Qlik®, leader en matière d'analyse visuelle de données, a publié aujourd’hui les résultats de son étude annuelle réalisée avec l’EBG et Keyrus, acteur international du conseil et des technologies, spécialiste de la data et du digital. Le baromètre de cette année met en lumière le niveau de maturité auquel les entreprises françaises sont parvenues aujourd’hui dans l’exploitation de la data.
Par rapport à l’étude de l’année dernière, les entreprises estiment avoir rattrapé leur retard par rapport à leurs concurrents dans leur transformation digitale (19% en 2016 contre 25% en 2015). Elles sont 77% aujourd’hui à affirmer être en avance ou au même niveau que leurs concurrents.
Il y a même chez elles une réelle appétence à être data-driven – orientées et pilotées par la donnée dans leurs choix stratégiques comme dans leurs décisions opérationnelles. Mieux, c’est la Direction Générale qui a vraiment conscience (54%) de l’importance de la data, plus encore que les fonctions Marketing ou même Marketing Digital (44%).
Mais lorsqu’on interroge les entreprises sur les composantes de leur stratégie pour y parvenir, elles révèlent des niveaux de maturité sensiblement différents. Si 60% disent avoir une stratégie claire voire très avancée, ce sont les moyens adéquats qui font défaut (humains dans 52% des cas ; techniques, 50% ; budgétaires, 48%). Il leur reste du chemin à parcourir pour intégrer les bonnes compétences, évangéliser les équipes et améliorer les outils d’exploitation de la donnée.
Un changement d’approche en profondeur est en cours dans l’exploitation de la data.
Les entreprises ont de plus en plus recours à des outils de data visualisation pour exploiter les données. Ils figurent désormais à la 4ème place derrière les plus classiques outils de mesure d’audience de sites web, outils d’analyse statistique et autres outils de data mining. Ils se différencient des trois premiers en permettant de réaliser une agrégation et une synthèse de données de sources variées.
« Les outils de data visualisation sont la nouvelle génération des outils d’exploitation de la data, capables d’organiser et d’explorer la donnée pour en tirer des conclusions inédites. Ils ont d’ailleurs récemment montré toute leur puissance, tant auprès des entreprises que dans le domaine journalistique par exemple, pour apporter des enseignements d’une grande richesse à partir de données brutes disparates, » explique Angelica Reyes, Directrice Marketing France/Iberia/Italie.
Les outils d’analyse de la data viennent compléter les capacités humaines de raisonnement et permettent d’en dépasser les limites. L’enjeu désormais n’est plus simplement d’imaginer des usages qui s’appuient sur des données mais de savoir comment explorer les données pour faire naître de nouvelles propositions inédites.
« Comprendre toute l’utilité d’exploiter des données implique un changement des méthodes de réflexion et de travail, un nouveau paradigme, » ajoute Angelica Reyes.
Ainsi, grâce à l’exploitation de la data, les entreprises interrogées par l’EBG constatent une amélioration de l’expérience client (60%) et de la fidélisation (52%), la création d’innovation (56%), la détection de nouvelles opportunités commerciales (51%).
Mais nombreuses sont les entreprises qui pensent qu’elles pourraient mieux tirer parti de leurs outils et protocoles d’informatique décisionnelle (Business Intelligence). Dans une autre étude menée récemment par Qlik avec Forbes Insights cette fois, portant sur plusieurs pays, si 81% des entreprises interrogées disent obtenir des retours « conséquents » à « très conséquents » sur leurs programmes de Business Intelligence, plus de la moitié (52%) estiment qu’elles n’exploitent pas totalement leur potentiel en la matière.
Or devenir data-driven se prépare. Il y a certes des freins technologiques et culturels au développement d’une approche data-driven mais des solutions existent. Parmi les freins cités dans l’étude Qlik-Keyrus-EBG : les données en silos (81%), le manque de maturité au sein de l’entreprise sur le potentiel de la donnée et la façon de l’exploiter (66%), et une définition pas assez précise des objectifs (58%). Le manque de compétences arrive en 5e position, et 37% des entreprises manquent de spécialistes en data management.
Pour pouvoir progresser, les témoignages mis en avant dans l’étude de Qlik avec Keyrus et l’EBG montrent qu’il faut d’abord prendre en compte tous les points où les données sont générées ou collectées afin de pouvoir les exploiter (interfaces clients, interactions avec les clients ou au sein des équipes, données publiques en lien avec le business de l’entreprise, objets connectés, devices mobiles des clients comme des collaborateurs…).
Des étapes préalables sont nécessaires disent les participants à l’étude :
· Voir les sources de données dont on dispose ou dont on n’a pas conscience
· Décider à quels sets de données les services devraient accéder, comment les faire interagir
· Développer les compétences nécessaires
· S’assurer que l’on dispose d’outils qui vont permettre d’exploiter tout le potentiel de la data
· Mettre en place des processus d’évaluation des nouvelles approches mises en œuvre
Il est également important que tous en interne puissent avoir accès facilement aux données dont ils pourraient avoir besoin. Certains recommandent la constitution d’une équipe Data dédiée dont la mission serait de mettre la donnée à disposition des métiers et de la préparer pour qu’elle soit aisément exploitable par les équipes-métiers en fonction de leur propre champ d’action.
Enfin, il est important de faire progresser différents chantiers en parallèle et de partager les expériences acquises d’un chantier à l’autre. Sans nécessairement vouloir mettre en place une structure parfaite dès le début, mais en cherchant à en retirer les bénéfices acquis très vite et instaurer un cercle vertueux, une progression continue.
