Dell Technologies vient de publier les résultats d’une enquête mondiale réalisée à sa demande par Forrester Consulting.
L’étude révèle que la prolifération des données peut être perçue comme une charge plutôt qu’un atout pour la plupart des entreprises : face au volume, à la rapidité et à la diversité impressionnantes des données, tous les processus, outils technologiques et services sont submergés.
Si les entreprises se fixent toujours des objectifs en la matière (beaucoup se disent « data driven »), le manque de compétences, le cloisonnement des informations et des métiers, les processus manuels, les problématiques de confidentialité ou de sécurité sont des freins considérables.
Reposant sur les réponses de 4 036 décideurs data dans 45 pays, les résultats s’appuient sur l’Indice de transformation numérique biennal de Dell Technologies visant à évaluer la maturité digitale des entreprises dans le monde entier.
Selon l’Indice 2020, « la surcharge de données / l’incapacité à les analyser » s’impose comme le 3e obstacle majeur à la transformation digitale dans le monde (2èmeen France), alors qu’il ne figurait qu’à la 11e place en 2016 (dernier échelon du classement).
Dell Technologies a initié cette étude pour mieux appréhender cette problématique et trouver des solutions afin d’éviter que les données deviennent le principal obstacle à la transformation.
L’enquête met en lumière plusieurs paradoxes qui sont autant de freins pour les entreprises avec notamment :
Le paradoxe de la perception
Près de deux tiers (64 %) (France 59 %) des répondants se disent « data driven », affirmant que« les données sont essentielles au fonctionnement de leur entreprise ».
Cependant, 23 % seulement (France : 13%) indiquent qu’ils accordent une importance capitale aux données et donnent la priorité à leur usage dans leur entreprise.
À des fins de clarté, Forrester Consulting a créé une mesure objective pour évaluer le niveau de préparation des entreprises en matière de données.
Les résultats montrent que 87 % (France : 93%) des entreprises n’ont pas encore progressé dans leurs processus et technologies liés à l’exploitation des données et/ou dans leur culture et leurs compétences.
13 % seulement (France : 7%) atteignent la catégorie « Data Champions », qui rassemble les entreprises activement impliquées dans ces deux domaines (technologies/processus et culture/compétences).
Le paradoxe des « yeux plus gros que le ventre »
Selon l’enquête, 71 % (France : 75%) des répondants indiquent qu’ils collectent des données plus rapidement qu’ils ne peuvent les analyser et les exploiter, mais simultanément, 66 % (France : 70%) affirment qu’ils ont constamment besoin de quantités de données que leurs capacités actuelles ne sont pas en mesure de fournir.
Plusieurs facteurs peuvent expliquer ce paradoxe :
- 67 % (France : 62%) stockent une quantité significative de données dans des datacenters qu’ils détiennent ou contrôlent, malgré les avantages avérés du traitement à la périphérie, où ces données sont générées.
- Manque d’intérêt du leadership : 69 % (France : 72%) admettent que le management ne positionnent pas en priorité les stratégies d’exploitation et d’analyse des données de l’entreprise ;
- Une stratégie IT impossible à déployer à grande échelle : 51 % (France : 47%) ajoutent des data lakes à leur environnement au fur et à mesure, au lieu de consolider leurs ressources existantes
L’explosion des volumes de données rend leurs activités plus difficiles : 63 % (France : 68%) des répondants indiquent qu’ils ne peuvent pas respecter leurs exigences de sécurité et de conformité en raison de la quantité colossale de données en leur possession, tandis que 62 % (France : 59%) affirment que leurs équipes sont déjà submergées par les données dont elles disposent.
« S’il est incroyable de se dire que les entreprises sont à la fois en manque de données et submergées d’informations, il ne faut pas oublier qu’elles font face à des pressions immenses, surtout en ce moment.
En effet, 45 % (France :44 %) indiquent que la pandémie a entraîné une hausse significative des volumes de données à collecter, stocker et analyser »
explique Stéphane Huet, Directeur Général de Dell Technologies France
Le paradoxe de la conscience et de l’inaction
Si la pandémie a affecté les économies du monde entier, le secteur des services à la demande s’est développé, donnant lieu à l’émergence de nouvelles entreprises « data driven ».
Cependant, seulement 20% des organisations ont déjà migré la majorité de leurs applications et infrastructures vers des modèles « as-a-service » (France : 11%).
Mais paradoxalement :
- 65 % (France : 59%) pensent que cette transition leur permettrait de gagner en agilité ;
- 63 % (France : 60%) voient l’opportunité de s’adapter à l’évolution des demandes client ;
- 61 % (France : 62%) pensent que ces modèles permettront aux entreprises d’activer des applications rapidement et facilement, en un clic ;
Un modèle à la demande pourrait aider 84 % (France : 91%) des entreprises qui peinent à surmonter un ou plusieurs des obstacles suivants à collecter, analyser et exploiter plus efficacement leurs données :
- coûts de stockage élevés ;
- entrepôt de données non optimisé ;
- infrastructure IT obsolète ;
- processus trop manuels pour répondre à leurs besoins.
Une lueur d’espoir
Malgré leurs difficultés actuelles, beaucoup d’entreprises comptent passer à l’action pour l’avenir : 69 % (France : 57%) prévoient de déployer le machine learning pour automatiser la détection des données anormales, 60 % (France : 61%) envisagent de passer à un modèle data-as-a-service et 55 % (France : 61%) comptent réaliser une analyse approfondie de leur grille de performance pour repenser leur traitement et leur utilisation des données.
Voici trois stratégies pour aider à exploiter les données :
1 . Moderniser l’architecture IT pour exploiter les données à la source : la périphérie.
Pour cela, les entreprises doivent rapprocher leur infrastructure et leurs applications du point de collecte, d’analyse et d’utilisation des données tout en évitant leur prolifération, grâce à un modèle d’exploitation multicloud harmonieux ;
2 . Optimiser les pipelines de données, pour permettre leur libre circulation en toute sécurité et les enrichir avec l’IA et l’apprentissage automatique ;
3 . Développer des logiciels pour offrir aux clients les expériences personnalisées et intégrées qu’ils recherchent.
