Quelle est la prochaine étape dans le monde des données massives (big data) ? Les termes courants commencent à disparaître à mesure que les entreprises mettent l'accent sur l'analyse prédictive et prescriptive nécessaire pour créer de la valeur.
Par Neil Biehn, 19 décembre 2014-
Les entreprises ont dépensé des milliards de dollars en systèmes ERP et CRM, et aujourd'hui elles sont assises sur des pétaoctets de mines d'or en matière de big data. Les PDG les plus avisés recherchent de nouvelles opportunités d'utiliser leurs données pour extraire des analyses prédictives et prescriptives permettant d'évaluer les performances de leur entreprise. Qu'il s'agisse des ventes, de la tarification, de la rentabilité ou même de l'attrition des clients, les entreprises apprennent à utiliser ces données pour mieux servir leurs clients et accroître la valeur de leurs produits et services. En 2015, nous assisterons à des changements dans le monde des big data, car de plus en plus d'entreprises utilisent l'analyse prédictive et prescriptive pour se différencier de la concurrence :
Le terme "Big Data" appartient désormais au passé :
En 2015, nous verrons le terme à la mode de "big data" s'éroder considérablement et commencer à disparaître. En revanche, l'accent sera davantage mis sur les atouts cachés des données grâce à l'analyse prédictive et prescriptive. Ce sont ces analyses qui apportent une valeur commerciale réelle et aident les entreprises à prendre des décisions plus faciles, plus rapides et plus intelligentes sur la manière de mieux s'engager avec les clients et d'augmenter les revenus. Les chefs d'entreprise ne recherchent pas plus de données, mais la manière dont ils peuvent connecter les données avec des informations prédictives et prescriptives pour capturer la valeur commerciale stratégique résidant dans leurs systèmes.
La "science des données" devient une science :
Au cours des dernières années, nous avons vu le terme de science des données associé principalement aux outils et à la technologie logicielle. En 2015, nous nous attendons à un retour à ses racines scientifiques - écouter attentivement l'entreprise afin d'émettre des hypothèses sur des solutions potentielles, tester ces hypothèses avec des données, observer leurs résultats et, enfin, recommander une solution. Nous constatons une évolution importante des mots à la mode et des plates-formes technologiques vers les principes fondamentaux de la méthode scientifique.
Si vous n'utilisez pas l'analyse des big data, vous êtes déjà en retard sur la courbe de la concurrence :
La quantité de données dans les infrastructures des entreprises augmente chaque année, tant en volume qu'en complexité. En 2015, si les entreprises n'utilisent pas l'analyse prescriptive et prédictive pour tirer profit des actifs stratégiques résidant dans leur vaste réseau de systèmes, elles perdent leur capacité à être compétitives et à gagner. L'art de faire des affaires gagne en complexité chaque année, et l'analyse prescriptive et prédictive est désormais un enjeu de taille.
Les Chief Data Officers (CDO) ne sont pas la norme en dehors de la Silicon Valley, mais la gouvernance des données l'est :
Les organisations de la Silicon Valley axées sur les données, comme Yahoo et même la ville de San Francisco, ont ouvert la voie à l'émergence du rôle de CDO. Au-delà de la Silicon Valley, vous ne trouverez peut-être pas beaucoup de CDO, mais nous verrons une forte augmentation du besoin de gouvernance des données en 2015, car les données passent d'une opportunité à un atout.
Bien que nous ne puissions pas savoir avec certitude si chacune de ces choses se réalisera, nous savons que le monde du big data est en train de changer. Il ne s'agit plus seulement d'avoir accès aux données et de pouvoir les stocker, mais de pouvoir obtenir des résultats exploitables grâce à l'analyse prédictive et prescriptive. Seul l'avenir nous dira comment cela évoluera, mais si vous n'exploitez pas les données pour être compétitif et gagner, il est temps de vous y mettre.
Neil Biehn, Ph.D., est vice-président de la science et de la recherche à l'Institut de recherche de l'Union européenne. PROS, Inc. où, au cours des 12 dernières années, il a effectué des recherches sur la tarification, l'optimisation des revenus et des bénéfices, ainsi que sur la science des données sous-jacente. Au cours de son mandat, M. Biehn a conçu des algorithmes de tarification et des modèles d'optimisation pour des entreprises des secteurs de la fabrication, de la distribution, des services, des voyages et du transport.