Depuis cinq ans, les filières data se développent et repoussent les limites d’utilisations des données dans les entreprises. Avec la fin des investissements de masse, ces dernières doivent effectuer un recentrage sur les fondamentaux, modifiant ainsi leur feuille de route. Pour observer ces changements, OnePoint, client de DataScientest, présente sa seconde édition de l’étude « Data Issues, Data Trends 2023 » et explore les défis et tendances structurelles que rencontrent les Chief Data Officers (CDOs).
Des enjeux majeurs pour 2023
Durant cette étude, 82 CDOs furent interrogés quant aux défis qui les attendent pour 2023 et les années à venir. Dans leurs explications, 3 thématiques furent largement développées et considérées comme primordiales :
Le recrutement et la fidélisation persistantes
Un aspect de préoccupations pour toutes les organisations interrogées, les profils sont rares et les exigences salariales grimpent. Cela s’explique par une recherche de profils hybrides capables de fédérer et d’aller au-delà des compétences techniques.
Pour y faire face, les entreprises lancent des plans de formation data, voire même des centres d’excellence. Pour aller plus loin, les organisations doivent accélérer le développement d’une culture data. L’acculturation des COMEX montre que tout le processus RH gagne en efficacité et en cohérence avec les sujets stratégiques.
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La qualité des données
En 2022, 95 % des CDOs souhaitaient poser les fondations de la gouvernance de données et stabiliser son déploiement. Désormais, une majorité évoque pour 2023 une difficulté de croisement et d’analyse des données, notamment avec des données externes.
Les chantiers de gouvernance sont en cours dans les entreprises, à des stades de maturité bien différents : cadrage, planification, exécution. Aujourd’hui, on constate que le secteur bancaire est en avance et de nombreux acteurs ont atteint l’étape d’urbanisation des données. Le principal défi pour les organisations est de généraliser la gouvernance pour exploiter tout le potentiel de la donnée.
Un passage à l’échelle des applications de la donnée intégrant de l’IA
Les difficultés d’industrialisation viennent notamment de l’open data, construite dans une logique première de partage notamment commercial et non dans une logique métier cohérente avec le SI du client consommateur. Trois niveaux de réponse sont possibles :
– La réponse organisationnelle avec l’introduction des Data Factory regroupant des compétences métiers techniques
– Le changement de paradigme avec la mise à disposition des données « managées »
– La réponse technique par la proposition d’éléments stables techniquement intégrés au sein d’un Data Lab
Pour accélérer, les organisations devront adopter la Data Platform, dans laquelle on retrouvera la convergence de données utiles et accessibles. Les entreprises doivent éviter le syndrome « data swamp », entrepôt dans lequel sont rassemblés des datas non structurées et inutiles.
Ces défis caractéristiques de la fin de l’abondance analysée, représentent un risque financier majeur pour les entreprises. Essentiel dans le processus de création de valeur, elles doivent être mieux exploitées grâce à un retour aux sources, notamment pour éviter les pertes de revenus. Si cet article vous a plu et si vous souhaitez être accompagné dans le recrutement de vos prochains experts en Data Science, n’hésitez pas à découvrir nos articles ou nos offres POEI sur DataScientest.
