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Décisionnel : quantité, formation et qualité déficientes entraînent l'échec

Trop de projets de décisionnel échouent encore à atteindre leurs objectifs.

Selon une étude IDC pour Qlik, de nombreux projets d'analyse de données échouent à créer de la valeur business.

PublicitéA force de répéter que les entreprises doivent être data centrics et exploiter toutes les données disponibles pour maximiser le business, sans doute certains oublient-ils que ce n'est pas si simple. Une étude réalisée par IDC sur la commande de l'éditeur Qlik vient en effet rappeler que les difficultés demeurent importantes et que seules de bonnes approches amènent à la réussite des projets.

Les difficultés commencent dès la collecte des données. 32 % des répondants jugent qu'il est difficile d'identifier les sources de données utiles, 29 % jugeant cette tâches très difficile. La qualification de l'utilité d'une donnée semble bien être la clé du problème : 37 % citent l'évaluation du ROI pouvant être obtenu comme difficulté, devant un sous-investissement technologique (28%) et l'identification même de sources potentielles de valeur (21%). Une fois les données convenablement intégrées dans le processus de traitement, les difficultés continuent.

La première raison d'un échec reste la qualité insuffisante des données (35 % des répondants), devant les défauts d'analyses et les problèmes autour de l'accès à la donnée (accessibilité, sécurité, conformité réglementaire). Cependant, les entreprises ne privilégient pas cet aspect dans les corrections souhaitées pour améliorer le taux de succès des projets décisionnels : 47 % souhaitent avant tout encore accroître la quantité de données disponibles pour l'analyse puis la formation des collaborateurs (41%). L'amélioration de la qualité des données et une plus grand utilisation de l'intelligence artificielle arrivent en troisième, ex-aequo (40 % des répondants).

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