La Data Analytics s’emballe et les compétences d’analyse des données se multiplient. Eclairage sur les défis, perspectives et risques pour toutes les fonctions clés de l’entreprise
Pourquoi les directions métiers doivent maîtriser la donnée
Les enjeux de la maîtrise de la donnée pour directions métiers
Les données ne cessent de croître et l’intérêt pour celles-ci s’amplifie. Les entreprises n’ont plus le choix et les métiers l’ont compris, c’est en s’appropriant et en maîtrisant les données, que l’organisation augmente son levier de transformation et sa compétitivité.
Data Scientists au service de la Données
Les Data Scientists deviennent essentiels, tout comme les indispensables modèles collaboratifs sur l’écosystème des données. Qu’il s’agisse de finance, du marketing, d’achats & supply chain, de ressources humaines ou bien encore des risques et de l’audit interne, toutes les fonctions de l’entreprise sont désormais concernées.
1 – La Finance : sa transformation est d’autant plus liée à la donnée qu’elle parviendra à la valoriser. L’enjeu est de disposer de l’information financière pertinente au bon moment, d’utiliser la donnée comme levier de transformation, et d’améliorer la capacité de prise de décision.
2 – Le Marketing : le digital fait évoluer ses pratiques et usages de la donnée. Le développement de nouveaux services, de la connaissance client, de la personnalisation de la relation client sont les enjeux décisifs.
3 – Les Achats & Supply Chain : ces directions doivent comprendre les usages de la donnée en optimisant les achats et en explorant les gisements des datas.
4 – Les Ressources Humaines : elles doivent tenir compte de l’évolution des modes de travail, de la diversification des compétences, de la digitalisation des échanges pour maîtriser la donnée. Entre indicateurs de pilotage Ressources Humaines, gestion des données associées « Master Data », et approche « People Analytics », les usages doivent évoluer.
5 – Les Risques et l’Audit interne :contrôle et anticipation sont les clés de toute avancée. L’environnement de l’entreprise est exposé en permanence. Il faut donc renforcer sans cesse les dispositifs de contrôle et s’appuyer sur une démarche Data Analytics pour la gestion des risques, la rationalisation des contrôles, l’anticipation et l’identification de nouveaux modèles.
Etude Deloitte : Tendances 2017 – Data Analytics
Téléchargez cette ressource
Guide de Threat Intelligence contextuelle
Ce guide facilitera l’adoption d’une Threat Intelligence - renseignement sur les cybermenaces, cyberintelligence - adaptée au "contexte", il fournit des indicateurs de performance clés (KPI) pour progresser d' une posture défensive vers une approche centrée sur l’anticipation stratégique
Les articles les plus consultés
- Intelligence Artificielle : DeepKube sécurise en profondeur les données des entreprises
- La blockchain en pratique
- 9 défis de transformation digitale !
- Stockage autonome, Evolutivité & Gestion intelligente, Pure Storage offre de nouvelles perspectives aux entreprises
- L’utilisation des données pour survivre !
Les plus consultés sur iTPro.fr
- CRM et souveraineté : le choix technologique est devenu un choix politique
- France : la maturité data devient le moteur du retour sur investissement de l’IA
- Cloud et IA : une maturité en retard face à l’explosion des usages
- On ne peut pas gouverner ce qu’on ne peut pas voir : pourquoi la visibilité doit-elle passer avant la gouvernance en matière de sécurité des identités ?
Articles les + lus
ADI, l’infrastructure de données de Scality pensée pour l’ère de l’IA et de la souveraineté
Faire évoluer la souveraineté des données du statut d’ambition politique à son application opérationnelle
Fuites de données : la France, 2ème pays le plus touché au monde début 2026
Redéfinir la confiance à l’ère de l’IA agentique : les entreprises sont-elles prêtes pour le SOC autonome ?
Les défaillances des pipelines de données pèsent lourdement sur la performance des grandes entreprises
À la une de la chaîne Data
- ADI, l’infrastructure de données de Scality pensée pour l’ère de l’IA et de la souveraineté
- Faire évoluer la souveraineté des données du statut d’ambition politique à son application opérationnelle
- Fuites de données : la France, 2ème pays le plus touché au monde début 2026
- Redéfinir la confiance à l’ère de l’IA agentique : les entreprises sont-elles prêtes pour le SOC autonome ?
- Les défaillances des pipelines de données pèsent lourdement sur la performance des grandes entreprises
