Qu'est-ce qui différencie les meilleures équipes data des autres ? Tendances d'adoption du Data Warehouse & Data Vault
Une étude conjointe de BARC et Eckerson Group a interrogé 238 praticiens des données et de l'analytics en Europe et en Amérique du Nord. Les résultats révèlent un écart clair entre les leaders et les retardataires — et exactement ce que les meilleures équipes font différemment.
- 238 Praticiens interrogés
- 79% S'appuient encore sur un data warehouse
- 62% Prévoient d'augmenter l'utilisation du data vault
- 91% Les meilleurs prévoient d'étendre le data vault
Ce que la recherche a révélé
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La qualité des données est le défi #1
50 % des répondants classent la mauvaise qualité des données comme leur plus grand défi — suivi par la dépendance à quelques experts (49 %) et le manque d’automatisation (37 %).
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58 % prévoient d'améliorer la qualité des données
La principale priorité de modernisation pour les 3 prochaines années. Suivi de près par l’automatisation des étapes manuelles (55 %) et la mise à jour de la logique métier (44 %).
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Le data warehouse ne disparaît pas
79 % des organisations utilisent encore un data warehouse. 82 % ont plusieurs types d’architecture. Le data warehouse reste la couche critique — et il doit être automatisé.
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Les meilleurs automatisent avec des outils commerciaux
62 % des entreprises best-in-class utilisent des outils commerciaux pour l’automatisation contre seulement 24 % des retardataires. L’automatisation est le différenciateur le plus clair entre les leaders et les autres.
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Data vault : en croissance chez les meilleurs
34 % des entreprises best-in-class utilisent le data vault contre 15 % des retardataires. Le data vault est choisi pour son extensibilité (53 %), sa scalabilité (40 %) et son architecture flexible (35 %).
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Le manque de formation freine les équipes
Seulement 65 % des adoptants du data vault ont été formés sur la solution 2.0. 60 % n’adhèrent que partiellement aux standards — souvent parce qu’ils n’ont tout simplement pas été formés.
Trois recommandations du rapport
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Miser sur la qualité des données
Des données inexactes, dupliquées et en retard affectent encore la plupart des environnements analytics. Réduisez les silos et implémentez des outils commerciaux pour surveiller la qualité des données.
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Automatiser avec des outils commerciaux
Les entreprises best-in-class utilisent des outils d’automatisation commerciaux qui les aident à standardiser, rationaliser et répéter les tâches de gestion des données.
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Apprendre de l'adoption best-in-class du data vault
Étudiez comment les adoptants best-in-class ont sélectionné le data vault, formé leurs équipes sur la solution 2.0 et prévoient d’étendre son empreinte. 91 % d’entre eux prévoient d’augmenter son rôle.
Télécharger le rapport complet
Rapport de recherche de 27 pages par BARC et Eckerson Group. 238 praticiens interrogés. Sans biais vendeur — uniquement les données.
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Matt Collett
Sales Director
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