« L’IA et les données sont dans une danse cosmique, et les défis liés aux données augmentent considérablement à l’ère de l’IA, déclare Ram Chakravarti, Chief Technology Officer chez BMC. Cette étude met en évidence la façon dont les organisations ayant des pratiques matures en matière de données peuvent obtenir de meilleurs résultats commerciaux. La mise en œuvre de méthodologies DataOps pour améliorer la collaboration et l’efficacité opérationnelle, le maintien d’une qualité élevée des données grâce à des investissements pragmatiques et le développement de systèmes d’orchestration de pipelines de données robustes peuvent contribuer à libérer de la valeur à l’échelle. »
Indicateurs clés
- Données émergentes
Seulement 17 % des données ingérées ou reçues sont émergentes, et uniquement 9 % de ces données sont traitées ou analysées
- Stratégie DataOps
Cette stratégie est étroitement liée à la maturité de la gestion des données. Parmi les répondants ayant une maturité exceptionnelle en matière de gestion des données, 27 % utilisent des méthodologies DataOps dans l’ensemble de leur organisation, contre 19 % pour les organisations ayant un niveau de maturité suffisant
- Défis touchant le flux des données
De nombreux défis affectent le flux de données dans les entreprises : ceux liés aux personnes, aux processus et à la technologie. Il s’agit notamment
- du manque de compétences – 48 %
- des erreurs humaines – 43 %
- des limites de l’évolutivité – 40 %
- du manque d’automatisation de la technologie – 43 %
Source Etude BMC Putting the “Ops” in DataOps: Success factors for operationalizing data.
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