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. (Consultez la présentation de synthèse)
Dark Data

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

des participants considèrentles données comme « très » ou « extrêmement »importantes pour la réussiteglobale de l’entreprise.

des participants pensentutiliser l’IA pour orienter leurstratégie commerciale au cours des cinq prochaines années.
Intelligence artificielle

Seuls 12 % d’entre eux utilisent actuellementl’IA pour orienter leur stratégie commerciale,mais 61 % disent avoir l’intention de le faire au coursdes cinq prochaines années. 78 % citent lacompréhension des données comme un obstaclemajeur au lancement d’initiatives d’IA réussies.

L’avenir des emplois

Les compétences en données vont devenirindispensables dans tous les métiers, et en particulierdans les rôles de leadership. Si 92 % des participantssont « prêts » à apprendre de nouvelles compétencesen données, seuls 57 % sont « extrêmement » ou« très » enthousiastes à l’idée de travailler de façonplus intensive avec les données.

des participants disent qu’ilssont « extrêmement » ou « très » enthousiastes à l’idéede travailler de façon plusintensive avec les données.