Une étude The Economist Intelligence Unit / Snowflake montre que les dirigeants d'entreprises sont conscients de l'importance des données.
Le patrimoine data est au coeur de la compétitivité selon les résultats de l’étude The Economist Intelligence Unit / Snowflake.Depuis bon nombre d'années maintenant, il est de bon ton d'être « data driven » et d'exploiter le « pétrole du XXIème siècle ». Cependant, derrière l'affichage des prestataires et autres fournisseurs, voire des désirs des managers IT ou marketing, quel est le sentiment réel des cadres dirigeants des entreprises, ceux qui tiennent les cordons de la bourse ? A cette question, une étude réalisée par The Economist Intelligence Unit sur la commande de Snowflake incite à l'optimisme. En effet, 87 % des répondants estiment que leurs données représentent leur plus important atout différenciant, le coeur de l'avantage compétitif face à leurs concurrents. En tant de crise sanitaire et donc de difficultés budgétaires, 84 % assurent qu'il est important de renforcer les outils de traitement des données pour accroître la réactivité des entreprises. Mais dans quel but réel ? En premier lieu, pour réaliser effectivement la transformation numérique des entreprises (40 % des répondants), devant l'innovation dans les produits/services (37%) et l'analyse des données (34%).
Mais il ne faudrait pas négliger que les données ne restent pas dans un coffre-fort : partager fréquemment des données avec des tiers pour améliorer produits et services est une pratique fréquente pour 50 % des répondants, 49 % le faisant pour améliorer leurs pratiques en matière de relation client. Cependant, les répondants sont conscients de risques : fuite de données confidentielle (42 %), d'usages détournés des données partagées (41 %) et au coût élevé que peut représenter le sourcing et le partage des données (26 %).
IA et apprentissage machine bientôt comme routines
L'exploitation des données va se faire de plus en plus fréquemment, selon les répondants, en ayant recours à l'IA et au machine learning. 83 % jugent ainsi que l'IA et le machine learning seront utilisés de façon routinière dans leurs entreprises d'ici cinq ans. De ce fait, augmenter les budgets au cours des trois prochaines années pour l'analyse des données (85 %), le stockage des données (83 %) et l'achat de données auprès de fournisseurs tiers (72 %) semble acquis. Mais l'exploitation efficiente des données se heurte également à des défis : les réglementations relatives à la protection de la vie privée (41 %), précision et propreté des données (entre un quart et un tiers des répondants), le manque de talents pour analyser les données (22 %) et pour renforcer les capacités techniques (21 %) et, enfin, le manque d'investissement dans des outils pertinents (20 %).
