Les données sont de plus en plus nombreuses issues de multiples canaux. De cela, l’usage et l’exploitation de la donnée ne font qu’augmenter. Ainsi, chaque jour de nombreux projets data sont développés mais très peu sont un succès. Une étude Gartner estime que 85% des projets data sont un échec*. Alors comment expliquer cela ? Comment y remédier ?   

Aujourd’hui, la data est au cœur de tous les sujets d’innovation et des stratégies d’entreprises. Elle fait l’objet de toutes les convoitises sur de nombreux sujets : marketing, sales, logistique, finance, etc. Et pour cause, on estime que les entreprises Data Driven se développent 8X plus vite que la moyenne*. De quoi susciter l’intérêt des dirigeants dont 91%* d’entre eux considèrent les stratégies Data & AI essentielles à la transformation digitale.   

Néanmoins, une étude Gartner a mis en lumière un chiffre qui a de quoi désenchanter tout chef d’entreprise : 85%* des projets data sont voués à l’échec. Compte-tenu de la crise du Covid-19 rendant les circonstances économiques difficiles, ce chiffre pousserait bon nombre de décideurs à abandonner leurs projets data. Pourtant, plus que jamais la data montre de l’intérêt en temps de crise  Regardons cela de plus près pour mieux comprendre les idées reçues cachées derrière ce chiffre.  

Première idée reçue : un projet data coûte cher 

Mettre en place un projet data, développer des infrastructures Big Data, embaucher des Data Scientists … tout cela représente un budget élevé pour les entreprises et se met en place sur du long terme. Pour pallier cette problématique de coût, Invenis permet aux équipes métiers de réaliser des analyses prédictives en toute autonomie et d’obtenir des résultats rapidement. 

Deuxième idée reçue : la data est une affaire d’experts

 80% des décideurs* considèrent un manque de maturité autour de la culture de la Data au sein de la structure. Pour mener à bien un projet data et en tirer tous les bénéfices, il est nécessaire d’avoir un certain recul et définir au préalable ses objectifs afin d’en mesurer efficacement les résultats. Or, ce sont les équipes métiers qui utilisent la donnée et en tirent la valeur en entreprise. C’est pourquoi Invenis s’adapte à votre maturité data et à vos besoins.Invenis vous accompagne à toutes les étapes de votre maturité data, jusqu’à rendre vos équipes métiers autonomes dans la mise en place de leur analyse prédictive et ainsi intégrer Big Data et IA dans voter organisation.

Troisième idée reçue : une mécanique opaque difficile à maîtriser

 Un autre problème régulièrement remonté sur les projets data est le manque de transparence. En effet, il peut être compliqué d’appréhender les mécaniques qui se cachent derrière les algorithmes de Machine Learning. En conséquence, ce manque de maturité et de transparence conduit inéluctablement à une déception en termes de résultats. Pour éviter l’effet black box, nos équipes accompagnent nos clients dans la mise en place de leurs cas d’usage prédictifs pour en tirer toute la valeur. 

De nombreuses entreprises sont enthousiastes à l’idée d’adopter une démarche data-driven et en espèrent de vrais résultats. Néanmoins, elles manquent souvent de compétences, budget ou temps avec des équipes techniques sur-sollicitées. Invenis répond à une mission : offrir la possibilité à toutes les entreprises, quelles que soient leurs tailles ou leur activité de réaliser des analyses prédictives sur toutes leurs données simplement, rapidement et sans code.

Pour répondre à votre besoin, Invenis intervient chez vous en 3 étapes :

  1. Conseil : Audit et recommandations de vos data et de votre organisation pour intégrer l’IA à votre entreprise.
  2. Accompagnement : Mise en place de vos cas d’usage avec nos Data Analysts.
  3. Autonomie : Vous devenez autonomes grâce à l’utilisation de notre logiciel

Vous souhaitez découvrir comment faire de vos projets data une réussite ?

Sources : 

  • https://blogs.gartner.com/andrew_white/2019/01/03/our-top-data-and-analytics-predicts-for-2019/
  • https://go.forrester.com/press-newsroom/
  • https://designingforanalytics.com/resources/failure-rates-for-analytics-bi-iot-and-big-data-projects-85-yikes/
  • https://datarecrutement.fr/etude-salaire/

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