Dans leur quête de transformation numérique et d’exploitation de la valeur des données, bien des DSI se sont tournées vers les plateformes « No-Code / Low-Code ». Mais on voit désormais arriver de nouvelles plateformes  » No-Code / Code-Friendly  » combinant les savoirs métiers des Citizen Devs aux savoirs Data des vrais codeurs.

Les entreprises modernes recherchent la meilleure méthode pour transformer la façon dont elles utilisent les données et s’efforcent de rester compétitives en ces temps incertains. À ce défi s’ajoute le fait que les entreprises génèrent plus de données que jamais. En effet, l’entreprise moyenne stocke 10 Po de données (soit 23,1 milliards de fichiers). Alors, comment peuvent-elles faire bon usage de toutes ces données ?

Une enquête récente a révélé que 73 % des organisations s’attendent à ce que les dépenses en analytique dépassent les autres investissements logiciels au cours des 12 à 18 prochains mois. Néanmoins, la même enquête a révélé que moins de la moitié des décisions au sein de l’entreprise sont basées sur l’analytique.

Dans ce contexte, il est évident que de nombreuses entreprises ont encore du mal à tirer le maximum de valeur de leurs données. Elles fonctionnent encore trop en silos et analysent des ensembles de données incomplets et non fiables dans des documents non structurés et des feuilles de calcul.

Il faut que cela change. L’inadéquation de l’impédance de l’entreprise, où l’on attend des utilisateurs finaux qu’ils soient davantage axés sur les données, alors que seul un petit groupe de personnes peut réellement analyser les données, n’est plus une option.

Pour renforcer la confiance dans les données au sein de l’entreprise, les organisations doivent élargir l’accès aux données et aux analyses en proposant des solutions sans code ou faciles à coder.

Ouvrir la porte aux plateformes No-Code et Code-Friendly

Sachant qu’il ne suffit plus d’écrire du code SQL, R ou Python pour obtenir rapidement des informations commerciales, les entreprises doivent se tourner vers un nouveau type d’automatisation qui met les données à la portée d’un plus grand nombre d’employés : une plateforme d’analyse Code-Friendly qui fournit une assistance supplémentaire aux employés qui comprennent l’interface du code.

Cette combinaison est différente de la révolution « low-code/no-code » qui a commencé au début des années 2010 et qui a rapidement gagné en popularité grâce à la possibilité de créer facilement des applications personnalisées sans code traditionnel écrit à la main. Ces solutions ont été conçues pour une large population d’utilisateurs non techniques qui ne savent pas coder, et ont finalement ouvert de nouvelles portes aux entreprises pour leur permettre de prendre des décisions éclairées basées sur des données précises.

Cependant, pour ceux qui ont des compétences en codage, ces outils offrent des fonctionnalités limitées et ne contribuent pas à l’expérience des utilisateurs ou encore à l’automatisation des processus nécessaires pour des cas d’utilisation plus avancés.

La nouvelle révolution du « no code/code friendly » est conçue pour apporter une valeur ajoutée aux entreprises, car elle permet aux codeurs inexpérimentés de travailler sans code, tout en aidant ceux qui ont une expérience chevronnée du codage sans avoir à passer d’un outil à l’autre.

Par exemple, les data scientists qui connaissent le code Python peuvent collaborer avec des personnes non techniques sur la même plateforme. Cette intégration ouvre une nouvelle frontière pour les entreprises confrontées à une pénurie de compétences, car elle crée un espace permettant aux employés ayant différents niveaux de compétences en codage d’interagir entre eux, de gérer les données et de produire des informations sur une seule et même plateforme unifiée. Un programmeur qui vient de traiter manuellement un ensemble de données peut rapidement transmettre ces informations à un analyste qui utilise la fonction « no-code » pour approfondir l’analyse des chiffres, ce qui accélère l’ensemble du processus.

