Pendant longtemps, les analystes, résolveurs et autres personnes travaillant avec des données ont eu à composer avec les défis liés aux plateformes de Big Data traditionnelles, qui manquent parfois de convivialité et ne permettent pas toujours d'accéder rapidement à des informations exploitables ou de se perfectionner au rythme voulu. À toutes ces frustrations s'ajoute désormais un changement de cap décisif pour les entreprises qui cherchent à évaluer leur parcours de migration analytique au moment de prendre cette décision : continuer d'utiliser leurs capacités analytiques actuelles ou bien adopter une approche plus démocratisée de l'analytique. Une approche démocratisée permet d'exploiter plusieurs sources de données, de créer et de partager des insights et de développer rapidement des compétences analytiques. Or, toutes ces aptitudes ne sont plus l'apanage des personnes qui savent coder ou qui ont accès à des outils et systèmes spécialisés.
On ne saurait énumérer tous les cas de figure où d'anciens utilisateurs de plateformes Big Data traditionnelles ont pu, grâce à Alteryx, profiter des avantages d'une analytique démocratisée en libre-service. Citons par exemple cet utilisateur d'un établissement de santé qui explique ainsi son choix d'adopter Alteryx : « Je n'avais jamais vu de produit avec un moteur de workflow comme celui d'Alteryx. Tout est d'une logique incroyable. [Le moteur de workflow] permet de tout faire, de l'ingestion des données jusqu'au nettoyage, [il] vous épargne une grande partie du travail manuel de recodage et vous aide à repérer les valeurs inhabituelles plus rapidement. Il facilite grandement la gestion et le nettoyage des données, tout en raccourcissant l'ensemble du processus, de l'ingestion jusqu'à la fourniture d'insights à l'utilisateur final », peut-on lire dans un avis publié sur la plateforme d'analyse gains/pertes CLOZD.
Un autre commentaire sur G2 Crowd (une plateforme d'évaluation de logiciels d'entreprise par des utilisateurs) fait état de ce que cet utilisateur apprécie le plus chez Alteryx : « [sa] facilité d'utilisation et [sa] capacité à combler le fossé entre les débutants, les codeurs et les data scientists. [La plateforme allie] efficacité et répétabilité : un traitement rapide avec la possibilité pour les autres (ou pour vous-même ultérieurement) de tracer un workflow étape par étape pour mieux le comprendre et garantir des processus d'assurance/contrôle qualité cohérents. La Communauté Alteryx est extrêmement active et solidaire. J'ai beaucoup appris grâce aux autres utilisateurs et aux supports de formation de qualité mis à disposition par Alteryx. »
Le fait est que de nombreux dirigeants doivent passer au niveau supérieur en termes de croissance et d'aptitude à faire face à la volatilité des marchés. Ces leaders savent pertinemment que pour assurer leur compétitivité et booster leur capacité d'innovation, ils ont besoin d'une culture des données et de l'analytique omniprésente.
Pour atteindre leurs objectifs, il leur faut considérer les données comme un véritable pilier organisationnel. Mais même pour les responsables data les plus aguerris, il est en réalité extrêmement difficile d'élaborer, de mettre en œuvre et d'exécuter une stratégie analytique d'entreprise permettant de concrétiser cette vision.
Avant de prendre leur décision, ces équipes de direction doivent être conscientes des pièges liés à une approche de l'analytique fondée sur des systèmes Big Data traditionnels. Dans une récente analyse intitulée « Évitez les erreurs stratégiques dans l'analytique d'entreprise », Radiant Advisors estime que les responsables des décisions doivent prendre en compte trois aspects essentiels avant d'arrêter leur choix sur une solution analytique d'entreprise.
- N'externalisez pas la fonction analytique : Le mieux est de se concentrer plutôt sur la création d'une approche démocratisée de l'analytique, où « les données et l'analytique doivent devenir l'une des compétences internes essentielles de l'entreprise pour développer une culture des données omniprésente. Cela suppose d'investir d'une part dans le développement et l'amélioration des compétences des ressources existantes, et d'autre part dans le recrutement de nouveaux talents apportant une plus grande expertise data. »
- Évaluez à leur juste valeur les plateformes analytiques. Il n'y a pas véritablement un manque d'outils analytiques, mais plutôt des outils qui ne gèrent qu'une partie du processus analytique. La question est de savoir si la capacité analytique envisagée fournit une plateforme qui offre à tous les utilisateurs, quel que soit leur niveau d'expertise, une expérience pafaite.
- Ne pas gérer correctement la pression sur les équipes de direction. Pour les personnes chargées des décisions quant à l'orientation à prendre pour la stratégie analytique d'entreprise, il peut être plus facile de suivre le choix d'un cadre dirigeant qui peut souhaiter préserver une relation existante ou passée avec un fournisseur spécifique. Il peut également y avoir une relation existante ou un accord en place que ce cadre souhaite exploiter. L'essentiel ici est d'éviter toute situation de dépendance et de ne pas céder à la pression lorsqu'un fournisseur externe insiste exclusivement sur l'aspect ingestion/hébergement des données, en proposant une solution analytique en tant que service aux fonctionnalités obscures. En fin de compte, le choix quant à la façon de mettre en œuvre une analytique d'entreprise durable doit déboucher sur l'approche qui permettra de s'appuyer le mieux sur les insights. Voici d'ailleurs un autre avis G2, dans lequel un utilisateur explique au sujet d'Alteryx qu'« une plateforme no-code vous permet d'être opérationnel en quelques minutes et de devenir expert beaucoup plus rapidement qu'avec des méthodes de codage obsolètes. Autrement dit, elle permet à bien plus de collaborateurs d'effectuer des tâches qui étaient jusque-là réservées à quelques personnes de l'IT. »
Découvrez pourquoi Alteryx est le choix idéal pour les entreprises qui souhaitent bénéficier d'une plateforme analytique unifiée, intuitive et facilitant la montée en compétences des équipes en place afin de permettre une approche démocratisée des données.
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