Content thumbnail Big data : où en sont les entreprises françaises ?

La majorité des grandes entreprises a conscience de Les chiffres nous montrent que les techniques visuelles et la progression de ces données non structurées et de interactives de présentation des données se généralisent l’indispensable effort de fiabilisation. 59 % des entreprises au sein des entreprises. Pour n’en citer que quelques-unes : que nous avons interrogées affirment anticiper une hausse Qlikview est utilisée par 43 % des entreprises interrogées ; du volume de données à fiabiliser dans les 18 mois. En même Spotfire par 28 % ; 41 % Cognos et Business Object par 43 %. temps, seules 27 % d’entre elles affirment avoir mis en place En revanche, ces solutions sont surtout déployées au service des process internes pour fiabiliser ou exploiter les données de la compréhension et la restitution du passé, encore peu non structurées. comme outil d’analyse, et encore moins dans l’élaboration de Dernière étape pour rendre les données clients exploitables : scénarii prédictifs. la visualisation et la simplicité d’usage des résultats de l’analyse, décisives pour la compréhension et l’exploitation des résultats par les décideurs opérationnels. En effet, la façon de partager les données est essentielle pour que chaque métier puisse se les approprier et en tirer de la valeur. Une data visualisation de qualité donne aux décideurs le moyen de manipuler de larges volumes de données pour faire émerger des tendances, mettre en lumière des corrélations qui ne peuvent se révéler qu’avec la visualisation et répondre à des questions spécifiques. En somme, des résultats d’analyse restitués de façon visuelle, mis en perspective et hiérarchisant les enjeux. La data visualisation permet aussi d’assurer une communication, interne et externe, efficace et cohérente (la visualisation de données unifie le discours en le rendant accessible, clair et facile à partager). Il s'agit donc d'un moyen efficace de faire passer un message sans ambiguïté auprès de ses clients, actionnaires et autres parties prenantes. Quelle maturité dans l'exploitation des données clients ? | 19

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