Quasiment deux tiers des responsables IT dans le monde estiment qu’il faut investir davantage dans les ‘compétences data’ de leurs teams, afin de pouvoir rester compétitifs. Voilà ce qui ressort d’une nouvelle enquête effectuée par Digital Realty.
Dans les entreprises nord-américaines (78 pour cent) et d’Amérique latine (63 pour cent), la demande de recyclage est quelque peu supérieure à ce qu’elle est en Europe (55 pour cent) et en Asie (48 pour cent). En moyenne, quelque 65 pour cent des directeurs IT interrogés accordent beaucoup de valeur à des formations complémentaires destinées à mieux préparer leurs équipes à extraire plus de valeur des données.
Manque de talent
L’importance de ce recyclage dépasse l’investissement dans l’intelligence artificielle (59 pour cent). C’est là la deuxième réponse la plus populaire à la question de savoir quel est pour les entreprises dans les deux prochaines années le principal facteur leur permettant de générer davantage de notions basées sur les données. Seule l’amélioration de l’infrastructure des données (72 pour cent) obtient un score supérieur.
De plus, 21 pour cent de l’ensemble des directeurs IT insistent sur le fait que le manque de talent en vue d’analyser des données et de développer de la capacité technique fait partie des principaux obstacles auxquels ils doivent faire face s’ils veulent extraire de précieuses notions des données.
Le fait que les équipes disposent des compétences data nécessaires, est, selon Digital Reality, d’une valeur cruciale, si elles veulent demeurer compétitives dans un monde, où les données deviennent toujours plus importantes. C’est ainsi que l’étude montre également que trois quarts (75 pour cent) des firmes réalisant un chiffre d’affaires supérieur à un milliard de dollars appliquent une stratégie data formelle dans les phases de planning, d’adoption et d’exécution et ce, en comparaison avec 63 pour cent des autres entreprises dans le monde, ce qui tend à démontrer que les plus grandes firmes prennent un tant soit peu d’avance sur la tendance dans une perspective data.
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