Les cadres ne sont pas à l'aise avec les plateformes d'analyse de données
Et préfèrent encore leurs feuilles de calcul, d'après une enquête

Le , par Stéphane le calme

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La quantité de données disponibles chaque jour pour les organisations continue de proliférer de façon exponentielle. Mais des technologies telles que l'analyse et l'intelligence artificielle peuvent aider les entreprises à mieux utiliser ces énormes volumes de données. À l'ère de la collaboration entre les humains et les machines, les organisations peuvent tirer avantage de la conception de systèmes dans lesquels les humains et les machines travaillent ensemble pour améliorer la rapidité et la qualité du processus décisionnel.

Ces évolutions semblent naturelles. Cela fait plus de 10 ans que le terme « big data » fait partie du lexique. De nombreux problèmes hérités qui constituaient traditionnellement des obstacles ont maintenant été éliminés ou réduits. Ceux-ci incluent le coût élevé du stockage de données, des logiciels propriétaires coûteux et la nécessité de consacrer des capitaux à des centres de données coûteux.

Mais quelle est la réalité ? Combien d'entreprises ont réellement évolué pour devenir des IDO (Insight-Driven Organization - une IDO intègre chaque jour des analyses, des données et des raisonnements dans le processus de prise de décision) ?

Pour le savoir, en avril 2019, Deloitte a posé des questions à plus de 1 000 dirigeants de grandes entreprises (plus de 500 employés) qui interagissent avec, créent ou utilisent des analyses dans le cadre de leur travail.


Voici les points saillants de l’enquête :
  • La plupart des cadres ne pensent pas que leurs entreprises sont des IDO. Moins de quatre sur dix (37%) placent leurs entreprises dans les deux premières catégories de l'échelle de maturité IDO , et seulement 10% d'entre elles se classent dans la catégorie la plus élevée. Les 63% restants sont au courant des analyses, mais manquent d’infrastructures, travaillent toujours en silos ou développent des capacités d’analyse ad hoc au-delà des silos.
  • La culture peut être un catalyseur ou un frein. Établir une culture axée sur les données est plus difficile que d'acquérir les bons outils ou de recruter les bons talents. Mais ça paye. Les entreprises ayant la plus forte orientation culturelle sur les connaissances et la prise de décision basées sur les données étaient deux fois plus susceptibles d'avoir largement dépassé leurs objectifs commerciaux. Parmi les 37% des entreprises du sondage ayant les cultures analytiques les plus fortes, 48% ont largement dépassé leurs objectifs commerciaux au cours des 12 derniers mois, ce qui les rend deux fois plus susceptibles de le faire, contre 63% qui n’ont pas une culture analytique aussi forte.
  • La plupart des cadres ne sont pas à l'aise pour accéder ou utiliser des données. Soixante-sept pour cent des personnes interrogées (cadres supérieurs ou plus) déclarent ne pas être à l'aise avec l'accès aux données ou l'utilisation de celles-ci à partir de leurs outils et ressources. Cette proportion est significative même dans les entreprises ayant une forte culture axée sur les données, où 37% des personnes interrogées expriment encore un malaise. Cela laisse entrevoir une opportunité majeure pour les entreprises de mieux informer et d'améliorer l'expérience utilisateur si elles souhaitent que chaque employé utilise des informations dans le cadre de son travail.

Les feuilles de calcul restent championnes

Depuis près de deux décennies, les fournisseurs, les analystes et les experts prédisent la disparition du tableur tandis que les dirigeants, les gestionnaires et les professionnels se tournent vers des plateformes d'analyse connectées et intelligentes pour faciliter leur prise de décision. Nous sommes en 2019 et, selon Deloitte, nombreux sont ceux qui aiment toujours leurs feuilles de calcul.

L’étude révèle que la plupart des entreprises ne sont pas mûres en matière d'analyse commerciale et 62% utilisent encore des feuilles de calcul pour obtenir les insights. Dans un sens élargi, le terme insights est souvent utilisé pour désigner la démarche basée sur des études qualitatives et des études de tendances qui consiste à étudier les motivations, attentes et vécus des consommateurs à l’égard d’un produit. Les résultats d’une étude des insights consommateurs peuvent initier le lancement d’un nouveau produit / service ou permettre d’adapter le produit, son packaging ou un discours publicitaire.


Dans l’univers de la publicité, trouver de bons insights est indispensable au succès des campagnes. Un insight révèle véritablement le consommateur : il explique pourquoi la cible pense ce qu’elle pense, agit comme elle agit et ressent ce qu’elle ressent. L’insight travaille sur cela pour répondre à des besoins réels.

