Selon cette enquête réalisée par IDC, pour le compte de Qlik, auprès de 1 200 dirigeants d’entreprises dans différents pays*, les entreprises capables d’identifier, de rassembler, de transformer et d’analyser les données pour en tirer des enseignements bénéficient d’une meilleure qualité dans leurs prises de décisions et d’une amélioration de leurs résultats, notamment en termes de gains d’efficacité opérationnelle, de chiffre d’affaires et de profits.
Les entreprises sont inondées de données, et nombre d’entre elles peinent à en retirer de la valeur. Ces données circulent dans des « pipelines » qui sont souvent mal intégrés et subissent des fuites. Ainsi, l’étude met en évidence un lien direct entre la capacité à générer des insights grâce à des investissements dans les « pipelines » de données – permettant de réussir le déploiement de solutions de gestion et d’analyse de données qui colmatent les failles de ces « tuyaux » – et les prises de décisions qui produisent des résultats pour l’entreprise.
86 % des entreprises utilisant de façon optimale leurs « pipelines » d’analyse de données obtiennent également les meilleurs scores en ce qui concerne leurs prises de décisions.
67 % des entreprises ayant les meilleurs scores en matière de prise de décision affichent aussi les meilleurs résultats financiers.
« Même en cette période de crise économique, les dirigeants de grandes entreprises continuent d’investir dans leurs « pipelines » de données afin d’en colmater les failles et d’améliorer la qualité ainsi que la valeur des données, pour une meilleure prise de décisions », commente Dan Vesset, Group Vice President Analytics & Information Management chez IDC. « Ces dirigeants rehaussent les capacités intellectuelles de leur entreprise en automatisant le cycle de préparation des données grâce à la technologie. Ils donnent aussi à leurs collaborateurs les outils et le temps indispensables pour réaliser des analyses ayant un impact en termes de création de valeur pour l’entreprise. »
Parmi les entreprises ayant participé à l’enquête, celles présentant le plus d’aptitudes en matière d’analyse de données et qui, par conséquent, s’appuient sur des pipelines de données solides qui optimisent les prises de décisions, voient leurs résultats s’améliorer significativement.
• 76 % annoncent des gains d’efficacité opérationnelle de 17 % par an en moyenne.
• 75 %, une progression du chiffre d’affaires de 17 % par an en moyenne.
• 74 %, des profits en hausse de 17 % par an en moyenne.
Les défis présentés par le déploiement de « pipelines » de données, optimisant les prises de décisions et les résultats de l’entreprise, sont de taille. Les entreprises sont confrontées à des types et sources de données complexes et variés, parfois sujets à des déperditions tout au long du « pipeline » d’analyse. Ainsi, plus de 60 % des sondés ont rencontré d’importantes difficultés pour déterminer la valeur de leurs données et identifier les sources vraiment précieuses, souvent en raison de l’absence d’un catalogue de données. En outre, plus de 42 % ont cité le contrôle de l’exactitude des données comme le principal problème lors du traitement ou de la transformation de ces données à des fins d’analyse.
Ainsi, même si les entreprises investissent dans des techniques telles que le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle pour améliorer la production d’analyses, il est clair que le succès de ces investissements dépend fortement de l’existence d’un « pipeline » agile, automatisé et agnostique, comblant les lacunes et opérant en temps réel sur n’importe quel cloud, système et source de données. Ce n’est qu’en colmatant ces fuites de données que les entreprises pourront transformer leurs pipelines de façon à disposer continuellement de données fiables et prêtes à être exploitées pour améliorer leurs activités et leurs résultats.
« Les entreprises doivent colmater les fuites de leurs « pipelines » afin de pouvoir constamment transformer et valoriser véritablement leurs données », souligne James Fisher, Chief Product Officer chez Qlik. « Notre approche complète et exclusive de l’intégration et de l’analyse des données permet aux entreprises d’améliorer leur capacité d’analyser celles-ci à leur rythme, pour plus de réactivité et de meilleurs résultats. »
Les plateformes d’intégration et d’analyse de données de Qlik, conjuguées à son offre DLaaS (Data Literacy as a Service), constituent la seule approche complète du marché en matière d’Active Intelligence. A la différence de la Business Intelligence classique, l’Active Intelligence réalise le potentiel des « pipelines » de données en réunissant les données statiques et les données en mouvement pour en tirer une intelligence continue à partir d’informations actualisées en temps réel, dans le but spécifique de prendre ou de déclencher des mesures immédiates. Cela permet d’éviter les déperditions entre les données pertinentes et les données exploitables (Qlik Data Integration), les données exploitables et les analyses exploitables (Qlik Analytics), et les investissements et la valeur pour l’entreprise (DLaaS).
* Source : étude IDC InfoBrief, commandée par Qlik, « Transformative Data Through Leadership Survey », réf. US46445920, 16 juin 2020.
Méthodologie de l’enquête
En février et mars 2020, IDC a réalisé une enquête auprès de responsables informatiques et opérationnels chargés de la gestion et de l’analyse des données au sein de leurs entreprises.
Un questionnaire web a été soumis à 1 200 entreprises dans 11 pays à travers le monde : Allemagne, Australie, Brésil, Canada, Chine, Etats-Unis, France, Inde, Japon, Royaume-Uni, Singapour.
Les participants étaient des directeurs, et des décisionnaires au sein de l’entreprise.
Les participants représentaient des entreprises de tailles variables mais comptant toutes au moins 1 000 salariés au niveau mondial.
Ces entreprises appartiennent à divers secteurs : éducation, finance, administration, santé, industrie manufacturière, commerce de détail ou de gros, transport, télécommunications, services collectifs.
