mozZz - Fotolia

Business Intelligence : les PME françaises peinent encore à analyser leurs données

Une étude de Tableau montre une pénurie de compétences analytiques et une difficulté à les recruter. Certes l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning facilitent l'utilisation de la BI, mais ils ne diminuent pas les besoins en talents.

Le mois dernier, Tableau a réalisé une enquête sur l'état de la Business Intelligence dans les PME françaises. Ses résultats mettent en lumière plusieurs points clefs intéressants - même s'il faut les prendre avec les pincettes d'usage lorsqu'il s'agit d'un rapport commandé par un éditeur.

La première conclusion est qu'un tiers des 400 entreprises sondées pour Tableau par YouGov (spécialiste des études de marché) auraient des difficultés à recruter des profils ayant les compétences pour faire de l'analyse de données.

Quelque 60% des PME françaises ont des projets de formation en analyse de données

Un autre enseignement est qu'un peu plus d'un quart des dirigeants admettent qu'ils n'analysent toujours pas leurs données (28%). Et 27% regrettent que leurs employés supposés les analyser ne possèdent pas les compétences adéquates pour le faire correctement.

Dans le même temps, 40% sont d'ores et déjà engagés dans un projet interne de formation à l'analytique. Un pourcentage auquel viennent s'ajouter 18% qui envisagent de faire de même au cours des cinq prochaines années.

Ces deux chiffrent montrent que les PME ont intégré l'importance de la « data » et le fait que les compétences analytiques risquent fort d'être « vitales » à moyen terme.

Le défi du recrutement toujours aussi grand

En plus de la formation, les PME françaises cherchent à recruter. Mais les profils expérimentés se font rares.

Beaucoup de dirigeants admettent sans détour se tourner vers les nouvelles générations - 62 % de ces dirigeants estiment en plus que les jeunes ont de meilleures compétences en analyse de données, en particulier les diplômés d'écoles d'ingénieur ou spécialisées dans le numérique (71 %).

Mais même avec cette stratégie de renouvellement, 40 % des organisations rencontrent des difficultés pour recruter sur ces compétences.

Les entreprises évoquent un manque de formation (25 %) et la rareté de ce type de profil (15 %) pour expliquer leurs difficultés... mais pas les rémunérations qu'elles pourraient proposer, un paramètre que l'étude n'évoque pas.

Une étude pour promouvoir Tableau Academic

« Chacun – du Data Scientist, au PDG en passant par les différents métiers – devra, dans un avenir proche, être capable de lire, de comprendre, de créer et de communiquer les données comme des informations », avance Édouard Beaucourt, directeur Europe du Sud chez Tableau, conforté par les résultats de ce rapport. « Nous sommes convaincus que de plus en plus d'entreprises comprennent la nécessité de développer une vraie culture de la donnée. Mais à l'heure actuelle, peu de formations sont disponibles pour répondre à ce besoin plus large. »

Le constat tombe plutôt très bien pour Tableau, puisque l'éditeur a lancé des programmes académiques, qui ressemblent furieusement à une évangélisation à ses produits de Tableau.

Cette initiative aurait déjà « aidé » (sic) plus de 680.000 étudiants et enseignants à « améliorer leurs connaissances en matière de management des données » à travers le monde.

En France, « Tableau Academic a aidé plus de 10.000 étudiants et enseignants et est utilisé dans des établissements et des institutions académiques prestigieuses – HEC Paris, l'ESSEC, INSEAD, Polytechnique, La Sorbonne, l'IEP », se félicite l'éditeur.

La « millenniarisation » de la BI ne diminue pas les besoins de compétences

Automatisation, Intelligence Artificielle appliquée à toutes les phases du traitement de la donnée (de la Data Prep à la Data Discovery) pour les rendre quasi-autonomes, requêtes en langage naturel, sont autant de nouveautés annoncées pour les futures versions de Tableau. On pourrait croire que ces évolutions de la BI (sa « millenniarisation ») diminueraient les besoins en compétences, voire les rendraient inutiles.

Il n'en est rien.

« L'IA et le Machine Learning ne vont pas remplacer les analystes [...] en fait, nous pensons que cela va même accroître le besoin en compétences dans la donnée », explique François Ajenstat, Chief Product Officer chez Tableau au MagIT.

« L'IA et le Machine Learning peuvent effectivement faciliter l'analytique en automatisant la découverte d'enseignements et l'identification de problèmes à résoudre », précise-t-il. « Ces technologies vont réduire les barrières à l'entrée pour que plus de gens puissent répondre à plus de questions. Mais nous croyons aussi qu'elles augmenteront le nombre d'analystes plutôt que de les remplacer. Il faudra quand même que les humains évaluent les enseignements générés à partir des données, qu'ils explorent leurs intuitions et qu'ils fassent jouer leur jugement pour prendre des décisions ».

Approfondir

Soyez le premier à commenter

M'envoyer une notification dès qu'un autre membre commente.

Merci de créer un identifiant pour pouvoir poster votre commentaire.

- ANNONCES GOOGLE

Close