10 défis et solutions en matière d'analyse des données

Les chefs d'entreprise savent qu'utiliser leurs données est important, mais les entreprises ont toujours du mal à exploiter efficacement les données pour améliorer la prise de décision et les résultats commerciaux. Après tout, les sources de données ont tendance à être optimisées pour le stockage des données, et non pour l'analyse. Cela rend l'information plus difficile à assimiler pour les chefs d'entreprise. Pendant ce temps, les entreprises luttent sur la meilleure façon d'appliquer des technologies telles que l'intelligence artificielle, le machine learning et le traitement du langage naturel, sans embaucher un escadron de data scientists. L'analyse des données peut aider les entreprises à identifier des modèles, des tendances et des opportunités qui éclairent un large éventail de décisions stratégiques, telles que les produits dans lesquels investir, les campagnes marketing à exécuter et les clients à cibler.

Mais sans stratégie formelle ni technologie ciblée pour collecter et analyser les données pertinentes, les entreprises risquent de prendre des décisions basées sur l'intuition ou les hypothèses, tout en manquant d'opportunités pour améliorer les résultats financiers et l'expérience des collaborateurs et des clients.

Les 10 principaux défis de l'analyse des données pour les entreprises

Les données seules ne sont pas si utiles, c'est l'analyse des données qui permet aux équipes de prendre des décisions plus éclairées et de mieux répondre à l'évolution des conditions commerciales. L'analyse des données en tant que processus est essentielle pour une entreprise qui devient véritablement axée sur les données. Cependant, l'élaboration, la mise en œuvre et l'exécution d'une stratégie d'analyse des données prennent du temps et des efforts, et le processus comporte des défis bien connus mais redoutables.

1. Qualité des données

L'un des plus grands défis auxquels la plupart des entreprises sont confrontées est de s'assurer que les données qu'elles collectent sont fiables. Lorsque les données souffrent d'inexactitude, d'incomplétude, d'incohérences et de duplication, cela peut conduire à des informations incorrectes et à une mauvaise prise de décision. De nombreux outils sont disponibles pour la préparation, la déduplication et l'amélioration des données. Idéalement, certaines de ces fonctionnalités sont intégrées à votre plateforme d'analyse.

Les données non standardisées peuvent également poser problème, par exemple lorsque les unités, les devises ou les formats de date varient. Normaliser le plus tôt possible réduira au minimum les efforts de nettoyage et permettra une meilleure analyse.

En implémentant des solutions telles que la validation des données, le nettoyage des données et la bonne gouvernance des données, les entreprises peuvent s'assurer que leurs données soient exactes, cohérentes, complètes, accessibles et sécurisées. Ces données de haute qualité peuvent servir de carburant pour une analyse efficace des données et finalement conduire à une meilleure prise de décision.

2. Accès aux données

Les données des entreprises sont souvent dispersées dans plusieurs systèmes et services, et dans des formats structurés, non structurés et semi-structurés. Cela rend à la fois difficile à consolider et à analyser et vulnérable à une utilisation non autorisée. Les données désorganisées posent des défis pour les projets d'analyse, de machine learning et d'intelligence artificielle qui fonctionnent le mieux avec autant de données que possible.

Pour de nombreuses entreprises, l'objectif est de démocratiser l'accès aux données dans l'ensemble de l'entreprise, quel que soit le service. Pour ce faire, tout en se prémunissant contre les accès non autorisés, les entreprises doivent collecter leurs données dans un référentiel central, tel qu'un data lake, ou les connecter directement aux applications d'analyse à l'aide d'API et d'autres outils d'intégration. Les services informatiques doivent s'efforcer de créer des flux de travail de données rationalisés avec une automatisation et une authentification intégrées afin de minimiser le déplacement des données, de réduire les problèmes de compatibilité ou de format et de garder une trace des utilisateurs et des systèmes qui ont accès à leurs informations.

3. Visualisations incorrectes

La transformation des données en graphiques ou en histogrammes grâce aux efforts de visualisation des données permet de présenter des informations complexes de manière tangible et précise, ce qui facilite leur compréhension. Mais l'utilisation d'une mauvaise méthode de visualisation ou l'inclusion de trop de données peut conduire à des visualisations trompeuses et à des conclusions incorrectes. Les erreurs d'entrée et les visualisations trop simplifiées peuvent également entraîner une fausse représentation du rapport obtenu.

