Les data analyst consacrent seulement 27 % de leur temps à l'analyse des données

4 Juillet 2018
Antoine Balduino


Selon une étude Alteryx, les spécialistes des données perdent 50 % de leur temps hebdomadaire à collecter et générer des données au lieu de les analyser. Pour les entreprises cela représente des centaines de milliers d'euros par an en heures de travail perdues.



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Réalisée en partenariat avec IDC auprès d'un échantillon exhaustif de plus de 400 professionnels en Amérique du Nord et en Europe, cette étude souligne que les data analyst perdent une grande partie de leur temps - 14 h par semaine en moyenne - à créer des actifs qui existent déjà, car ils ne peuvent pas trouver, protéger ou préparer des données nécessaires. Plus encore, selon Alteryx, ils passeraient, en moyenne, 10 h de plus à recréer des données existantes à cause d'une mauvaise communication interne. En fin de compte, c'est près de 50 % de leur temps qui serait mal utilisé et donc perdu.

Plus d'un million d'euros de chiffre d'affaires perdu annuellement

Malgré un recours croissant des entreprises à l'analyse de données, cette étude révèle qu'il y a encore beaucoup de travail à mener pour permettre aux organisations de mieux les exploiter. Ainsi, 37 % du temps de travail des data analyst est dédié à la recherche les données voulues, 36 % à leur préparation et seulement 27 % à leur analyse. Ce chiffre est très bas quand on sait que plusieurs utilisateurs métiers s'appuient, régulièrement, sur des outils d'analyse de données pour prendre des décisions. Il convient donc qu'elles soient identifiées, triées et surtout analysées. L'analyse des données devient stratégique et est au cœur de la chaîne de la valeur client. Malheureusement on constate que de nombreux professionnels ne savent pas quelles sont les données disponibles dans leur entreprise, d'où elles proviennent, comment y accéder et comment obtenir des informations fiables.

Pour les organisations, il est donc primordial de combler ces lacunes en matière de recherche, conservation et catégorisation des données afin que les processus d'exploitation soient plus efficaces, notamment face aux masses d'informations à traiter. Alors que les professionnels des données consacrent plus de temps à collecter leurs données, qu'à les exploiter, les conséquences sur le chiffre d'affaires des entreprises sont significatives. En effet, l'inefficacité dans l'agrégation des données coûte, selon l'étude d'Alteryx, près de 1,7 million de dollars par an aux entreprises américaines de plus de 100 employés. Leurs homologues européennes ne sont pas en reste avec des pertes s'élevant à plus de 1,1 million d'euros par an. Dans une économie de plus en plus compétitive, les entreprises se doivent de réduire le temps de préparation des données, afin de les interpréter plus efficacement, d'orienter leur stratégie commerciale, et in fine, d'améliorer les résultats financiers. De nombreux géants du web comme Netflix l'ont compris depuis longtemps en misant sur l'analyse des données utilisateurs pour, notamment, acquérir de nouveaux contenus originaux. Ainsi, traitées et analysées finement, ces données arbitrent les principales décisions stratégiques du groupe en termes de contenu. Netflix n'est qu'un exemple parmi d'autres prouvant qu'utilisée à bon escient, la data offre un réel avantage compétitif.

Antoine Balduino