Alors que 2024 a été une année de transformation pour l’intelligence des données avec les organisations s’adaptant aux demandes croissantes de l’IA, cette année a également mis en avant la préparation des données pour l’IA et les efficacités opérationnelles, alors que les entreprises cherchent à démocratiser l’accès aux données tout en se protégeant contre les risques émergents et les besoins de conformité réglementaire.
Le Rapport « État de l’Intelligence des Données 2024 » fournit aux dirigeants IT et aux dirigeants d’entreprises des organisations de grande taille des conseils et des références nécessaires pour éclairer leurs choix technologiques, leurs processus de travail et leurs pratiques, ainsi que leur stratégie globale pour réussir l’exécution des initiatives autour de l’intelligence des données.

Les principales conclusions du rapport incluent :
• L’IA est fermement à l’horizon pour les équipes de gouvernance et les initiatives d’intelligence des données. L’amélioration de la qualité des données (42 %), de la sécurité (40 %) et de l’analytique (40 %) demeure le principal moteur de la gouvernance des données. En 2024, garantir la préparation et la qualité des données pour l’IA (34 %) est apparu en tant que quatrième moteur le plus cité des programmes de gouvernance des données. De plus, les organisations ont également signalé que l’évolution des données et de la gouvernance vers un état prêt pour l’IA (33 %) constituait l’un des trois principaux goulots d’étranglement affectant la chaîne de valeur des données de l’organisation, derrière la compréhension de la qualité des données sources (38 %) et à égalité avec la recherche, l’identification et la collecte des actifs de données (33 %).
• L’adoption des places de marché de données connaît une forte augmentation et apporte des avantages commerciaux significatifs. L’adoption des places de marché de données a augmenté de 71 % d’une année sur l’autre, avec 95 % des organisations prévoyant de créer ou ayant déjà un marché de données en libre-service ; 78 % des répondants ont cité des avantages significatifs ou révolutionnaires. En corrélation avec l’adoption des places de marché de données, le nombre de répondants ayant cité les pénuries de compétences comme le principal défi à l’utilisation stratégique des données dans leurs organisations a été divisé par 2,6 depuis 2023.
• La modélisation des données est la base de la livraison de produits de données et de la collaboration. Aujourd’hui, 84 % des organisations livrent des produits de données, et 86 % modélisent leurs données. Parmi ceux-ci, 71 % considèrent que la modélisation des données est cruciale ou transformatrice pour améliorer la livraison des produits de données et favoriser la collaboration. De plus, 86 % prévoient d’investir dans des produits de données au cours des 12 à 24 mois suivants.

« Alors que l’IA continue d’être un multiplicateur de force pour l’entreprise axée sur les données, garantir que les données et la gouvernance de votre organisation sont prêtes pour l’IA est désormais un besoin commercial de premier ordre », a déclaré Bharath Vasudevan, VP de la gestion des produits chez Quest Software. « Avec l’émergence de l’intelligence des données en tant que clé de la préparation des données pour l’IA et de l’efficacité opérationnelle, les entreprises auront désormais la capacité de positionner efficacement leurs données en tant qu’actif stratégique de croissance plutôt qu’en tant qu’accélérateur de risque commercial. »

Le rapport a également révélé que 36 % d’organisations supplémentaires croient avoir une stratégie d’intelligence des données clairement articulée par rapport à l’année dernière. Les trois principales priorités de la stratégie d’intelligence des données comprennent l’augmentation de l’utilisation stratégique des données de grande valeur (38 %), l’enrichissement de la qualité des données (38 %) et le développement et le renforcement des pratiques de données et de gouvernance pour une utilisation future de l’IA (34 %).
« Les organisations constatent les retours commerciaux d’un investissement de temps et d’argent dans les programmes d’intelligence des données lorsqu’une stratégie d’intelligence des données clairement formulée est en place », a déclaré Stephen Catanzano, analyste senior chez Enterprise Strategy Group. « Le défi pour les organisations aujourd’hui est de trouver un équilibre entre la création de valeur commerciale à partir de données fiables dès maintenant, tout en établissant les bases pour réduire les risques et accélérer la valeur de l’utilisation future de l’IA. »

Lorsqu’on a spécifiquement demandé aux organisations de gérer les composants clés des programmes d’intelligence des données, y compris le cartographie des données, la provenance des données et les politiques de données, les organisations ont signalé que la gouvernance de l’utilisation des modèles et des données d’IA était le défi de gestion le plus difficile. La gouvernance de l’IA arrive en tête, tandis que la gestion des métadonnées — un composant clé de la préparation des données pour l’IA — a augmenté de 21 % d’une année sur l’autre. La surveillance de la qualité des données, la remédiation de la qualité des données, le profilage des données et la notation de qualité, ainsi que les politiques et contrôles des données complètent les six principaux défis auxquels les organisations sont actuellement confrontées à l’ère de l’IA.

« Les fondamentaux de l’intelligence des données tels qu’une gestion robuste des métadonnées, la modélisation des données, la provenance des données, une qualité de données intégrée et une gouvernance qui soutient les activités commerciales, ainsi que la visibilité et l’accessibilité à des données de valeur, fiables sont aujourd’hui incontournables », selon Bharath Vasudevan, VP de la gestion des produits chez Quest Software. « Ils se révèlent être des éléments décisifs pour réussir dans cette ère de plus grand auto-service commercial et garantir que vos données seront un atout. »