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 (2ème en 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 :
o coûts de stockage élevés ;
o entrepôt de données non optimisé ;
o infrastructure IT obsolète ;
o 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 qui les aideront à exploiter leurs 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.