machine learning. Ces dernières viennent guider les analystes métiers dans toutes les étapes, de la préparation à la présentation en passant par les processus d'analyse. En parallèle à l’adoption croissante d’outils servant à explorer les données à l'aide d'analyses avancées guidées, les déploiements de solutions de BI en self-service augmentent également, indique le rapport de BARC.
Agile BI et machine learning
La BI en self-service est à considérer comme un complément aux solutions de BI mises au point par l’IT. A qui l’on demande toujours plus d’opter pour une démarche de développement «Agile BI». Cette tendance est d’ailleurs l’une de celle ayant le plus progressé dans le classement de BARC et consiste à mettre au point des solutions en étroite collaboration avec le business et à l'aide du prototypage rapide. L'analyse avancée dopée au machine learning s’impose enfin comme la tendance qui a fait le bon le plus marqué par rapport à l’étude de l’an passé. Le cabinet souligne que dans ce domaine, de nombreuses entreprises - en particulier les plus grandes - sont passées de la phase d'expérimentation à des cas d'utilisation plus pratiques et quotidiens.
