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Un avenir lumineux pour les
dark data

Faites la lumière sur les données ignorées et inexploitées qui sont le carburant de l’IA et de l’innovation

Vos données sont la pierre angulaire de votre réussite. Sauf si vous ne savez pas où elles se trouvent. Tim Tully, CTO de Splunk, aborde le défi des dark data, ces informations que vous possédez sans le savoir ou sans pouvoir les exploiter pleinement, et explique pourquoi les entreprises devraient tout faire pour faire la lumière sur l’ensemble de leurs données.

L'état des dark data

Nous avons interrogé plus de 1 300 décideurs commerciaux et informatiques dans le monde pour comprendre le fossé qui sépare le potentiel de l’IA de la réalité actuelle.

Dark data

En moyenne, les dirigeants et décideurs informatiques estiment que 55 % de leurs données sont des dark data (parce qu’invisibles ou inexploitées). Pourtant, ils sont 81 % à considérer les données comme « très » ou « extrêmement » importantes pour la réussite globale de l’entreprise.

81 % Graphic

des participants considèrent les données comme « très » ou « extrêmement » importantes pour la réussite globale de l’entreprise.

61% Graphic

des participants pensent utiliser l’IA pour orienter leur stratégie commerciale au cours des cinq prochaines années.

Intelligence artificielle

Seuls 12 % d’entre eux utilisent actuellement l’IA pour orienter leur stratégie commerciale, mais 61 % disent avoir l’intention de le faire au cours des cinq prochaines années. 78 % citent la compréhension des données comme un obstacle majeur au lancement d’initiatives d’IA réussies.

L’avenir des emplois

Les compétences en données vont devenir indispensables dans tous les métiers, et en particulier dans les rôles de leadership. Si 92 % des participants sont « prêts » à apprendre de nouvelles compétences en données, seuls 57 % sont « extrêmement » ou « très » enthousiastes à l’idée de travailler de façon plus intensive avec les données.

57 % Graphic

des participants disent qu’ils sont « extrêmement » ou « très » enthousiastes à l’idée de travailler de façon plus intensive avec les données.