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\nAlors que les analystes et les experts en Big data pr\u00e9disent depuis longtemps la \u00ab\u00a0mort\u00a0\u00bb prochaine du tableur, face \u00e0 des plateformes \u00ab\u00a0d\u2019analyse intelligente\u00a0\u00bb cens\u00e9es aider les dirigeants et les gestionnaires dans leurs prises de d\u00e9cision, nombreux sont ceux qui continuent \u00e0 utiliser cet outil \u00ab\u00a0traditionnel\u00a0\u00bb. <\/p>
Ainsi, selon une \u00e9tude publi\u00e9e le 25 juillet dernier par Deloitte<\/a>, men\u00e9e aupr\u00e8s de 1048 cadres sup\u00e9rieurs, la plupart des entreprises n\u2019ont pas atteint la \u00ab\u00a0maturit\u00e9\u00a0\u00bb en mati\u00e8re d\u2019analyse de donn\u00e9es \u2013 et 62 % d\u2019entre elles se fient encore aux feuilles de calcul Excel pour obtenir des \u00ab\u00a0insights\u00a0\u00bb (1). En outre, 58 % continuent \u00e0 utiliser des outils de \u00ab\u00a0Business Intelligence\u00a0\u00bb (aide \u00e0 la d\u00e9cision), comme Microsoft Power BI ou IBM Cognos, qui permettent de visualiser des donn\u00e9es de fa\u00e7on interactive, mais \u00ab\u00a0manuellement\u00a0\u00bb.<\/p> Toutefois, le cabinet d\u2019audit et de conseils note que 67 % des organisations utilisent quand m\u00eame des outils plus avanc\u00e9s, comme SAS Data Management<\/a> et la suite open source R<\/a>, le langage de programmation Python, ou un outil d\u2019intelligence artificielle (IA). L\u2019\u00e9tude nous apprend \u00e9galement que 46 % des cadres sup\u00e9rieurs consid\u00e8rent l\u2019IA comme une technologie qui devrait prendre de plus en plus d\u2019importance dans les ann\u00e9es \u00e0 venir dans le cadre de l\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision.<\/p> \u00a0<\/p> Selon l\u2019enqu\u00eate de Deloitte, seuls 37 % des dirigeants estiment que leur entreprise est \u00ab\u00a0mature\u00a0\u00bb dans le domaine de l\u2019analyse de donn\u00e9es, et \u00e0 peine 10 % indiquent que leur organisation a atteint le stade de \u00ab\u00a0l\u2019IDO\u00a0\u00bb (Insight-Driven Organization<\/a> \u2013 une IDO int\u00e8gre chaque jour des analyses, des donn\u00e9es et des raisonnements dans le processus de prise de d\u00e9cision). Les 63 % de cadres sup\u00e9rieurs restants expliquent \u00eatre \u00ab\u00a0au courant\u00a0\u00bb du potentiel de \u00ab\u00a0l\u2019analyse intelligente\u00a0\u00bb, mais manquer d\u2019infrastructures technologiques.<\/p> En outre, 67 % des cadres interrog\u00e9s indiquent \u00ab\u00a0ne pas \u00eatre \u00e0 l\u2019aise\u00a0\u00bb avec le fait d\u2019acc\u00e9der \u00e0 des masses de donn\u00e9es et de les utiliser pour prendre des d\u00e9cisions. \u00ab\u00a0Cette proportion est importante, m\u00eame dans les entreprises ayant une forte culture ax\u00e9e sur les donn\u00e9es, o\u00f9 37 % des r\u00e9pondants expriment encore des malaises. Il s\u2019agit l\u00e0 d\u2019une opportunit\u00e9 pour les entreprises d\u2019offrir plus de formation et d\u2019am\u00e9liorer l\u2019exp\u00e9rience de l\u2019utilisateur, si elles veulent que chaque employ\u00e9 utilise les insights dans le cadre de son travail\u00a0\u00bb, remarque Deloitte. Selon le cabinet, les entreprises ayant une \u00ab\u00a0culture de la prise de d\u00e9cision ax\u00e9e sur les donn\u00e9es\u00a0\u00bb sont deux fois plus susceptibles de d\u00e9passer leurs objectifs commerciaux.<\/p> Pour les auteurs de l\u2019\u00e9tude, \u00ab\u00a0il est finalement temps d\u2019en finir avec l\u2019id\u00e9e que seuls des math\u00e9maticiens ou des scientifiques sp\u00e9cialis\u00e9s dans les donn\u00e9es sont capables de les analyser finement\u00a0\u00bb.<\/p> \u00a0<\/p>67 % des cadres ne sont pas \u00e0 l\u2019aise avec l\u2019analyse de donn\u00e9es<\/h3>