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Par Sudipto Ghosh | Ai Thority

Aujourd'hui, les données sont le "pétrole" qui alimente tous les aspects de l'entreprise. Et, dans un langage scientifique, ces données sont réutilisables, reproductibles et perspicaces. Chaque information glanée à partir des données prend de la valeur chaque jour qui passe. Avec l'avènement de l'internet des objets (IoT), de la super-connectivité, de la gestion des données et de l'analyse, les données pour l'entreprise sont une véritable ruée vers l'or pour toutes les organisations modernes.

Nous vous fournissons des informations clés sur la manière de vous engager sur la voie de la réussite dans le domaine de la science des données et de vous lancer dans la "Grande Ruée".

Parler aux scientifiques des données

Pour une navigation claire dans les stratégies commerciales, les PDG doivent faire pivoter leur boussole technologique sur les flux de données adéquats. Pour mieux comprendre ce concept, nous nous sommes entretenus avec Rishi Dave, CMO de Dun & Bradstreet, au sujet de notre série de prédictions pour 2018. Nous avons réalisé que les entreprises sont encore loin d'exploiter les "bonnes" données pour atteindre leurs objectifs commerciaux.

Comme le dit Rishi, "s'il s'agit, comme nous aimons à le dire, de "données sales", vos informations seront compromises. Si vous voulez prendre de meilleures décisions commerciales, vous devez maîtriser vos données. Les entreprises qui ne mettront pas l'accent sur des données précises et fraîches en 2018 seront perdantes."

Dans notre série TechBytes, nous fournissons une plateforme reconnue par l'industrie aux principaux scientifiques des données et responsables numériques pour parler du monde de la science des données. Par exemple, dans une récente interview, Jason Shu d'Aki Technologies a déclaré : "L'apprentissage profond fait fureur dans le domaine de l'IA/ML, mais sa complexité fait qu'il est difficile pour les non-experts de prototyper facilement de nouvelles idées. Des bibliothèques telles que Keras et TensorFlow ont été les outils de référence pour simplifier le processus de construction de modèles, mais même ces outils ont leurs limites. PyTorch est une nouvelle bibliothèque développée par fast.ai, une organisation qui enseigne l'apprentissage profond par l'intermédiaire de l'Institut de données de l'Université de San Francisco. Cette bibliothèque élargit l'éventail des problèmes qui peuvent être résolus, tout en simplifiant davantage les processus de développement et de formation des modèles. Je suis impatient de voir ce que les experts en marketing peuvent faire, s'ils ont plus de temps pour résoudre les problèmes et moins de temps pour se préoccuper des rouages des modèles de Deep Learning."

Craig ZawadaLe président de la Commission européenne, le directeur général de la société, le directeur général visionnaire, PROSEn 2018, nous allons voir une variété d'industries mettre en œuvre davantage de solutions alimentées par l'IA dans le processus de vente B2B. Les algorithmes guidés par des machines joueront un rôle prépondérant dans l'automatisation et l'analyse de la détection des opportunités, qui est un moyen plus efficace et plus rapide de découvrir des opportunités précédemment cachées. Cela permettra aux équipes de vente d'identifier plus rapidement et plus intelligemment les opportunités de croissance cachées dans leurs comptes, de les alerter en cas de désaffection potentielle des clients afin d'éviter les pertes éventuelles, et de personnaliser les recommandations pour les prospects."

Surmonter la crise de la réplication dans la démocratisation des données

Où en êtes-vous de la démocratisation de la science des données ? Les "crises de réplication" constituent le principal obstacle à la réussite de la science des données. Il n'est pas nécessaire de se faire les dents sur la gestion des données pour tirer parti de la science des données. Oui, le monde évolue toujours autour des Big Data, mais cela ne s'arrête pas là pour l'analytique d'entreprise.
La crise de reproductibilité en science des données est l'écart ou la déviation observée par les chercheurs dans leurs propres expériences à différents niveaux d'itération. L'échec de la reproductibilité entrave le succès de votre science des données dans plus de 70 % des cas !