Si les analystes maîtrisent parfaitement les chiffres et peuvent se plonger dans les algorithmes qui sous-tendent les analyses, ils n’ont qu’une connaissance limitée de la signification des données du point de vue de l’entreprise. Pour être en mesure de prendre des décisions judicieuses, les entreprises doivent donner accès aux utilisateurs métier – tels que les spécialistes du marketing ou de la finance – qui peuvent intuitivement mettre en évidence les anomalies dans les données.

La première étape consiste à réunir les bonnes personnes sur une seule application afin de donner un contexte aux données et de rendre les informations significatives. Ces plateformes permettent aux entreprises de prendre en charge une grande variété de personas, des analystes de données aux équipes de vente et de marketing, en leur donnant les moyens d’effectuer des analyses en fonction de leur niveau de compétence.

Ce faisant, les entreprises ouvrent la voie à un meilleur retour sur investissement, car les décisions sont étayées par des données et des informations. C’est aussi le point de départ d’une montée en compétences du personnel ainsi que d’une plus grande maîtrise des données et d’une plus grande confiance en soi de la part des individus.

Une nouvelle ère de prise de décision grâce aux plateformes cloud

Dans un monde où les données et l’analytique sont la clé du succès, il est essentiel pour les entreprises de permettre aux employés de tous niveaux de compétences de créer les applications dont ils ont besoin pour effectuer des tâches et améliorer leurs capacités de prise de décision. Une plateforme basée sur le cloud, sans code, rend cela possible car elle facilite l’accès de chacun aux données dont il a besoin, quel que soit l’endroit où il se trouve ou l’appareil à partir duquel il travaille.

De nombreuses organisations réfléchissent déjà à ce passage au cloud. Dans un récent rapport intitulé 2023 State of Cloud Analytics, 98 % des chefs d’entreprise ont indiqué qu’ils bénéficieraient de l’accès d’un plus grand nombre d’utilisateurs aux solutions d’analytique de données par le biais du cloud. Quant aux entreprises qui ont déjà opté pour l’analytique basée sur le cloud, elles bénéficient d’une rentabilité, d’une résilience et d’une efficacité accrues, car les données sont plus disponibles et plus évolutives que jamais.

Développés dans le but de démocratiser la technologie pour améliorer les résultats de l’entreprise, les outils sans code et faciles à coder rassemblent différents acteurs tels que les ingénieurs en données, les analystes commerciaux et un large éventail de travailleurs du savoir. Ils permettent également aux équipes informatiques et aux équipes chargées des données de consacrer plus de temps à d’autres projets. Bien que l’informatique doive continuer à jouer un rôle essentiel en matière de conformité, de sécurité et de gestion des données au sein de ces applications, ces outils permettent à un plus grand nombre de secteurs d’activité de travailler de manière indépendante et de créer les applications dont ils ont besoin pour accomplir leur travail, plutôt que de dépendre de l’aide des spécialistes des données ou des services informatiques.

Par ailleurs, le fait de disposer d’une plateforme cloud centralisée pour toutes les données peut également répondre aux préoccupations en matière de gouvernance. Pour être confiantes dans un monde axé sur les données, les entreprises qui utilisent une plateforme unique pour tous leurs besoins en matière d’analyse peuvent renforcer la gouvernance des données en réduisant la nécessité de déplacer les données d’un outil à l’autre.

En fin de compte, le renforcement de la confiance dans les données au sein d’une entreprise est une stratégie à multiples facettes. Cependant, les équipes n’ont plus besoin d’être isolées pour manipuler des données avec des outils limités à faible code ou d’attendre que le service informatique puisse coder manuellement une application d’analyse de données maison. En combinant la puissance des plateformes « no-code » basées sur le cloud et les capacités de codage, tous les employés peuvent exploiter les données pour prendre de meilleures décisions, plus rapidement.
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Par Jay Henderson, Senior Vice President, Product Management, Alteryx

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