Le top 20 des projets Data en entreprise en 2022. 

Top 20 des projets data
Top 20 des projets data

Nous partageons avec vous l’étude réalisée par BARC sur les principales tendances en Data, BI et Analytics en 2022 (68 pages, panel de 2396 utilisateurs, consultants et fournisseurs de solutions data) 

Les projets Data ont toujours le vent en poupe et deviennent de plus en plus stratégiques pour toutes les entreprises, même pour les plus petites.  

Nous constatons nous aussi une forte demande de nos clients pour améliorer l’efficacité de leur Data Stack afin de gagner en réactivité et en résilience en cas de crises.  

Le contexte sanitaire et géopolitique nous a rappelé à quel point il est désormais urgent d’être en capacités d’adapter son organisation et son business model. L’usage que l’on fait de la data est devenu un enjeu stratégique.  

Autre tendance intéressante que confirme cette étude : le cloud !  

Sans surprise, les éditeurs plébiscitent le go-the-cloud alors que dans la réalité, les utilisateurs sont beaucoup moins enthousiastes. A date, cela représenterait que 30% des projets et si on regarde les nouveaux projets sur ces deux dernières années, les « cloud-based » représentent moins de la moitié. Le cloud doit donc encore convaincre ! Cependant, il devrait gagner du terrain face aux impératifs de modernisation de la data stack de manière générale et autre data wharehouse d’ancienne génération.  

Il est vrai que le cloud représente de vrais avantages pour lancer rapidement de nouveaux projets mais il comporte aussi de vrais risques (coûts qui peuvent se révéler exponentiels dans la durée, gouvernance des données, perte de souveraineté, etc.) mais cela fera l’objet d’un autre article ! 

Le top 10 des projets data en 2022

  1. Data quality et Master Data Management 
  2. Data driven culture 
  3. Data governance 
  4. Data discovery 
  5. Data visualisation
  6. Modernisation Data Warehouse 
  7. Agile BI Développement (DevOps et CI/CD) 
  8. Alerting et notifications temps réel  
  9. Analytics Temps réel 
  10. Data preparation par les utilisateurs  

Zoom sur le TOP 5 

Data quality & Master Data Management  

On retrouve donc sans surprise dans le top des priorités les problématiques récurrentes de qualité des données. C’est le fondement nécessaire à toute exploitation intelligente de la donnée et suppose d’insuffler une vraie culture DATA-DRIVEN au sein de l’entreprise pour en exploiter tout le potentiel et le mettre au service du business (acculturation). C’est un enjeu récurrent au sein des entreprises et cela fait des années que c’est le cas et cela va le rester car on ingère et exploite toujours plus de données.  

On ne peut pas, en effet, prendre de bonnes décisions ou alimenter des applications (Embedded BI) sans pouvoir s’appuyer sur des bases de données fiables et de qualité. On ne peut pas non plus réaliser des modélisations fiables dans le cas d’applications prédictives, si elles ne sont pas alimentées par des données dont on est sûr à 100%. La courbe d’apprentissage nécessaire à l’efficacité du machine learning ne peut pas non plus avoir lieu. Les référentiels de données sont également indispensables pour comprendre et utiliser correctement les données. Et il n’y a évidemment pas de pilotage possible, de reporting cohérent ou de suivi de KPI pertinents sans données sources de qualité. Enfin, les données alimentent aujourd’hui de nouveaux services ou applications en temps réel et c’est ce qui les rend innovants. Sans la qualité des données, ce type d’innovation est impossible.  

C’est à rapprocher également des enjeux de gouvernance des données qui figurent également dans le TOP 3 des priorités des entreprises.  

En termes de solutions, nous recommandons les incontournables Talend, Informatica mais aussi ataccam, experian et tibco. 

Data Driven Culture 

On a beaucoup entendu parler d’entreprise data-driven dans les discours marketing des éditeurs ces dernières années. De manière beaucoup plus pragmatique, c’est tout simplement l’indispensable passage à l’échelle de vos projets Data ! Il s’agit bien ici de data acculturation à tous les niveaux de l’entreprise pour que vos projets data ne soient pas cantonnés à quelques utilisateurs clés ou que sur certains processus métiers. Concrètement, il s’agit de rendre disponible le plus de données possibles, au plus grand nombre, de manière intelligible et prêtes à l’emploi pour améliorer l’efficacité des processus métiers au quotidien. Insuffler cette culture de la data dans toute l’entreprise, c’est comme mettre de l’huile dans un rouage. Les décisions sont éclairées et plus fluides, les changements plus rapides et chacun partage la même la même vision.  

Gouvernance des données 

La gouvernance des données concerne toutes les données exploitées dans tous les systèmes de manière globale et transversale. C’est une problématique à part entière car, sur un plan organisationnel comme technique, chacun traite et gère son propre système. Il s’agit de traiter les données comme un actif de l’entreprise avec un cadre et des règles pour le gérer, le protéger et le surveiller ; tout en prenant en considération tous les acteurs qui interviennent entre les utilisateurs, les processus et les différentes technologies. C’est un enjeu qui gagne en importante et en criticité ces dernières années, avec notamment les pressions règlementaires accrues sur la traçabilité, la transparence des traitements et la protection des données. Cela rejoint également la nécessité de créer un catalogue de données, Data Catalog. Chez Inventiv-IT, nous recommandons à nos clients des solutions particulièrement innovantes éditées par Collibra, Data Galaxy ou encore Meta Analysis. 

Data Discovery  

Alors que les volumes de données collectés explosent littéralement dans des formats divers, issus de multiples sources, les solutions de data discovery aident les utilisateurs à explorer cette masse pour découvrir des tendances, des modèles, des clusters ou des phénomènes anormaux. Les outils sont de plus en plus conviviaux, proposent des analyses visuelles et nécessitent de moins en moins de compétences avancées en ingénierie de la data pour les utiliser (mais vous devrez tout de même vous entourez de compétences en développement data ! on est encore loin du low-code dans la réalité). En revanche, ils supposent que vous vous êtes au préalable équipé d’outils de DataPrep efficaces pour être en capacités de vous connecter sur un large éventail de données sources, de les nettoyer, de les enrichir et de modéliser ces données à des fins d’analyse.

Chez Inventiv-IT, nos experts data apprécient particulièrement les solutions de Data Integration de Talend, Matillon et Databricks (sur Azure). 

Data visualisation 

C’est le graal de la data en libre-service ! C’est-à-dire avoir la possibilité de créer des rapports analytiques et interactifs en autonomie par les utilisateurs métiers eux-mêmes. Cela rejoint le phénomène de la nécessaire l’acculturation de la data au sein des organisations. L’objectif est en effet de démocratiser l’accès à la data au plus grand nombre, en s’assurant d’avoir des résultats fiables et cohérents. Les solutions de data visualisation permettent d’aller creuser rapidement un sujet ou de trouver une explication à un phénomène.  

Pour les exploiter pleinement, vous aurez besoin de compétences en ingénierie de la data (Javascript, Python et R essentiellement). Les outils les plus populaires sont Tableau, Power BI et Qlik Sense.

Chez Inventiv-IT nous plébiscitons également les solutions de Alteryx, Looker et Microstrategy.  

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