Des systèmes d'analyse de données efficaces prennent en charge la génération de rapports, fournissent des conseils sur les visualisations et sont suffisamment intuitifs pour que les utilisateurs professionnels puissent opérer. Sinon, la charge de la préparation et de la production incombe à l'informatique, et la qualité et la précision des visualisations peuvent être discutables. Pour éviter cela, les entreprises doivent s'assurer que le système qu'elles choisissent peut gérer des données structurées, non structurées et semi-structurées.

Comment obtenir une visualisation efficace des données ? Commencez par les trois concepts clés suivants :

Connaissez votre audience : adaptez votre visualisation aux intérêts de vos téléspectateurs. Évitez le jargon technique ou les graphiques complexes et soyez sélectif quant aux données que vous incluez. Un PDG veut des informations très différentes de celles d'un chef de service.

Commencez par un objectif clair : quelle histoire essayez-vous de raconter avec vos données ? Quel message clé voulez-vous que les téléspectateurs retirent ? Une fois que vous le savez, vous pouvez choisir le type de graphique le plus approprié. À cette fin, ne vous contentez pas de définir un graphique à secteurs ou à barres par défaut. Il existe de nombreuses options de visualisation, chacune adaptée à des fins différentes. Les graphiques à courbes montrent les tendances au fil du temps, les graphiques en nuage de points révèlent les relations entre les variables, etc.

Restez simple : évitez d'encombrer votre visualisation d'éléments inutiles. Utilisez des étiquettes claires, des titres concis et une palette de couleurs limitée pour une meilleure lisibilité. Évitez les échelles trompeuses, les éléments déformés ou les types de graphique qui pourraient déformer les données.

4. Confidentialité et sécurité des informations

Contrôler l'accès aux données est un défi sans fin qui nécessite une classification des données ainsi qu'une technologie de sécurité.

À un niveau élevé, une attention particulière doit être accordée à qui est autorisé dans les systèmes opérationnels critiques pour récupérer des données, car tout dommage causé ici peut mettre anéantir une entreprise. De même, les entreprises doivent s'assurer que lorsque les utilisateurs de différents services se connectent à leurs tableaux de bord, ils ne voient que les données qu'ils sont censés voir. Les entreprises doivent établir des contrôles d'accès stricts et s'assurer que leurs systèmes de stockage et d'analyse des données soient sécurisés et conformes aux réglementations en matière de confidentialité des données à chaque étape du processus de collecte, d'analyse et de distribution des données.

Avant de pouvoir décider quels rôles doivent avoir accès à différents types ou pools de données, vous devez comprendre ce que sont ces données. Cela nécessite la mise en place d'un système de classification des données. Pour commencer, procédez comme suit :

Découvrez ce que vous avez : Identifiez les types de données que votre entreprise collecte, stocke et traite, puis étiquetez-les en fonction de la sensibilité, des conséquences potentielles d'une violation et des réglementations auxquelles elle est soumise, telles que l'HIPAA ou le RGPD.

Développer une matrice de classification des données : définissez un schéma avec différentes catégories, telles que public, confidentiel et interne uniquement, et définissez des critères pour appliquer ces classifications aux données en fonction de leur sensibilité, de leurs exigences légales et des politiques de votre société.

Observez qui peut avoir accès : Décrivez les rôles et les responsabilités pour la classification des données, la propriété et le contrôle d'accès. Un employé du service financier aura des droits d'accès différents de ceux d'un membre de l'équipe RH, par exemple.

Ensuite, en fonction de la stratégie de classification, travaillez avec les propriétaires de données pour catégoriser vos données. Une fois qu'un modèle est en place, envisagez des outils de classification des données qui peuvent analyser et catégoriser automatiquement les données en fonction de vos règles définies.

Enfin, configurez des contrôles de sécurité des données appropriés et formez vos employés à ces contrôles, en soulignant l'importance d'un traitement des données et de contrôles d'accès appropriés.

5. Pénurie de talents

De nombreuses entreprises ne trouvent pas les talents dont elles ont besoin pour transformer leurs vastes quantités de données en informations utilisables. La demande d'analystes de données, de data scientists et d'autres rôles liés aux données a dépassé l'offre de professionnels qualifiés disposant des compétences nécessaires pour gérer des tâches d'analyse de données complexes. Et il n'y a pas non plus de signes de ce nivellement de la demande. D'ici 2026, le nombre d'emplois nécessitant des compétences en data science devrait augmenter de près de 28%, selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis.

