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Les analystes de données passent seulement la moitié de leur temps à analyser les données
Selon une étude

Le , par Blondelle Mélina

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Au cours d'une journée de travail, les analystes de données passent seulement la moitié de leur temps à analyser les données d'une nouvelle étude, conclusion tirée par Fivetran, société spécialisée dans les solutions améliorées SaaS, suite à une étude menée à sa demande par Dimensional Research, entreprise spécialisée dans les études de marché pour les entreprises technologiques.

En effet, l'enquête fut réalisée en ligne auprès d'environ 500 professionnels des données sur les cinq continents. Les résultats révèlent que 68 % des analystes affirment avoir des idées qui permettraient d'accroître les bénéfices de leur organisation mais, qu'ils manquent de temps pour les mettre en œuvre.

Plus de 60 % des personnes interrogées déclarent perdre du temps à attendre des ressources techniques plusieurs fois par mois et de passer souvent un tiers de leur journée de travail à essayer d'accéder à des données. En outre, 90 % des personnes interrogées déclarent que leur travail a été ralenti par de nombreuses sources de données peu fiables au cours des 12 derniers mois, tandis que 92 % déclarent qu'elles doivent souvent effectuer des tâches en dehors de leur expertise.


« Pour faire avancer les projets d'analyse critique, ces héros méconnus doivent faire face à de nombreuses solutions de contournement pour compenser l'indisponibilité des ressources d'ingénierie et le manque de fiabilité des sources de données », déclare George Fraser, co-fondateur et PDG de Fivetran.

En même temps, bien que 86 % des entreprises aient des difficultés à travailler avec des données obsolètes, 41 % déclarent avoir utilisé des données datant de deux mois ou plus et 60 % doivent faire face à des schémas de données qui changent fréquemment.

Parmi les autres conclusions de l'étude, 71 % des entreprises prévoient d'embaucher davantage d'analystes de données au cours de l'année prochaine, tandis que 74 % d'entre elles accroîtront leur soutien au BI (Business Intelligence, en anglais ou informatique décisionnelle) au cours de la même période. Le graphique ci-dessous donne plus d’informations sur les services qui intégreront davantage le BI.


Source : Fivetran

Et vous ?

Que pensez-vous des résultats de cette étude ?
Qu'en est-il dans votre entreprise ?
Avez-vous des expériences d'analystes à partager ?

Voir aussi

Étude : les data scientists aiment bien leur travail, malgré le fait qu'ils passent la plupart du temps à réaliser des tâches fastidieuses

87 % des entreprises ont une faible maturité en matière d'analyse et business intelligence, d'après une étude menée par Gartner

Données et analyses : les quatre niveaux de maturité et leur impact sur les entreprises, un livre blanc de Keystone Research

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Avatar de tanaka59
Membre émérite https://www.developpez.com
Le 16/06/2020 à 19:07
Bonjour,

Que pensez-vous des résultats de cette étude ?
La moitier du temps on le passe à monter des schémas de données plus ou "moins boiteux" ... Les schémas sont rarement optimisés

Qu'en est-il dans votre entreprise ?
> Mélange entre dev/test & recettage/prod , résultat des bricolages de bases de données (table de référence incomplète, table archives mal configurées ... )
> tricotage et détricotage d'un modèle relationnel (9 fois en 3 mois) , a tous les niveaux (ODI, dataware et datamart).
> des admins DBA incapables de se mettre d'accord entre un id numérique ? alphanumérique ? token ? uuid ? clef simple sur un id unique ? clef multiple sur combinaison avec date ?
> des modèles relationnels avec contraintes foireuses (clef étrangères non référencées qui provoquent des crashs de scripts en cascade)
> des débats interminables sur le fait de mettre ou non un index+un primary key sur un même champ
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Avatar de Glutinus
Expert éminent sénior https://www.developpez.com
Le 19/06/2020 à 10:55
Ho là là, on va les pleurer les pauvres chéris !

Entre ceux qui demandent d'additionner des choux et des patates, ceux modélisent avec des produits cartésiens et "on s'en fiche, on a le Big Data ça va prendre 5 minutes", ceux q...

Mauvaise qualité des données ? Bah justement, profitez-en pour faire une correction circulaire. Mince, dans mon champ "département" j'ai successivement 75, Val-de-Marne, Hote-Garone, Arizona et Poitiers ? Bah faites un retour à la saisie opérationnelle pour faire une correction... Ou alors pensez à des solutions de contournement !

Ouin ouin, j'ai des idées mais j'ai pas le temps de les mettre en place ? Ha, c'est pas ces foutus développeurs BI, chefs de projet etc. qui se tournent les pouces pendant que je vais faire des courbettes quatre heures par jour auprès des utilisateurs !

Vous savez, les Data Analysts, si vous voulez que tout vous arrive tout cuit sous la main, faut peut-être mettre un peu la main à la pâte et vous intéressez à ce qui se passe en amont !
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Avatar de tanaka59
Membre émérite https://www.developpez.com
Le 19/06/2020 à 14:33
Pour avoir déjà travaillé sur des bases de données venant de plusieurs pays (France, Pays d'Asie, Amerique Latine, Europe germanophone ...) , ce que je constate :

> En France la formalisation postale est un bordel sans nom . Entre les changements annuels RNVP (rue , numéro , voie postale) , les spécificités des adresses et les formulaires bien souvent "open bar" ... Les bases de données pour la géolocation avec les codes insee/postaux/ fusion de commune , c'est une horreur à utiliser ... Je n'ose imaginer le tronche du SI d'une boite étrangère qui doit suivre annuellement les fusions de communes au 1 janvier et 1 juillet ... Genre Amazon, Ebay ou les boites de marketing
> En Amerique Latine (Mexique, Bresil, Chili, Argentine ...) , c'est la normalisation des numéros de téléphone qui est olé olé ... Quand il y a du routage SMS ou faxe à faire sur des numéros mexicains et argentins je vous laisse vous impregnez des régles de normalisation ... Quasi impossible à appliquer ...
> En Asie dans les mauvaises pratiques il y a le fait de mettre des numéros de téléphone dans les adresses postales
> Avec les allemands et autrichiens c'est comment réussir à envoyer des fax ... Les numéros sont a taille variable , avec une extension séparée par un / ou un tirait . C'est au petit bonheur la chance pour retrouver le bon numéro

Les SI d'Europe du Nord sont lourds, rigides , peu évolutif et bien structurés. Les SI d'Europe "latine" sont évolutifs, mal structurés et bordélique, aussi trop léger car il manque souvent des tables. Complexe voir brouillon aussi ...
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