Le passage au cloud était censé tout changer : accès plus rapide aux données, réduction des frais généraux, capacité de montée en charge infinie. Or, pour de nombreuses entreprises, cette migration n'a pas automatiquement conduit à de meilleurs résultats business. Pourquoi ? Parce qu'avoir des données dans le cloud, ce n'est pas la même chose qu'avoir des données utilisables, fiables et exploitables.
Selon l'étude 2025 de TDWI, même si de plus en plus d'entreprises adoptent des plateformes de données cloud, l'analytique en libre-service reste la principale priorité des responsables analytiques année après année, mais des défis subsistent : systèmes cloisonnés, data literacy insuffisante, gouvernance médiocre et décalage entre les outils et les utilisateurs.
Qu'est-ce qui freine l'analytique en libre-service ?
L'analytique en libre-service ne consiste pas simplement à mettre des outils à la disposition des utilisateurs. Il s'agit de procurer à chaque employé les données, les capacités et le contexte dont il a besoin pour prendre des mesures efficaces. Pourtant, 20 % des entreprises seulement indiquent que la BI est réellement démocratisée dans tous les départements.
- De nombreux utilisateurs métier n'ont toujours pas accès aux données dont ils ont besoin.
- La data literacy est insuffisante et la formation est inégale ou trop générale.
- La qualité des données et les problèmes de confiance n'incitent pas à l'exploration.
- Les métadonnées sont incomplètes ou manquantes, ce qui rend les données difficiles à interpréter.
- Les données non structurées et semi-structurées sont encore hors de portée.
Comment établir les bases de l'analytique en libre-service avec la gouvernance adéquate ?
Commencez par repenser votre architecture. Il faut concilier la flexibilité pour les utilisateurs métier avec la supervision nécessaire côté IT. Afin d'établir des bases solides pour les données d'un environnement d'analytique en libre-service, il faut :
Une gouvernance centralisée avec un accès décentralisé. Des outils comme Unity Catalog de Databricks permettent de centraliser la gouvernance, la gestion des métadonnées et le lignage pour tous les environnements cloud.
Un accès fédéré pour toutes les sources de données. Inutile de déplacer toutes vos données. Des plateformes comme Databricks permettent une gouvernance fédérée et l'interrogation des données où qu'elles se trouvent.
Un accès low-code via des interfaces de confiance. Alteryx se connecte à des couches de données contrôlées telles que Unity Catalog et applique la logique analytique directement sur la plateforme de données, en conservant les données en place, tout en donnant aux utilisateurs la possibilité de les explorer.
Grâce à cette pile technologique, les utilisateurs métier peuvent accéder aux données et les analyser avec des outils familiers, tandis que l'IT garde la main sur l'accès aux données, l'auditabilité et les performances.
Exemples concrets dans le commerce de détail et la finance
Prenons l'exemple d'une marque mondiale de vente au détail qui reçoit des milliers d'avis de clients dans plusieurs langues. En utilisant Alteryx et Databricks, les équipes ont créé un workflow encadré qui :
- Traduit les avis en anglais
- Effectue une analyse des sentiments et la modélisation thématique
- Récapitule les insights pour chaque produit et région
- Fait une prévision des ventes basée sur le ressenti des clients
Étant donné que la préparation des données, l'analyse et l'évaluation des modèles s'effectuent dans l'environnement Databricks avec la gouvernance Unity Catalog, les équipes IT et métier peuvent se fier aux résultats. Les tableaux de bord peuvent être créés dans Databricks ou dans des outils externes comme Tableau et Power BI.
Dans la fonction finance, la clôture mensuelle nécessitait traditionnellement plusieurs jours de travail manuel dans des feuilles de calcul. En regroupant ces feuilles dans un lakehouse encadré et en utilisant Alteryx pour créer des workflows reproductibles, ce qui prenait des semaines se fait maintenant en quelques heures seulement. Résultat : les utilisateurs métier contrôlent les workflows, mais les données restent sous gouvernance et vérifiables.
Cette approche ouvre également la voie à une IA déployée à l'échelle de l'entreprise. Avec des plateformes comme Alteryx et Databricks, les entreprises peuvent :
- Alimenter des modèles GenAI avec des données contrôlées et enrichies provenant du data lakehouse
- Permettre aux équipes marketing d'explorer des requêtes en langage naturel, tout en limitant l'accès octroyé aux modèles
- Créer des pistes d'audit et un lignage pour chaque insight assisté par l'IA
Et ensuite ?
Le cloud n'était qu'une première étape. Si vous voulez tirer pleinement parti de vos données, il est temps de :
- Connecter vos plateformes de données cloud à des couches d'accès contrôlées
- Mettre à la disposition des métiers des outils low-code qui respectent les règles de gouvernance
- Adapter les initiatives de data literacy en fonction des rôles et des responsabilités
- Aligner la gouvernance analytique sur la gouvernance des données dès le départ
Le libre-service sans garde-fou crée le chaos. La gouvernance sans accès paralyse l'innovation. La bonne nouvelle, c'est que les entreprises peuvent avoir les deux.
Note du rédacteur : le contenu de cet article reprend des informations provenant d'un webinaire présenté par Alteryx, TDWI, Databricks et Capitalize Analytics.