On trouve, parmi les secrets les mieux gardés et les aventures les plus folles de la publicité, le décodage de la pensée des consommateurs. Pénétrer leur esprit et comprendre ce qui les pousse à agir. L’intuition, les habitudes, l’environnement et les perceptions propres à chaque être humain conditionnent nos comportements ; votre tâche consiste à trouver l’origine de ces éléments.

Les insights sont formulés après une étude approfondie, fondée sur l’observation, l’intuition, l’introspection et la déduction de différentes questions.

En somme, un insight est :
  • une compréhension des besoins réels, exprimés consciemment ou inconsciemment par les clients ;
  • une perspective centrée sur les besoins et les envies ;
  • une valeur ou croyance qui déclenche l’acte d’achat et de consommation ;
  • repérer ce qu’il y a dans le cœur et l’esprit du client ;
  • une nouvelle vision commerciale sur la relation symbolique qui se noue entre une marque et son client potentiel.

76% des répondants au sondage ont indiqué que leur maturité analytique avait augmenté au cours de l'année écoulée, la plupart utilisaient encore des outils traditionnels tels que les tableurs (62%) et des applications Business Intelligence (58%, combinés).

« Les outils de travail les plus utilisés dans l'univers de l'analyse de données, tels que Microsoft Excel, et les outils d'aide à la décision tels que Microsoft Power BI ou IBM Cognos, sont les outils les plus couramment utilisés », selon l'équipe de Deloitte. Cependant, 67% utilisent également au moins un outil avancé tel que SAS, un outil open source tel que R, un langage de programmation tel que Python ou un outil d'intelligence artificielle.

Des cadres qui ne sont pas à l'aise

Selon les auteurs du sondage Deloitte, quarante-six pour cent des cadres considèrent l’IA comme une initiative importante dans les années à venir.

L'enquête montre que les données structurées constituent toujours une base analytique. Soixante-quatre pour cent s'appuient uniquement sur des données structurées provenant de systèmes ou de ressources internes, éliminant ainsi les informations provenant de sources non structurées telles que les commentaires sur les réseaux sociaux, les images de produits et les fichiers audio des clients.


L'enquête a révélé que moins de quatre dirigeants sur dix (37%) estiment que leurs entreprises sont relativement des IDO matures. Les 63% restants manquent d'infrastructure technologique, travaillent toujours en silos ou développent des capacités ad hoc.

En outre, 67% des cadres interrogés ne sont pas à l'aise pour accéder ou utiliser les données de leurs outils et ressources existants. C’est ici une opportunité pour les promoteurs de l’analyse de données et de l’IA (éducation, formation et aider les chefs d’entreprise à travailler en dehors de leur zone de confort). Cela peut également être renforcé par les cadres qui encouragent les tentatives et la prise de risques, même en cas d’échec.

Davenport et ses coauteurs de Deloitte préconisent également l’extension d’outils permettant « d’intégrer des données structurées et non structurées et de mettre en place un système maître unique pour l’analyse au sein de l’organisation. Un tableau de bord offrant une vue globale de tous les secteurs de la société va simplifier la présentation des informations, la prise de décision et les actions sur les données pour les employés ».

Ils voient également l’analyse des données comme un élément indispensable pour tous. Il est temps « d'éliminer l'idée que seuls des mathématiciens ou des scientifiques spécialisés dans les données hautement qualifiés sont les seuls responsables de l'analyse commerciale », déclarent-ils. Ils recommandent de répartir largement les responsabilités et d’informer tous les employés du rôle de l'analyse dans leurs tâches respectives.

En résumé: dans les entreprises où tout le personnel a été formé à la valorisation des données, 88% ont dépassé les objectifs commerciaux, contre seulement 61% de celles comptant peu d'employés qualifiés.

Source : Deloitte

Et vous ?

Comment étudiez-vous les données dans votre entreprise ?
Estimez-vous que votre entreprise est une IDO mature ? Pourquoi ?

Voir aussi :

Une plateforme vise à simplifier la gestion des environnements hybrides et multi-cloud ainsi que des charges de travail d'analyse de données
Amazon fait l'objet d'une plainte affirmant qu'il procède à un stockage et une analyse illégaux des commandes vocales passées par des enfants
Mark Zuckerberg ainsi que d'autres cadres dirigeants de Facebook sont poursuivis en justice pour les scandales liés à la vie privée
Les cadres dirigeants de YouTube auraient laissé les contenus « toxiques » sur la plateforme, tant qu'ils généraient de l'audience
L'Australie pourrait introduire des peines de prisons aux cadres dirigeants des médias sociaux, qui ne suppriment pas rapidement les contenus violents