L’étude Qlik-Forbes Insights préconise de son côté la mise en place d’une gouvernance adéquate avec des processus décisionnels adaptés, s’appuyant sur une standardisation des définitions et des formules, l’amélioration de la sécurité des données et la sécurisation des accès. De telles mesures favorisent la prise de décision quant l’utilisation des données et encouragent la créativité pour mieux en tirer parti.
Par rapport à l’étude de l’année dernière, les entreprises estiment avoir rattrapé leur retard par rapport à leurs concurrents dans leur transformation digitale (19% en 2016 contre 25% en 2015). Elles sont 77% aujourd’hui à affirmer être en avance ou au même niveau que leurs concurrents.
Il y a même chez elles une réelle appétence à être data-driven – orientées et pilotées par la donnée dans leurs choix stratégiques comme dans leurs décisions opérationnelles. Mieux, c’est la Direction Générale qui a vraiment conscience (54%) de l’importance de la data, plus encore que les fonctions Marketing ou même Marketing Digital (44%).
Mais lorsqu’on interroge les entreprises sur les composantes de leur stratégie pour y parvenir, elles révèlent des niveaux de maturité sensiblement différents. Si 60% disent avoir une stratégie claire voire très avancée, ce sont les moyens adéquats qui font défaut (humains dans 52% des cas ; techniques, 50% ; budgétaires, 48%). Il leur reste du chemin à parcourir pour intégrer les bonnes compétences, évangéliser les équipes et améliorer les outils d’exploitation de la donnée.
Un changement d’approche en profondeur est en cours dans l’exploitation de la data.
Les entreprises ont de plus en plus recours à des outils de data visualisation pour exploiter les données. Ils figurent désormais à la 4ème place derrière les plus classiques outils de mesure d’audience de sites web, outils d’analyse statistique et autres outils de data mining. Ils se différencient des trois premiers en permettant de réaliser une agrégation et une synthèse de données de sources variées.
« Les outils de data visualisation sont la nouvelle génération des outils d’exploitation de la data, capables d’organiser et d’explorer la donnée pour en tirer des conclusions inédites. Ils ont d’ailleurs récemment montré toute leur puissance, tant auprès des entreprises que dans le domaine journalistique par exemple, pour apporter des enseignements d’une grande richesse à partir de données brutes disparates, » explique Angelica Reyes, Directrice Marketing France/Iberia/Italie.
Les outils d’analyse de la data viennent compléter les capacités humaines de raisonnement et permettent d’en dépasser les limites. L’enjeu désormais n’est plus simplement d’imaginer des usages qui s’appuient sur des données mais de savoir comment explorer les données pour faire naître de nouvelles propositions inédites.
« Comprendre toute l’utilité d’exploiter des données implique un changement des méthodes de réflexion et de travail, un nouveau paradigme, » ajoute Angelica Reyes.
Ainsi, grâce à l’exploitation de la data, les entreprises interrogées par l’EBG constatent une amélioration de l’expérience client (60%) et de la fidélisation (52%), la création d’innovation (56%), la détection de nouvelles opportunités commerciales (51%).
Mais nombreuses sont les entreprises qui pensent qu’elles pourraient mieux tirer parti de leurs outils et protocoles d’informatique décisionnelle (Business Intelligence). Dans une autre étude menée récemment par Qlik avec Forbes Insights cette fois, portant sur plusieurs pays, si 81% des entreprises interrogées disent obtenir des retours « conséquents » à « très conséquents » sur leurs programmes de Business Intelligence, plus de la moitié (52%) estiment qu’elles n’exploitent pas totalement leur potentiel en la matière.
Or devenir data-driven se prépare. Il y a certes des freins technologiques et culturels au développement d’une approche data-driven mais des solutions existent. Parmi les freins cités dans l’étude Qlik-Keyrus-EBG : les données en silos (81%), le manque de maturité au sein de l’entreprise sur le potentiel de la donnée et la façon de l’exploiter (66%), et une définition pas assez précise des objectifs (58%). Le manque de compétences arrive en 5e position, et 37% des entreprises manquent de spécialistes en data management.
Pour pouvoir progresser, les témoignages mis en avant dans l’étude de Qlik avec Keyrus et l’EBG montrent qu’il faut d’abord prendre en compte tous les points où les données sont générées ou collectées afin de pouvoir les exploiter (interfaces clients, interactions avec les clients ou au sein des équipes, données publiques en lien avec le business de l’entreprise, objets connectés, devices mobiles des clients comme des collaborateurs…).
Des étapes préalables sont nécessaires disent les participants à l’étude :
· Voir les sources de données dont on dispose ou dont on n’a pas conscience
· Décider à quels sets de données les services devraient accéder, comment les faire interagir
· Développer les compétences nécessaires
· S’assurer que l’on dispose d’outils qui vont permettre d’exploiter tout le potentiel de la data
· Mettre en place des processus d’évaluation des nouvelles approches mises en œuvre
Il est également important que tous en interne puissent avoir accès facilement aux données dont ils pourraient avoir besoin. Certains recommandent la constitution d’une équipe Data dédiée dont la mission serait de mettre la donnée à disposition des métiers et de la préparer pour qu’elle soit aisément exploitable par les équipes-métiers en fonction de leur propre champ d’action.
Enfin, il est important de faire progresser différents chantiers en parallèle et de partager les expériences acquises d’un chantier à l’autre. Sans nécessairement vouloir mettre en place une structure parfaite dès le début, mais en cherchant à en retirer les bénéfices acquis très vite et instaurer un cercle vertueux, une progression continue.
L’étude Qlik-Forbes Insights préconise de son côté la mise en place d’une gouvernance adéquate avec des processus décisionnels adaptés, s’appuyant sur une standardisation des définitions et des formules, l’amélioration de la sécurité des données et la sécurisation des accès. De telles mesures favorisent la prise de décision quant l’utilisation des données et encouragent la créativité pour mieux en tirer parti.
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