CONSTATS

 

L’usage des méthodes dites de data analytics n’est pas aussi répandue que l’on veut le croire et l’on peut aller plus loin.

Voici les principaux problèmes identifiés : 

 

  • Stratégie tournée vers la conformité (à la loi Sapin II en France par exemple) et non vers la détection généralisée de points d'audit ou de fraude

  • Tests Data trop simples pour identifier des fraudes ou des problèmes d'audit complexes

  • Tests trop nombreux pour être suivis efficacement (trop de faux positifs)

  • Sources de données non ou mal exploitées

  • Outils data analytics inexistants ou sous exploités

  • Absence de méthodologie des opérationnels pour mener les analyses de données 

  • Absence d’autonomie en analyse de données pour les opérationnels

  • Gouvernance trop technicienne des données 

CAUSES

 

Pourquoi cet attentisme et ce manque d’ambition :

 

  • Manque de confiance pour se lancer 

  • Peur de l’inconnu et désir de maintien de la routine

  • Absence d’exemples concrets pour comprendre l’intérêt de se lancer ou d’aller plus loin

  • Peur d’investir dans des outils et des personnes supplémentaires sans vision du ROI

  • Absence de véritables formations disponibles  

  • Pas de véritable gouvernance des données tournée vers les besoins métiers