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Avatar de yoyo3d
Membre éclairé https://www.developpez.com
Le 29/07/2019 à 15:08
Les cadres ne sont pas à l'aise avec les plateformes d'analyse et préfèrent encore leurs feuilles de calcul.
Je bosse dans une administration qui "doit rendre des comptes aux élus", donc notre patron à investi dans une "solution d'analyse constituée de briques alimentant des indicateurs liées aux différentes thématiques métier" …. Notre système de "Stat et d'analyse" n'a pas pour vocation de faire des bénéfices, mais plutôt d'analyser et d'optimiser nos dépenses. Voila, ça c'est le discourt du début

Bref… on a acheté des licences BO puis des Licences "SAS Full Web" pour présenter tout ça…

On ne maîtrise pas nos données: l'extraction se fait par repiquage d'anciens Data Warehouse, on ne sait pas vraiment comment sont paramétrées les données et parfois même comment les récupérer, il faut demander au fournisseur de rajouter un champ dans la table….bref…
On ne maîtrise pas non plus la manière dont elles sont analysées/ formatées / restituées: et comme personne ne s'est vraiment penché sur "le comment ça marche", on a créé un service chargé de répondre aux questions: "on en est ou du….?".

Au final, on a un beau gadget qui tourne depuis un an, ma formation devrait débuter en septembre, et mon boulot était plus simple avant…. sur excel +VBA. On me reprochait un chouilla le coté VBA car "vous comprenez quand vous n'êtes pas là… pommade… " Oui, c'est sûre, mais aujourd'hui avec nos "briques toutes faites" ….c'est pas mieux…. Il faut "construire" de plus en plus d'indicateurs "à vue de nez" et il faut quand même mettre la main dans les scripts quand on veut affiner les indicateurs "d'usine"… parce que demander des développements supplémentaires ça coûte…
Donc, je confirme, analyste, c'est un métier et investir dans des solutions BI, n'est ni à la portée du premier cadre, ni un investissement systématiquement rentable….
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Avatar de pboulanger
Membre confirmé https://www.developpez.com
Le 29/07/2019 à 14:11
J'ai l'impression qu'il y a une confusion entre l'analyse des données et l'IA. L'analyse de données est basée sur les statistiques et les probabilités: si les résultats sont mathématiquement indéniables l'interprétation peut être incorrecte si elle n'est pas effectuée avec un minimum de recul ou si les données sont altérées ou incomplètes. L'apprentissage dans l'IA joue un rôle fondamentale: si les données sont biaisées, l'IA le sera aussi... Dans les 2 cas, il faut des compétences et de l'expérience pour éviter de faire n'importe quoi: ce n'est pas à la portée de n'importe qui.
Il y a aussi 2 questions importantes:
  • est il légal d'exploiter les données?
  • est il moral d'exploiter les données?

Dans le cas des GAFA on se rend compte que nos données sont exploitées à notre insu, sans note consentement et qu'elles peuvent avoir des impacts sur nos vies plusieurs années après...
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Avatar de Anselme45
Membre expérimenté https://www.developpez.com
Le 29/07/2019 à 15:16
Sans entrer dans le lecture approfondie de l'étude, la simple lecture des extraits présents dans cette news démontre une réalité implacable:

