Succès mitigé de l’analytique dans le cloud public

La plupart des décideurs informatiques qui ont participé à une enquête récente (79 %) ont déclaré que leurs organisations utilisent analyse de données dans le cloud pour soutenir les résultats commerciaux.

Sur la base d’une enquête menée auprès de 272 décideurs informatiques pour le cabinet de conseil en transformation mondiale Contino’s Maturité des données dans le rapport de recherche sur le cloud public 2021, l’étude a révélé que 63 % des organisations considèrent que leurs programmes de données cloud sont matures. Cependant, l’étude a révélé que seulement 16% des décideurs informatiques interrogés ont déclaré avoir pleinement compris les avantages commerciaux du transfert de données vers le cloud public.

La recherche a également révélé que la sécurité est le plus grand défi technique pour les organisations qui apportent des données vers le cloud, l’organisation et le partage des données arrivant en deuxième position (33 %).

L’enquête a révélé que la plupart des organisations (90 %) s’engagent dans la science des données.

Les auteurs du rapport ont noté que la popularité croissante de la science des données est une tendance continue alors que les entreprises cherchent à valoriser leurs données grâce à l’utilisation de l’apprentissage automatique (ML), de l’intelligence artificielle (IA) et de solutions automatisées basées sur des informations. « Nous savons qu’il est possible d’accélérer les cycles de produits, de réduire le taux de désabonnement des clients et de créer des modèles prédictifs avec des capacités de science des données. Mais près de 60 % des organisations n’ont qu’une seule équipe de science des données, ou qu’un seul scientifique des données », ont averti les auteurs du rapport.

L’étude a révélé que la science des données est encore exploratoire pour de nombreuses organisations, dont beaucoup, selon Contino, adoptent une approche de «test et d’apprentissage».

Dans le rapport, Contino a recommandé que pour profiter des avantages de la science des données, les décideurs informatiques doivent avoir une stratégie de données définie et prise en charge, une maturité des données organisationnelles, un cas d’utilisation métier bien défini et les bonnes données.

« Les programmes de science des données les plus réussis ont des équipes qui sont étroitement alignées sur l’entreprise et comprennent la nature des produits et services proposés, avant de subir les rigueurs de l’analyse des données, des tests d’hypothèses, de la sélection des fonctionnalités, de la sélection et de la validation des algorithmes ». rapport dit.

Économies de coûts est apparu comme l’avantage commercial le plus fréquent d’avoir une stratégie de cloud AI/ML. Mais lorsqu’on lui a demandé de fournir un chiffre pour le pourcentage de projets dont le résultat est la satisfaction client ou l’acquisition, Contino a indiqué que près de la moitié (48 %) des réponses qu’il a reçues comportaient des mesures de résultat client. Il a déclaré que cela indique une tendance à l’utilisation de l’IA/ML pour stimuler la rigidité, réduire le taux de désabonnement et générer des revenus

Lorsqu’on leur a demandé dans quelle mesure leurs organisations ont réalisé les avantages commerciaux qu’elles tentaient d’obtenir avec leur stratégie de données de cloud public, près d’un quart (23 %) des décideurs informatiques ont admis qu’ils n’avaient « pas du tout » réalisé les avantages qu’ils avaient prévus. pour, et seulement 16% ont déclaré qu’ils avaient pleinement réalisé les avantages commerciaux de leur stratégie de données de cloud public.

D’après Contino, l’enquête montre qu’après le passage au cloud, de nombreuses organisations sont confrontées à un manque de capacités internes pour créer de meilleures expériences et produits cloud pour les consommateurs.