La data est de plus en plus le différenciateur entre les gagnants et les autres dans les affaires. Aujourd’hui, les informations peuvent être capturées à partir de nombreuses sources différentes, et les technologies permettant d’extraire des insights deviennent de plus en plus accessibles. Le passage à un modèle d’entreprise axé sur les données, où les décisions sont prises en fonction de ce que nous savons être vrai plutôt que de « l’intuition », est au cœur de la vague de transformation digitale balayant chaque industrie en 2023 et au-delà. Cela nous permet de réagir avec certitude face à l’incertitude, en particulier lorsque les guerres et les pandémies bouleversent l’ordre établi des choses.
Mais le monde des données et de l’analyse ne reste jamais immobile. De nouvelles technologies continuent d’émerger offrant un accès plus rapide et plus précis aux insights. Et de nouvelles tendances émergent, nous apportant de nouvelles idées sur les meilleures façons de les utiliser dans les affaires et dans la société dans son ensemble. Voici donc mon tour d’horizon de ce que je crois être les tendances les plus importantes qui affecteront la façon dont nous utilisons les données et l’analyse pour stimuler la croissance des entreprises en 2023.
La démocratisation des données
L’un des enjeux les plus importants sera l’empowerment de l’ensemble des équipes de travail – plutôt que des ingénieurs et des scientifiques des données – pour mettre en œuvre l’analyse. Cela donne naissance à de nouvelles formes de travail augmenté, où des outils, des applications et des dispositifs poussent des informations intelligentes dans les mains de tout le monde afin de leur permettre de faire leur travail de manière plus efficace et efficace.
En 2023, les entreprises comprendront que les données sont la clé pour comprendre les clients, développer de meilleurs produits et services et rationaliser leurs opérations internes pour réduire les coûts et les gaspillages. Cependant, il devient de plus en plus évident que cela ne se produira pas complètement jusqu’à ce que la possibilité d’agir sur les insights basés sur les données soit disponible pour le personnel de première ligne, les employés de magasin et les non-techniciens, ainsi que pour les fonctions telles que le marketing et les finances.
Voici quelques exemples de démocratie des données en pratique : les avocats utilisent des outils de traitement du langage naturel (TNL) pour balayer les pages de documents de droit des affaires, ou les assistants de vente en détail utilisent des terminaux manuels qui peuvent accéder en temps réel à l’historique des achats des clients et recommander des produits à sur-vendre et croiser-vendre. Selon les recherches de McKinsey, les entreprises qui rendent leurs données accessibles à toute leur main-d’œuvre ont 40 fois plus de chances de dire que l’analyse a un impact positif sur le chiffre d’affaires.
L’intelligence artificielle (IA) est peut-être la tendance technologique qui aura le plus grand impact sur la façon dont nous vivons, travaillons et faisons des affaires à l’avenir. Son effet sur l’analyse d’entreprise sera de permettre des prédictions plus précises, de réduire la quantité de temps que nous passons sur des travaux ennuyeux et répétitifs comme la collecte et le nettoyage des données, et de donner à la main-d’œuvre la possibilité d’agir sur les insights data-driven, quel que soit son rôle et son niveau d’expertise technique (voir la démocratisation des données, ci-dessus).
En termes simples, l’IA permet aux entreprises d’analyser les données et de tirer des insights beaucoup plus rapidement que ce qui serait possible manuellement, en utilisant des algorithmes de logiciel qui s’améliorent de plus en plus dans leur travail à mesure qu’ils sont nourris de plus de données. C’est le principe de base de l’apprentissage automatique (ML), qui est la forme d’IA utilisée dans les entreprises aujourd’hui. Les technologies d’IA et de ML comprennent le TNL, qui permet aux ordinateurs de comprendre et de communiquer avec nous dans les langues humaines, la vision par ordinateur qui permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter les informations visuelles en utilisant des caméras, comme nous le faisons avec nos yeux ; et l’IA générative, qui peut créer du texte, des images, des sons et des vidéos de toutes pièces.