Les entreprises sont inondées de données, et nombre d’entre elles peinent à en retirer de la valeur. Ces données circulent dans des « pipelines » qui sont souvent mal intégrés et subissent des fuites. Ainsi, l’étude met en évidence un lien direct entre la capacité à générer des insights grâce à des investissements dans les « pipelines » de données – permettant de réussir le déploiement de solutions de gestion et d’analyse de données qui colmatent les failles de ces « tuyaux » – et les prises de décisions qui produisent des résultats pour l’entreprise.
86 % des entreprises utilisant de façon optimale leurs « pipelines » d’analyse de données obtiennent également les meilleurs scores en ce qui concerne leurs prises de décisions.
67 % des entreprises ayant les meilleurs scores en matière de prise de décision affichent aussi les meilleurs résultats financiers.
« Même en cette période de crise économique, les dirigeants de grandes entreprises continuent d’investir dans leurs « pipelines » de données afin d’en colmater les failles et d’améliorer la qualité ainsi que la valeur des données, pour une meilleure prise de décisions », commente Dan Vesset, Group Vice President Analytics & Information Management chez IDC. « Ces dirigeants rehaussent les capacités intellectuelles de leur entreprise en automatisant le cycle de préparation des données grâce à la technologie. Ils donnent aussi à leurs collaborateurs les outils et le temps indispensables pour réaliser des analyses ayant un impact en termes de création de valeur pour l’entreprise. »
Parmi les entreprises ayant participé à l’enquête, celles présentant le plus d’aptitudes en matière d’analyse de données et qui, par conséquent, s’appuient sur des pipelines de données solides qui optimisent les prises de décisions, voient leurs résultats s’améliorer significativement.
• 76 % annoncent des gains d’efficacité opérationnelle de 17 % par an en moyenne.
• 75 %, une progression du chiffre d’affaires de 17 % par an en moyenne.
• 74 %, des profits en hausse de 17 % par an en moyenne.
Les défis présentés par le déploiement de « pipelines » de données, optimisant les prises de décisions et les résultats de l’entreprise, sont de taille. Les entreprises sont confrontées à des types et sources de données complexes et variés, parfois sujets à des déperditions tout au long du « pipeline » d’analyse. Ainsi, plus de 60 % des sondés ont rencontré d’importantes difficultés pour déterminer la valeur de leurs données et identifier les sources vraiment précieuses, souvent en raison de l’absence d’un catalogue de données. En outre, plus de 42 % ont cité le contrôle de l’exactitude des données comme le principal problème lors du traitement ou de la transformation de ces données à des fins d’analyse.
Ainsi, même si les entreprises investissent dans des techniques telles que le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle pour améliorer la production d’analyses, il est clair que le succès de ces investissements dépend fortement de l’existence d’un « pipeline » agile, automatisé et agnostique, comblant les lacunes et opérant en temps réel sur n’importe quel cloud, système et source de données. Ce n’est qu’en colmatant ces fuites de données que les entreprises pourront transformer leurs pipelines de façon à disposer continuellement de données fiables et prêtes à être exploitées pour améliorer leurs activités et leurs résultats.
« Les entreprises doivent colmater les fuites de leurs « pipelines » afin de pouvoir constamment transformer et valoriser véritablement leurs données », souligne James Fisher, Chief Product Officer chez Qlik. « Notre approche complète et exclusive de l’intégration et de l’analyse des données permet aux entreprises d’améliorer leur capacité d’analyser celles-ci à leur rythme, pour plus de réactivité et de meilleurs résultats. »
Les plateformes d’intégration et d’analyse de données de Qlik, conjuguées à son offre DLaaS (Data Literacy as a Service), constituent la seule approche complète du marché en matière d’Active Intelligence. A la différence de la Business Intelligence classique, l’Active Intelligence réalise le potentiel des « pipelines » de données en réunissant les données statiques et les données en mouvement pour en tirer une intelligence continue à partir d’informations actualisées en temps réel, dans le but spécifique de prendre ou de déclencher des mesures immédiates. Cela permet d’éviter les déperditions entre les données pertinentes et les données exploitables (Qlik Data Integration), les données exploitables et les analyses exploitables (Qlik Analytics), et les investissements et la valeur pour l’entreprise (DLaaS).
* Source : étude IDC InfoBrief, commandée par Qlik, « Transformative Data Through Leadership Survey », réf. US46445920, 16 juin 2020.
Méthodologie de l’enquête
En février et mars 2020, IDC a réalisé une enquête auprès de responsables informatiques et opérationnels chargés de la gestion et de l’analyse des données au sein de leurs entreprises.
Un questionnaire web a été soumis à 1 200 entreprises dans 11 pays à travers le monde : Allemagne, Australie, Brésil, Canada, Chine, Etats-Unis, France, Inde, Japon, Royaume-Uni, Singapour.
Les participants étaient des directeurs, et des décisionnaires au sein de l’entreprise.
Les participants représentaient des entreprises de tailles variables mais comptant toutes au moins 1 000 salariés au niveau mondial.
Ces entreprises appartiennent à divers secteurs : éducation, finance, administration, santé, industrie manufacturière, commerce de détail ou de gros, transport, télécommunications, services collectifs.
Autres articles
-
Qlik rejoint le Pacte mondial de l’ONU
-
Renforcer la confiance dans l’IA : les dernières améliorations de Qlik AutoML offrent une explicabilité transparente et de meilleurs résultats
-
Qlik Answers enfin disponible : une IA pour générer des insights entièrement explicables à partir de données métier non structurées
-
Qlik lance Qlik Talend Cloud et fournit aux entreprises un socle fiable pour l’IA
-
La dernière étude de Qlik souligne le besoin urgent d'expertise pour utiliser l’IA générative avec des données non structurées
