Les 5 erreurs de sourcing qui coûtent du temps et des milliers d'euros à vos projets Data
L'échec d'un projet Data n'est jamais purement technique. Il est stratégique!
La plupart des projets Data échouent à cause d'un décalage entre les compétences promises et la réalité terrain.
Ce guide vous donne les diagnostics à poser avant de signer.
Ce que vous allez découvrir:
- L'erreur de confondre Data générique et Data industrielle.
- Comment évaluer la compatibilité technologique réelle.
- Le piège des références impressionnantes mais non pertinentes.
- La sous-estimation de la conduite du changement (l'échec humain).
- Le risque d'un modèle de tarification désaligné.
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Les chiffres parlent d'eux-mêmes
80%
des projets d'IA et d'analyse de données en entreprise échouent avant même d'être déployés ou n'apportent jamais la valeur commerciale attendue.
15% et 25% du CA
perdu à cause des coûts générés par une mauvaise qualité des données.
80%
des données générées dans les environnements de fabrication sont des "dark data" : collectées, stockées, mais jamais utilisées pour l'analyse ou la décision.