UNQlik®, entreprise mondiale en intégration de données, analytics et Intelligence Artificielle (IA), annonce une nouvelle étude révélant que, bien que les entreprises reconnaissent le potentiel important des données non structurées pour améliorer l'efficacité opérationnelle et générer des insights significatifs, beaucoup peinent à exploiter efficacement cette ressource. La recherche montre que le manque de connaissances et l'insuffisance d'outils sont les principales barrières, et seulement un petit pourcentage d'entreprises consacrent plus d'un quart de leur budget d'IA aux initiatives de données non structurées.
« Avec de nombreuses sources affirmant que les données non structurées représentent 80 % des données mondiales, il n'est pas surprenant que les dirigeants d'entreprise recherchent une valeur réelle accrue de cette ressource inexploitable », déclare Brendan Grady, directeur général de l'analytique chez Qlik. Cependant, notre recherche souligne que près de 70 % conviennent que leur organisation n'est pas bien équipée pour comprendre comment l'IA générative peut être exploitée dans leurs données non structurées.
« Les entreprises recherchent des solutions qui permettent l’adoption de l’IA générative sans avoir à réorganiser leurs compétences et leurs piles technologiques existantes. L’opportunité réside dans la recherche de moyens d’intégrer de manière transparente l’IA dans les environnements d’analyse actuels, permettant aux organisations d’extraire les bonnes réponses à partir de données non structurées et de générer des résultats commerciaux significatifs.
L'enquête révèle des données pertinentes sur ce que ressentent les dirigeants et sur ce qu'ils font pour saisir les opportunités présentées par les données non structurées et GenAI :
– Les préoccupations concernant la confidentialité des données et la conformité sont répandues :59 % des interviewés sont très préoccupés par la confidentialité des données et 47 % par la conformité réglementaire, dépassant largement les préoccupations concernant le ROI (19 %).
– L’intégration et le coût sont les principales priorités lors de l’évaluation des fournisseurs :Lors de l'évaluation des fournisseurs, l'intégration du système (55%), le coût (50%) et les ressources de gouvernance (49%) sont les principales priorités, tandis que la réputation du fournisseur est une priorité faible (16%). Les interviewés s'attendent à des gains financiers modestes grâce à l'utilisation de données non structurées, 45 % prévoyant une amélioration de 10 % à 20 % de leur chiffre d'affaires ou de leur bénéfice.
– L’intérêt pour GenAI est élevé, mais les investissements significatifs font défaut :Among those interested in using GenAI for unstructured data, two out of three respondents plan to invest in a Generative AI tool for unstructured data. Malgré l'intérêt généralisé, seulement 22 % de tous les interviewés indiquent qu'ils réalisent des investissements « significatifs » dans les technologies d'IA.
– Les données non structurées sont considérées comme un facteur essentiel d’efficacité :Une claire majorité (62 %) voit dans les données non structurées une opportunité d'améliorer l'efficacité opérationnelle, tandis que seulement 31 % pensent qu'elles peuvent stimuler l'innovation. Près de la moitié (45 %) décrit un cas d'utilisation impliquant de meilleurs outils de recherche et de consultation pour rechercher des documents internes.
– Les outils de recherche traditionnels sont insuffisants pour les données non structurées :Il existe un consensus fort que les outils traditionnels de recherche d'entreprise sont insuffisants pour maximiser la valeur de vastes bibliothèques de documents. Seules 16 % ont déjà acquis un outil conçu pour fournir des insights à partir de données non structurées, et la majorité des efforts en restent aux stades initiaux ou pilotes.
Les résultats de notre recherche mettent en évidence un défi critique auquel les entreprises sont actuellement confrontées : le déficit de connaissances nécessaires pour exploiter tout le potentiel de l'IA générative pour les données non structurées, déclare Erik Bradley, stratège en chef et directeur de la recherche chez Enterprise Technology Research. Bien que l'appétit pour exploiter les données non structurées soit élevé, le manque de compétences spécialisées et d'outils appropriés constitue une barrière importante. Pour réellement tirer parti des opportunités offertes par l'IA générative, les organisations doivent investir dans la réduction de ce déficit de connaissances et dans l'intégration de ressources avancées en IA dans leurs structures analytiques existantes.
Une « Recherche sur les données non structurées et l'IA générative », réalisée en avril 2024 par Enterprise Technology Research (ETR) pour le compte de Qlik, a interrogé 200 décideurs en technologie d'entreprise dans divers secteurs. Pour en savoir plus et accéder aux résultats complets de l'enquête, veuillez consulterhttps://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