Cloud and Data-as-a-Service
J’ai mis ces deux ensemble parce que le cloud est la plateforme qui permet à la technologie de données en tant que service de fonctionner. En gros, cela signifie que les entreprises peuvent accéder à des sources de données qui ont été collectées et organisées par des tiers via des services cloud sur un modèle de facturation à l’utilisation ou sur abonnement. Cela réduit la nécessité pour les entreprises de construire leurs propres systèmes coûteux de collecte et de stockage de données pour de nombreux types d’applications.
En plus des données brutes, les entreprises de DaaS proposent des outils d’analyse en tant que service. Les données accessibles via DaaS sont généralement utilisées pour compléter les données propriétaires que collecte et traite une entreprise elle-même afin de créer des insights plus riches et plus précieux. Il joue un rôle important dans la démocratisation des données mentionnée précédemment, car il permet aux entreprises de travailler avec des données sans avoir à mettre en place et maintenir des opérations de sciences des données coûteuses et spécialisées. En 2023, on estime que la valeur du marché de ces services atteindra 10,7 milliards de dollars.
Real-Time Data
Lorsque vous creusez dans les données à la recherche d’insights, il vaut mieux savoir ce qui se passe maintenant plutôt que hier, la semaine dernière ou le mois dernier. C’est pourquoi les données en temps réel deviennent de plus en plus la source d’informations la plus précieuse pour les entreprises.
Travailler avec des données en temps réel nécessite souvent une infrastructure de données et d’analyse plus sophistiquée, ce qui signifie des frais supplémentaires, mais l’avantage est que nous pouvons agir sur les informations au fur et à mesure qu’elles se produisent. Cela pourrait impliquer d’analyser les données de navigation des visiteurs de notre site Web pour déterminer quelles offres et promotions mettre devant eux, ou dans les services financiers, cela pourrait signifier de surveiller les transactions au fur et à mesure qu’elles ont lieu dans le monde pour surveiller les signes avant-coureurs de fraude. Les sites de médias sociaux comme Facebook analysent des centaines de gigaoctets de données par seconde pour diverses utilisations, notamment pour diffuser des publicités et prévenir la propagation des fausses nouvelles. Et dans le parc national Kruger en Afrique du Sud, une initiative conjointe entre le WWF et ZSL analyse les images vidéo en temps réel pour alerter les forces de l’ordre de la présence de braconniers.
Alors que de plus en plus d’organisations cherchent à utiliser les données pour leur donner un avantage concurrentiel, celles ayant les stratégies de données les plus avancées se tourneront de plus en plus vers les données les plus précieuses et les plus à jour. C’est pourquoi les données en temps réel et l’analyse seront les outils de big data les plus précieux pour les entreprises en 2023.
Data Governance and Regulation
En 2023, la gouvernance des données sera également un sujet d’actualité alors que de plus en plus de gouvernements introduiront des lois destinées à réglementer l’utilisation des données personnelles et d’autres types de données. À la suite de la GDPR européenne, de la PIPEDA canadienne et de la PIPL chinoise, d’autres pays sont susceptibles de suivre le mouvement et d’introduire une législation protégeant les données de leurs citoyens. En fait, les analystes de Gartner ont prédit qu’en 2023, 65% de la population mondiale sera couverte par des règlementations similaires à la GDPR.
Cela signifie que la gouvernance sera une tâche importante pour les entreprises au cours des 12 prochains mois, où qu’elles soient dans le monde, alors qu’elles s’efforcent de s’assurer que leurs procédures internes de traitement et de gestion des données sont adéquatement documentées et comprises. Pour de nombreuses entreprises, cela signifiera auditer exactement quelles informations elles ont, comment elles sont collectées, où elles sont stockées et ce qu’on en fait. Bien que cela puisse sembler être du travail supplémentaire, à long terme, l’idée est que tout le monde y gagnera car les consommateurs seront plus enclins à faire confiance aux organisations en ce qui concerne leurs données si elles sont sûres qu’elles seront bien prises en charge. Ces organisations pourront alors utiliser ces données pour développer des produits et services qui s’alignent davantage sur nos besoins à des prix que nous pouvons nous permettre.