Les données n'ont jamais été aussi critiques pour les entreprises. C’est la forme de monnaie moderne la plus précieuse. Un monde alimenté par des informations intelligentes sur les données alimente les villes connectées, influence les décisions commerciales en temps réel et rend chaque interaction client personnelle et personnalisée. Cependant, au milieu de cette avalanche de données, la plupart des organisations ne sont pas conscientes de la grande quantité de données dont elles disposent, ne savent pas comment les exploiter toutes ou n'ont pas de stratégie pour les examiner de bout en bout. pour prendre des décisions complètes. C'est pourquoi une stratégie moderne d'analyse des données est essentielle pour tirer le meilleur parti des données, mais de nombreuses organisations ont du mal à y parvenir. Par exemple, 60 % des organisations tentent d’intégrer quatre à neuf silos de données déconnectés. Sans une bonne base, cela peut être très difficile.
Pourquoi investir dans l'analyse de données ?
Dans un récent projet de recherche que nous avons mené avec Enterprise Strategy Group (ESG), nous avons examiné les avantages pour les entreprises qui investissent dans l'analyse par rapport à celles qui ne le font pas. L'étude a révélé des informations fascinantes et a montré que les organisations dotées des capacités d'analyse de données les plus matures étaient en avance sur la concurrence. Par rapport aux organisations dépourvues de capacités d'analyse de données, ces entreprises étaient 3,2 fois plus susceptibles de dépasser la satisfaction de leurs clients, 2,4 fois plus susceptibles d'avoir augmenté leur chiffre d'affaires par employé au cours des deux dernières années et 2,7 fois plus susceptibles d'avoir augmenté leur chiffre d'affaires par employé au cours des dernières années. deux ans.
Obstacles à l'analyse : trois défis clés
Mais si les avantages d’investir dans une plateforme d’analyse mature sont évidents, plusieurs défis empêchent les entreprises d’atteindre leurs objectifs et leurs rêves en matière d’analyse. Premièrement, le défi le plus courant que nous constatons est la performance. À mesure que les architectures de gestion des journaux évoluent, leurs performances deviennent plus difficiles à prévoir, ce qui entraîne des ralentissements dans les requêtes de recherche et les processus ultérieurs. En tant que système distribué gérant une grande quantité de données ingérées, une grande partie des performances de recherche dépend de la capacité de l'administrateur à prédire quelles données seront interrogées. Mais à mesure que les entreprises élargissent leurs pipelines et utilisent davantage de données pour obtenir des informations, il devient de plus en plus difficile pour les dirigeants de prédire avec précision quelles données doivent rester, où et pendant combien de temps. À mesure que la plateforme d’analyse évolue et que davantage de données sont ingérées, l’infrastructure informatique peut facilement devenir saturée et les capacités de recherche à tous les niveaux peuvent être affectées. Cela peut conduire à un approvisionnement excessif des infrastructures et à une efficacité réduite. Deuxièmement, outre les performances imprévisibles, il existe des problèmes liés à la nature étroitement couplée du calcul et du stockage qu'utilisent les implémentations traditionnelles d'analyse des journaux, ce qui entraîne des perturbations et une complexité à mesure que ces environnements évoluent. À mesure que les besoins en capacité augmentent, les clients sont également contraints de déployer des ressources informatiques inutiles et de se soumettre à des processus de rééquilibrage longs et impactants. De même, si un client a besoin d’augmenter ses ressources informatiques, il est également obligé d’augmenter sa capacité, qu’il en ait besoin ou non. Troisièmement, et certainement pas le dernier, les équipes qui exécutent et gèrent les applications d'analyse des journaux ne sont souvent pas les mêmes que celles qui gèrent l'infrastructure. Pour cette raison, les pipelines de données ont souvent des impacts dramatiques sous la forme de problèmes de performances, de ressources limitées ou de pannes. Les propriétaires d'applications ont du mal à répondre à la demande sur leurs systèmes en raison des défis d'infrastructure, et les équipes d'infrastructure ne parviennent pas à comprendre les exigences et la dynamique des applications pour s'adapter rapidement aux demandes. En constante évolution.
Les données doivent travailler dur
Alors que les entreprises sont confrontées à des défis et à une compétitivité encore plus grands que jamais, il n’y a pas grand-chose que l’analyse ne puisse aider à faire progresser les entreprises. Les entreprises du monde entier font des investissements dans l’analyse des données une priorité absolue. Vos objectifs : augmenter l'efficacité, la livraison des produits et les délais de mise sur le marché ; augmenter les revenus de l’entreprise et améliorer l’expérience et la fidélisation des clients. Cela témoigne des avantages de l’analyse des données et de la manière dont une stratégie de données concrète aide les organisations à apprendre et à s’adapter constamment aux préférences des clients. Alors que de nombreuses entreprises ont étendu leurs capacités d’analyse en capturant des « big data » pour explorer de nouvelles capacités commerciales, les entreprises avant-gardistes sont celles qui accélèrent ces capacités en allant au-delà de l’expérimentation de l’analyse vers des investissements et des capacités plus approfondis.
Le besoin de vitesse
En matière d’analyse, la vitesse compte. C'est pourquoi de nombreuses entreprises se tournent vers la puissance du flash 100 % qui, associée à la capacité d'évoluer sur plusieurs dimensions, permet aux entreprises avant-gardistes de tirer parti de la vitesse des systèmes distribués avec la simplicité d'une plate-forme consolidée. C'est aussi une question d'échelle : avoir la capacité d'adapter la capacité, les performances et la concurrence sur une plate-forme unifiée de fichiers et d'objets rapides (UFFO), permettant aux architectes de données d'utiliser le même système pour une multitude d'applications analytiques. Cela signifie que les data scientists peuvent se concentrer sur leurs pipelines de données au lieu de se battre avec l'infrastructure nécessaire à leur fonctionnement. De plus, une architecture de données moderne adaptée à l'analyse des données doit protéger l'investissement d'un client, en lui garantissant qu'il peut innover aujourd'hui et à l'avenir, sans dépenses inutiles et souvent répétées. Comme toute autre application critique pour l’entreprise, un pipeline d’analyse ne peut pas se permettre de temps d’arrêt. Toute perturbation, planifiée ou non, aura un impact négatif sur les pipelines d'analyse et les informations commerciales. C'est pourquoi les entreprises recherchent des solutions offrant jusqu'à six à neuf temps de disponibilité.
La bouée de sauvetage de l'analytique
En matière d'analyse de données, les récompenses sont nombreuses et, bien que les défis demeurent, les barrières technologiques ne cessent de disparaître. Ainsi, à l'ère du déluge de données moderne, si vous avez l'impression de sombrer, soyez assuré qu'il existe des solutions adaptées à votre stratégie, et si vos compétences en analyse sont plus matures et que vous avez déjà envie de nager, le seul la question est jusqu'où voulez-vous aller?