Les grands esprits de Deloitte ne doivent pas sortir souvent de leur bureau pour se confronter à la réalité de l'entreprise...
Sinon, ils n'écriveraient pas autant de conneries!
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Avatar de Anselme45
Membre expérimenté https://www.developpez.com
Le 29/07/2019 à 15:20
Les cadres ne sont pas à l'aise avec les plateformes d'analyse et préfèrent encore leurs feuilles de calcul
Peut-être tout simplement parce qu'ils ont l'impression de comprendre ce qu'ils font avec leur feuilles de calcul...
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Avatar de 7gyY9w1ZY6ySRgPeaefZ
Expert confirmé https://www.developpez.com
Le 29/07/2019 à 14:26
Citation Envoyé par pboulanger Voir le message
si les résultats sont mathématiquement indéniables l'interprétation peut être incorrecte si elle n'est pas effectuée avec un minimum de recul ou si les données sont altérées ou incomplètes.
Mouais, les résultats sont indéniables... si on explique la méthode d'analyse, la tolérance à la marge d'erreur que l'on accepte, etc...
Bref, la partie ennuyante que tout boss ou le grand public ne veut pas entendre
Ce qui fait qu'avec quelques pirouettes ont peu quand même « interprété » les données dans le sens qui va plaire au payeur.
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Avatar de 7gyY9w1ZY6ySRgPeaefZ
Expert confirmé https://www.developpez.com
Le 29/07/2019 à 15:53
Citation Envoyé par el_slapper Voir le message
Ca, c'est supposer que tous les cadres supérieurs concernés aient de l'appétence pour les statistiques avancées. Ce qui me parait être une hypothèse bien hasardeuse.
Tout à fait.
On le voit, dès que l'on arrive à des concepts de la « complexité » de l'écart type (la notion apprise juste après la moyenne), on a souvent déjà perdu 90% de nos interlocuteurs...
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Avatar de el_slapper
Expert éminent sénior https://www.developpez.com
Le 31/07/2019 à 11:19
Citation Envoyé par eric44000 Voir le message
@el_slapper
Comme l'article sur le processus décisionnel parle de "tableau de bord offrant une vue globale de tous les secteurs de la société" et cite Microsoft Power BI, IBM Cognos, SAS, R et Python pour l'analyse des données, je pense qu'il s'agit de cadres manipulant des statistiques sous Excel.
Mais bien sûr l'aide à la décision concerne aussi l'optimisation comme la recherche opérationnelle, le système expert (SIAD), la théorie des graphes, les chaînes de Markov, etc.
Oui, mais EXCEL est bien plus permissif. Un béotien en statistiques en tirera quand même 2-3 tendances de son tableau EXCEL. Des outils avancés, il ne tirera rien - parce-qu’il n'a pas l'appétence, la culture, ou la formation pour comprendre ces outils. Je n'ai aucun doute que ces outils avancés, entre des mains compétentes, seront bien plus puissants qu'EXCEL. Je dis juste que tout le monde ne peut pas être compétent en tout. Et que le cadre supérieur, qui je l'espère à d'autres qualités(comme connaitre le domaine métier, mener des équipes, que sais-je.....), n'est pas forcément le plus à même d'utiliser correctement ses outils.

Et que pour lui,un usage limité d'EXCEL peut être bien plus utile que le syndrome de la page blanche face à un outil plus puissant - mais plus exigeant.
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Avatar de tanaka59
Membre expérimenté https://www.developpez.com
Le 29/07/2019 à 15:58
L'analyse de données est bien plus vaste : BI , décisionnel , informatique de gestion, gestion ou administration de BDD .

A noter il y a 2 méthodes de travail :

> mode archive : on archive tout en allant dédoublonner et rechercher la X ième ligne inseré
> mode agrégation : on travaille sur une périodicité , heure , jour, semaine , mois , année ... les calculs , prévisions, éstimations et j'en passe , doivent respecter scrupuleusement cette temporalité .

Le big data c'est bien . A l'heure du rgpd une piqure de rappel s'impose . La donnée vieilli a un moment il faut penser aussi à éliminer ce qui devient périmé ... Combien de fois on voit des DSI travailler de la mauvaise manières , parfois il y a de quoi sauter au plafond !

Du style travaille en mode archive pour de la BI ...

La BI étant un hybride entre informatique et stat, impossible de dire faut une vision BDD ou une vision Excel. On doit faire un "bricolage" des deux.
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Avatar de L33tige
Membre du Club https://www.developpez.com
Le 31/07/2019 à 11:37
Citation Envoyé par el_slapper Voir le message
Oui, mais EXCEL est bien plus permissif. Un béotien en statistiques en tirera quand même 2-3 tendances de son tableau EXCEL. Des outils avancés, il ne tirera rien - parce-qu’il n'a pas l'appétence, la culture, ou la formation pour comprendre ces outils. Je n'ai aucun doute que ces outils avancés, entre des mains compétentes, seront bien plus puissants qu'EXCEL. Je dis juste que tout le monde ne peut pas être compétent en tout. Et que le cadre supérieur, qui je l'espère à d'autres qualités(comme connaitre le domaine métier, mener des équipes, que sais-je.....), n'est pas forcément le plus à même d'utiliser correctement ses outils.

Et que pour lui,un usage limité d'EXCEL peut être bien plus utile que le syndrome de la page blanche face à un outil plus puissant - mais plus exigeant.
Exact, c'est d'ailleurs pour ça que dans certains cas on à des batchs/des applis qui convertissent et exportent des datas en excel pour ces personnes la... Je pense pas etre le seul à faire ça de temps en temps pour la partie métier, des KPI etc...
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Avatar de el_slapper
Expert éminent sénior https://www.developpez.com
Le 29/07/2019 à 15:34
Citation Envoyé par eric44000 Voir le message
(.../...)Quoiqu'il en soit une formation à la valorisation des données (.../...)
Ca, c'est supposer que tous les cadres supérieurs concernés aient de l'appétence pour les statistiques avancées. Ce qui me parait être une hypothèse bien hasardeuse.
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