Lorsque vous démocratisez les données pour les décideurs et les analystes, le taux de crise de réplication diminue considérablement.

Faire des données un atout et une identité pour l'entreprise

L'explosion des données solides rendrait inutile le recours à des informations latentes qui pourraient ne pas avoir d'incidence sur les algorithmes de prise de décision. Vous devez aller au-delà de l'idée traditionnelle selon laquelle les données sont confinées à une équipe particulière. Une fois que vous maniez les données comme une identité d'entreprise, vous pouvez mesurer la qualité, la valeur et l'importance économique des données, ce qui vous aide à aller de l'avant avec des stratégies de monétisation basées sur des cadres flexibles.

Johann Wrede, Global VP, Strategic Marketing, SAP Hybris, a déclaré : "Il est essentiel que les organisations modernes exploitent les nombreuses données disponibles pour comprendre leurs clients, ce qui est plus facile à réaliser grâce à l'utilisation d'un système de gestion de la relation client. Pour obtenir une image complète de chaque client, les marques doivent rassembler leurs processus de gestion et leurs informations sur les clients, y compris les données provenant de sources externes, au sein d'une plateforme centrale unique."

John ajoute : "L'utilisation d'un système de gestion de la relation client aide les entreprises à réaliser l'un des aspects les plus importants de l'expérience client : combler les lacunes dans le parcours du client. En général, la plupart des entreprises B2B offrent une expérience satisfaisante lorsque le client se trouve dans un seul département. Par exemple, l'e-mail marketing et le site web seront cohérents, de sorte qu'un clic donnera au client une expérience transparente lorsqu'il passera d'un canal à l'autre. Cependant, lorsque le client demande plus d'informations après avoir navigué, le vendeur qui assure le suivi n'a souvent pas le contexte de l'e-mail sur lequel il a cliqué et des pages qu'il a parcourues sur le site web - c'est à ce moment-là que l'expérience est interrompue".

Passer de l'intelligence à la réalisation : L'IA, c'est parti !!!

L'IA n'est plus un mot à la mode. C'est l'agrafe qui permet de réaliser à quelle vitesse on peut passer d'une entreprise axée sur la technologie à une entreprise axée sur l'innovation. Lorsque les utilisateurs deviennent des pionniers, la technologie amplifie son potentiel de transformation et de rayonnement. Nous l'avons appris en nous penchant sur l'origine des technologies de recherche vocale et de reconnaissance de la parole qui modifient la manière dont les clients s'adressent à leurs marques. Cela transforme la vie !

Chandar Pattabhiram, CMO, Coupa Software, a déclaré : "En B2B, lorsque nous parlons d'"IA en tant que service", nous parlons principalement d'apprentissage automatique. Comme le dit Geoffrey Moore, l'IA cherche à émuler l'intelligence humaine, tandis que l'apprentissage automatique tente de la simuler par la force brute des mathématiques."

Il a ajouté : "L'automatisation prend en charge de nombreuses tâches et l'apprentissage automatique soutient les tâches de réflexion grâce à des informations prédictives, mais l'IA ne remplacera jamais les tâches d'émotion. Le marketing restera toujours l'art et la science de la narration et de la création de liens émotionnels. Les spécialistes du marketing devraient considérer l'IA comme une technologie d'appoint qui nous aide à être plus scientifiques quant aux histoires que nous racontons, à qui et sur quels canaux."

Rappelez-vous ce qu'a dit Stephen Hawking !

"Le plus grand ennemi de la connaissance n'est pas l'ignorance : c'est l'illusion de la connaissance.

Nous pourrions être incités à croire que les données résoudraient tous nos problèmes. Dans le cadre de la réussite de la science des données dans votre parcours de transformation numérique, explorez comment vous pouvez faire en sorte que vos données fonctionnent mieux, et comment elles pourraient être exploitées pour créer des opportunités uniques à monétiser à la fois directement et indirectement.

Tirez le meilleur parti du volume et de la qualité croissants des données, et investissez du temps dès maintenant pour prendre de l'avance sur la tendance.