Heureusement, de nombreux systèmes d'analyse offrent aujourd'hui des fonctionnalités d'analyse de données avancées, telles que des algorithmes de machine learning intégrés, qui sont accessibles aux utilisateurs professionnels sans expérience en data science. Les outils avec des fonctionnalités automatisées de préparation et de nettoyage des données, en particulier, peuvent aider les analystes de données à aller plus loin.

Les entreprises peuvent également améliorer leurs compétences, identifier les employés ayant de solides antécédents analytiques ou techniques qui pourraient être intéressés par la transition vers des rôles de données et proposer des programmes de formation payants, des cours en ligne ou des bootcamps de données pour les doter des compétences nécessaires.

6. Trop de systèmes et d'outils d'analyse

Il n'est pas rare qu'une fois qu'une entreprise se lance dans une stratégie d'analyse de données, elle achète des outils distincts pour chaque couche du processus d'analyse. De même, si les services agissent de manière autonome, ils peuvent finir par acheter des produits concurrents avec des capacités qui se chevauchent ou contre-actives ; cela peut également être un problème lorsque les entreprises fusionnent.

Le résultat est un méli-mélo de technologie, et si elle est déployée sur site, un data center plein de logiciels et de licences différents doivent être gérés quelque part. Au total, cela peut entraîner un gaspillage pour l'entreprise et ajouter une complexité inutile à l'architecture. Pour éviter cela, les responsables informatiques doivent créer une stratégie à l'échelle de l'entreprise pour les outils de données, en collaboration avec les différents chefs de service pour comprendre leurs besoins et leurs exigences. L'émission d'un catalogue qui inclut diverses options basées sur le cloud peut aider à obtenir tout le monde sur une plateforme standardisée.

7. Coût

L'analyse des données nécessite des investissements dans la technologie, le personnel et l'infrastructure. Mais à moins que les entreprises ne soient claires sur les avantages qu'elles tirent d'un effort d'analyse, les équipes informatiques peuvent avoir du mal à justifier le coût de la mise en œuvre de l'initiative correctement.

Le déploiement d'une plateforme d'analyse de données via une architecture basée sur le cloud peut éliminer la plupart des dépenses d'investissement initiales tout en réduisant les coûts de maintenance. Il peut également freiner le problème de trop d'outils ponctuels.

Sur le plan opérationnel, le retour sur investissement d'une entreprise provient des informations que l'analyse des données peut révéler pour optimiser le marketing, les opérations, les supply chains et d'autres fonctions métier. Pour montrer le retour sur investissement, les équipes informatiques doivent travailler avec les parties prenantes pour définir des indicateurs de succès clairs qui correspondent aux objectifs de l'entreprise. Par exemple, les résultats de l'analyse des données ont entraîné une augmentation de 10 % des revenus, une réduction de 8 % de l'attrition des clients ou une amélioration de 15 % de l'efficacité opérationnelle. Soudain, ce service cloud semble être une bonne affaire.

Bien que les données quantifiables soient importantes, certains avantages peuvent être plus difficiles à mesurer directement, de sorte que les équipes informatiques doivent penser au-delà des numéros de lignes. Par exemple, un projet de données peut améliorer l'agilité de la prise de décision ou l'expérience client, ce qui peut entraîner des gains à long terme.

8. Changement technologique

Le paysage de l'analyse de données est en constante évolution, avec de nouveaux outils, techniques et technologies qui émergent tout le temps. Par exemple, la course est actuellement lancée pour que les entreprises disposent de fonctionnalités avancées telles que l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) entre les mains des utilisateurs professionnels et des data scientists. Cela signifie l'introduction de nouveaux outils qui rendent ces techniques accessibles et pertinentes. Toutefois, pour certaines entreprises, les nouvelles technologies d'analyse peuvent ne pas être compatibles avec les systèmes et les processus hérités. Cela peut entraîner des problèmes d'intégration de données qui nécessitent de plus grandes transformations ou des connecteurs à code personnalisé à résoudre.

L'évolution des ensembles de fonctionnalités signifie également l'évaluation continue du meilleur produit adapté aux besoins spécifiques d'une entreprise. Là encore, l'utilisation d'outils d'analyse de données basés sur le cloud peut faciliter les mises à niveau de fonctionnalités et de fonctionnalités, car le fournisseur s'assurera que la dernière version est toujours disponible. Comparez cela à un système sur site qui ne peut être mis à jour que tous les ans ou deux, ce qui conduit à une courbe d'apprentissage plus raide entre les mises à niveau.

9. Résistance au changement

L'application de l'analyse de données nécessite souvent ce qui peut être un niveau de changement inconfortable. Soudain, les équipes ont de nouvelles informations sur ce qui se passe dans l'entreprise et différentes options pour la façon dont elles devraient réagir. Les dirigeants habitués à opérer sur l'intuition plutôt que sur les données peuvent également se sentir mis au défi, voire menacés, par ce changement.

Pour éviter une telle réaction, le personnel informatique doit collaborer avec les différents services pour comprendre leurs besoins en données, puis communiquer comment les nouveaux logiciels d'analyse peuvent améliorer leurs processus. Dans le cadre du déploiement, les équipes informatiques peuvent montrer comment les progrès de l'analyse des données conduisent à des workflows plus efficaces, à des informations plus approfondies sur les données et, en fin de compte, à une meilleure prise de décision dans l'ensemble de l'entreprise.

10. Objectifs

Sans buts et objectifs clairs, les entreprises auront du mal à déterminer quelles sources de données utiliser pour un projet, comment analyser les données, ce qu'elles veulent faire avec les résultats et comment elles mesureront la réussite. Un manque d'objectifs clairs peut conduire à des efforts d'analyse des données non ciblés qui ne fournissent pas d'informations ou de retours significatifs. Cela peut être atténué en définissant les objectifs et les résultats clés d'un projet d'analyse de données avant qu'il ne commence.

Relevez les challenges de l'analyse des données avec Oracle

Même pour les entreprises qui ont déjà adopté l'analyse des données, des technologies telles que le machine learning facile à utiliser et intuitif, l'analyse en libre-service ou les systèmes de visualisation avancés peuvent présenter de nouvelles opportunités pour acquérir un avantage concurrentiel et anticiper les demandes commerciales futures. À ce titre, les chefs d'entreprise doivent continuer à investir dans les personnes et les technologies afin d'améliorer l'utilisation des données et d'intégrer des stratégies basées sur l'analyse dans leur culture pour une croissance et une pertinence durables.

Oracle Analytics est une solution d'analyse complète dotée de fonctionnalités prêtes à l'emploi pour un large éventail de charges de travail et de types de données. Une plateforme d'analyse de données dédiée peut aider votre entreprise à gérer l'ensemble du processus d'analyse, de l'inclusion et de la préparation des données à la visualisation et au partage des résultats. Les utilisateurs peuvent tirer parti de l'intelligence artificielle et du machine learning de pointe pour aider à résoudre les problèmes opérationnels difficiles, à prévoir les résultats et à atténuer les risques. Les chefs d'entreprise, quant à eux, peuvent obtenir des informations plus rapides et plus précises pour prendre des décisions en toute confiance et hautement éclairées.

De plus, Oracle facilite l'analyse des ensembles de données et l'application de modèles de machine learning intégrés avec des visualisations de données contextuelles, le tout pour un coût d'abonnement mensuel prévisible.

Le changement est inévitable dans l'analyse des données, de nouveaux défis se poseront. En adoptant ces stratégies, les entreprises peuvent surmonter la peur du changement et de la surcharge de données et commencer à utiliser l'analyse comme catalyseur de croissance.

FAQ sur les défis liés à l'analyse des données

Quels sont les principaux défis de l'analyse des données ?

Les principaux défis associés à l'analyse des données comprennent la collecte de données significatives, la sélection du bon outil d'analyse, la visualisation des données, l'amélioration de la qualité des données, la recherche d'analystes qualifiés et la création d'une culture axée sur les données.

Comment le machine learning est-il utilisé dans l'analyse des données ?

Le machine learning (ML) joue un rôle puissant dans l'analyse des données en automatisant les tâches, en découvrant des modèles cachés et en faisant des prédictions à partir d'ensembles de données volumineux et disparates. Par exemple, le nettoyage et le tri des données peuvent être des processus manuels chronophages. Les algorithmes de machine learning peuvent automatiser ces tâches, libérant ainsi les analystes de données pour des tâches plus stratégiques telles que l'interprétation des résultats et la création de modèles.

En outre, les grands ensembles de données peuvent contenir des tendances et des modèles cachés que les méthodes statistiques traditionnelles pourraient manquer. Les algorithmes de machine learning peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier les relations complexes et repérer les anomalies de tendance. Une fois les modèles de machine learning entraînés sur les données historiques de l'entreprise, ils peuvent prévoir les résultats futurs pour aider à minimiser l'attrition des clients, à créer des campagnes marketing ciblées et à définir des niveaux de tarification optimaux.